Institution, major and firm‐specific premia: Evidence from administrative data
Canadian Journal of Economics/Revue canadienne d économique
Published online on April 15, 2026
Abstract
["Canadian Journal of Economics/Revue canadienne d'économique, EarlyView. ", "\nAbstract\nWe examine how a student's field of degree and institution attended contribute to the labour market outcomes of young graduates. Administrative panel data that combines student transcripts with matched employer‐employee records allow us to provide the first decomposition of premia into individual‐ and firm‐specific components. We find that both major and institutional premia are more strongly related to the firm‐specific component of wages than the individual‐specific component of wages. On average, a student's major is a more important predictor of future wages than the selectivity of the institution attended, but major premia (and their relative ranking) can differ substantially across institutions, suggesting the importance of program‐level data for prospective students and their parents.\n\nRésumé\nPrimes liées à l'établissement, au domaine d'études et à l'entreprise : données probantes tirées de sources administratives. Nous examinons l'influence du domaine d'études et de l'établissement d'enseignement fréquenté sur les résultats sur le marché du travail des jeunes diplômés. Des données administratives longitudinales, combinant les relevés de notes des étudiants et les dossiers employeurs‐employés appariés, nous permettent d'effectuer la première décomposition des primes en composantes propres aux personnes et aux entreprises. Nos résultats montrent que les primes associées au programme d'études et à l'établissement sont davantage liées à la composante propre à l'entreprise qu'à celle propre à la personne. En moyenne, le domaine d'études est un meilleur prédicteur des salaires futurs que la sélection de l'établissement fréquenté. Toutefois, les primes liées aux programmes (et leur hiérarchie relative) varient considérablement selon les établissements, ce qui souligne l'importance des données à l'échelle des programmes pour les futurs étudiants et leurs parents.\n"]