WPS7550 Policy Research Working Paper 7550 Cognitive and Non-Cognitive Skills for the Peruvian Labor Market Addressing Measurement Error through Latent Skills Estimations Wendy Cunningham Mónica Parra Torrado Miguel Sarzosa Social Protection and Labor Global Practice Group February 2016 Policy Research Working Paper 7550 Abstract Evidence from developed country data suggests that cogni- uniform for non-cognitive skills. For instance, perseverance tive and non-cognitive skills contribute to improved labor of effort (grit) emerges strongly for most outcomes regard- market outcomes. This paper tests this hypothesis in a less of methodology. However, plasticity—an aggregation developing country by using an individual-level data set of openness to experience and emotional stability—is only from Peru that incorporates modules to measure cognitive correlated with employment, and only when using the struc- and non-cognitive skills. The paper estimates a structural tural latent model. The ordinary least squares method also latent model with unobserved heterogeneity to capture finds that the disaggregated non-cognitive skills of kindness, full ability rather than just measured skill. It also applies cooperation, emotional stability, and openness to experi- standard ordinary least squares techniques for comparison. ence emerge significantly, mostly for the wage estimates. The analysis confirms that cognitive and non-cognitive The different results derived from the ordinary least squares skills are positively correlated with a range of labor market and the structural model with latent skills suggest strong outcomes in Peru. In particular, cognitive skills positively measurement bias in most non-cognitive skills measure- correlate with wages and the probability of being a wage ment. These findings, although only correlational because worker, white-collar, and formal worker, with verbal flu- of the use of a single cross-section, suggest that recent efforts ency and numeric ability playing particularly strong roles. by the Peruvian government to incorporate non-cognitive The results are robust to methodology. The patterns are less skill development into the school curriculum are justified. This paper is a product of the Social Protection and Labor Global Practice Group. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://econ.worldbank.org. The authors may be contacted at wcunningham@worldbank.org. The Policy Research Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. Produced by the Research Support Team   Cognitive and Non‐Cognitive Skills for the Peruvian Labor Market: Addressing Measurement  Error through Latent Skills Estimations*       Wendy Cunningham, World Bank  Mónica Parra Torrado, National Planning Department, Colombia  Miguel Sarzosa, Purdue University                                                            JEL: J24, I24  Key Words: cognitive, non‐cognitive skills, schooling, wages, employment, latent skills, structural model, Peru        * This paper was prepared as a background paper for the World Bank study “Minds and Behaviors – Developing Socio-emotional Skills for Latin America’s Labor Markets.” The authors are grateful to Nöel Muller, William Maloney, Emily Farchy, Pablo Acosta, Sergio Urzúa and Margaret Grosh for their comments and suggestions; Omar Arias for leading the data collection process, and the 2014 LACEA Conference participants.     I. Introduction    In  recent  years,  there  has  been  a  re‐thinking  of  the  concept  of  “skills”  and  how  it  relates  to  economic success. While hundreds of papers have estimated the returns to education using “years  of  schooling”  as  a  proxy  for  understanding  the  impact  of  skills  acquired  on  labor  market  success,  more recent work (Hanushek and Woessmann 2008) argues that this previous research suffers from  measurement error.1 Instead, there is a growing effort to more accurately measure a range of skills  and  to  correlate  them  with  individual  and  aggregate  economic  success  variables.  In  this  strain  of  literature,  economists  have  relied  on  works  from  behavioral  and  personality  psychologists  that  refine  the  concept  of  “skills”  to  encompass  “cognitive”  skills  and  “non‐cognitive”  skills  (see  for  example  Almlund,  2011).  The  former  refers  to  all  forms  of  knowing  and  awareness  such  as  perceiving,  conceiving,  remembering,  reasoning,  judging,  imagining,  and  problem  solving”  (APA,  2006),  while  the  latter  is  roughly  defined  as  personality  traits  and  socio‐emotional  behaviors  that  guide the way people feel, behave and react to different stimulate (Borgans et al., 2008).      The  emerging  literature  confirms  that  higher  measures  of  cognitive  skills  are  associated  with  higher  wages,  even  when  holding  constant  years  of  education.  For  example,  studies  that  use  longitudinal  data  from  the  US  to  fit  models  of  labor  force  variables  of  young  adults  and  cognitive  high school test scores, find that a one standard deviation increase in a mathematics test score in  12th  grade  increases  annual  earnings  by  10‐15  percent  during  their  mid‐twenties  to  early  thirties  (Mulligan 1999, Murnane et al. 2000, Lazear 2003).  Similar results are found for the UK (McIntosh  and  Vignoles  2001)  and  Canada  (Finnie  and  Meng  2001).  Using  literacy  scores  (to  proxy  cognitive  skill  measures)  and  labor  force  behaviors  from  the  International  Adult  Literacy  Survey  (IALS),  Hanushek and Zhang (2009) finds that a one standard deviation increase in literacy scores increases  earnings  by 9.3  percent  in  a  13  country  sample. The  impact of  school  attainment  falls  from  7.1  to  5.9  percent  after  controlling  for  literacy  scores.  A  small  set  of  papers  find  an  impact  of  cognitive  skills on wages in developing countries as diverse as Ghana (Glewwe 1996), Kenya (Knight and Sabot  1990),  Pakistan  (Alderman,  Behrman,  Ross  and  Sabot  1996),  South  Africa  (Moll  1998),  and  Argentina (Tetaz and Cruces 2009).    Similar results are found for the effect of non‐cognitive skills on wage earnings. Early work by  Bowles  and  Gintis  (1976)  observes  that  a  measurable  part  of  the  variance  in  earnings  among  observationally  equal  individuals  with  equal  levels  of  education,  are  due  to  behavioral  skills.  Carneiro  and  Heckman  (2003)  report  that  participants  in  the  Perry  Pre‐School  program,  who  received  intensive  non‐cognitive  development  interventions  as  children,  have  similar  cognitive  abilities  but  higher  non‐cognitive  abilities  than  non‐participants  who  were  randomly  selected  out  of  the  program;  participants  also  have  greater  scholastic  and  labor  market  success  as  adults.  Focusing on adults, Heckman, Stixrud and Urzúa (2006) find that both cognitive and non‐cognitive  skills are important in explaining higher wages, shorter job search periods, and occupational choice,  and  that  non‐cognitive  skills  are  particularly  important  for  those  with  lower  levels  of  education,  women, and youth.                                                                 1  Hanushek  and  Woessman  (2008)  identify  two  sources  of  measurement  error.   First,  there  is  a  great  deal  of  heterogeneity  in  the  skills acquired at each level of schooling across countries, regions within countries, and schools within regions.  Second, much skill  acquisition occurs outside of the classroom (Hanusheck 1979).  2 | P a g e       Accounting for measures of cognition, specific facets of personality are correlated with higher  wages,  playing  different  roles  in  different  countries  or  for  specific  facets  of  the  population.  Conscientiousness  plays  an  essential  role  in  determining  wages  in  the  United  States  (Kern  et  al  2013),  especially  for  women  (Mueller  and  Plug  2006).  Swedish  men  who  lack  leadership  abilities  have lower annual earnings than men with higher leadership scores (Lindqvist and Vestman 2011);2  similar results were found in Argentina (Tetaz and Cruces 2009). Traits related to emotional stability  (locus of control and self‐esteem) play an essential positive role in determining men’s wages in the  United  States  (Muller  and  Plug  2006)  but  have  a  strong  negative  impact  on  wages  in  Germany.  Agreeableness has been found to be a trait that is rewarded by the US labor market for both men  and women (Mueller and Plug 2006), but that harms German women’s wages (Heineck and Anger  2010).  Openness  to  experience  is  rewarded  more  among  men  in  the  United  States  than  among  women  (Mueller  and  Plug  2006).  Bassi  et  al.  (2012),  which  bases  their  evidence  on  associations  (correlations)  rather  than  causal  relationships,  find  that  self‐efficacy3  positively  correlates  with  wages  in  Argentina  and  Chile.  Grit,  defined  as  perseverance  and  passion  for  long‐term  goals,  has  great influence on professional success in the US (Duckworth et al. 2007).    A  small  literature  finds  that  both  cognitive  abilities  and  personality  traits  have  an  important  role  in  determining  the  participation  of  individuals  in  the  labor  market.  Wichert  and  Pohlmeir  (2010) and Glewwe, Huang and Park (2011) find that both cognitive and non‐cognitive skills affect  labor supply patterns. When considering specific skills, Conscientiousness and Extraversion have a  large and positive effect on labor force participation in the United States and Germany (Barrick and  Mount 1991, Wichert and Pohlmeier 2010). In contrast, Neuroticism and Openness have a negative  effect  in  Germany  (Wichert  and  Pohlmeier  2010)  while  Agreeableness  plays  a  weaker  role,  only  affecting  labor  force  participation  of  married  women.  In  Argentina  and  Chile,  decision‐making,  leadership (cognitive), and self‐efficacy (non‐cognitive) skills are highly correlated with labor force  participation in both countries (Bassi et al. 2012). As summarized by Wichert and Pohlmeier (2010),  ignoring  the  effect  of  personality  traits  will  overestimate  the  influence  of  education  on  labor  participation, especially for women.    Few studies have also considered the role of different skills in the nature of work. A mixture of  traits  seems  to  matter  both  for  becoming  and  succeeding  as  an  entrepreneur  (Levine  and  Rubinstein  2013).  Individuals  with  high‐order  cognitive  skills  (learning  aptitudes)  and  high  self‐ esteem  in  adolescence  are  more  likely  to  become  successful  incorporated  entrepreneurs  in  the  United  States  (Levine  and  Rubinstein  2013).  In  the  Netherlands,  lower‐order  cognitive  skills  (language  and  clerical  abilities)  predict  wage  employment,  whereas  mathematical  and  technical  ability as well as extraversion in early childhood are more valuable for entrepreneurs (Hartog et al.  2010).                                                                 2  The  data  used  in  this  study  are  drawn  from  a  psychological  assessment  for  the  military.   The  authors  define  “leadership”  as  the  ability  to  function  in  the  very  demanding  environment  of  armed  combat:  willingness  to  assume  responsibility,  independence,  outgoing character, persistence, emotional stability, teamwork and power of initiative (Lindqvist and Vestman 2011).  3  Self‐efficacy  refers  to  how  individuals  perceive  their  capability  to  organize  their  work  and  achieve  their  goals  (Bassi  et  al.  2012,  p.93).   3 | P a g e     Employers  also  highlight  the  demand  for  a  range  of  skills.  A  review  of  28  studies  reveals  remarkable consistency across the world in the skills demanded by employers. Although employers  value all skill sets, there is a greater demand for socio‐emotional and higher‐order cognitive skills –  the  capacity  to  deal  with  complex  information  processing  –  than  for  basic  cognitive  or  technical  skills.  These  results  are  robust  across  economy  size  and  level  of  development,  sector,  export‐ orientation, and occupations (Cunningham and Villaseñor 2014).      While  most  of  the  work  correlating  skills  and  labor  market  outcomes  is  based  on  US  or  European  data,  new  data  from  developing  countries  permit  the  exploration  of  whether  the  skills  important  for  success  in  developing  country  labor  markets  are  the  same  as  those  identified  in  US  and European labor markets. Both the OECD’s PIAAC4 and the World Bank’s STEP5 initiatives have  begun  to  survey  adults  in  countries  as  diverse  as  Bolivia,  Colombia,  Ghana,  Sri  Lanka,  the  Ukraine  and Vietnam. These surveys collect data from adults on cognitive skills ‐ primarily literacy and skills  used  on  the  job  –  and  non‐cognitive  skills.  The  data  analysis  shows  that  both  sets  of  skills  affect  wages  and  employment  patterns.  While  these  studies  give  the  first  insights  into  how  these  skills  interact with labor markets, they suffer from a range of econometric issues that limit the robustness  of their conclusions.      An  early  survey  undertaken  in  Peru  (ENHAB  2010)  provides  a  richer  set  of  variable  that  allow  us  to  employ  methodologies  to  overcome  some  of  the  econometric  issues  and  perhaps  present  more  robust  results.  Using  these  data,  Diaz,  Arias,  and  Vera‐Tudela  (2012)  explore  the  impact  of  cognitive and non‐cognitive skills on wages. The paper finds that an additional standard deviation  in the overall non‐cognitive skill measure increases earnings by 9 percent, similar in magnitude to  the effects of individual cognitive skills. Specifically, emotional stability6 and perseverance of effort  are associated with 5 and 8 percent higher earnings respectively; while agreeableness is associated  with 8 percent lower earnings. Lavado, Velarde, and Yamada (2014) complement the ENHAB with  longitudinal  data  on  national  test  scores  and  find  that  differences  in  non‐cognitive  skills  explain  gender gaps in returns to abilities, schooling, employment and occupation.      The case of Peru is interesting not only from a data, but also from a policy, point of view. The  country  is  engaged  in  a debate  about  which  skills  are  the key  to  labor  market  success,  including  a  discussion  about  the  role  of  non‐cognitive  skills.  Since  the  beginning  of  the  millennium,  Peru  has  experienced impressive growth rates, rising from 2 percent in 2001 to more than 9 percent in 2008,  returning to over 6 percent by 2013; largely due to a boom in export products in newly developed  markets.7  Drawing  from  evidence  from  the  US  and  Europe,  the  Peruvian  Ministry  of  Education  designed  and  is  pilot‐testing  a  non‐cognitive  skills  development  program.  Furthermore,  since  November 2013, the Ministry of Labor has been implementing a series of free short workshops that                                                               4 http://www.oecd.org/site/piaac/  5 http://siteresources.worldbank.org/EXTHDOFFICE/Resources/5485726‐1281723119684/TEP_Skills_Measurement_Brochure_Jan  _2012.pdf  6  The concept “emotional stability” captures the depth of reaction to emotions, particularly negative emotions. Those  who have more moderated reactions are rated as having higher emotional stability. Those who are more reactive are  rated as being less emotionally stable, or the (unfortunate) parlance of “neuroticism.”  7 World Development Indicators, accessed on June 13, 2014.  4 | P a g e     aim at improving youth’s employability by strengthening their cognitive and non‐cognitive skills as  well as helping them identify and follow a life plan.8     This paper explores the role that cognitive and personality traits (a facet of non‐cognitive skills)  play in labor market outcomes in Peru. It contributes to the existing literature in two ways. First, it  adds  a  new  data  point  to  the  very  limited  evidence  about  whether  non‐cognitive  skills  are  valued  in  developing  economies.  More  importantly,  though,  it  builds  on  the  methodology  presented  in  Heckman, Urzúa, and Stixraud (2006) to estimate of the effect of ability, as proxied by latent (rather  than measured) skills, on wages and labor supply to more robustly measure both cognitive and non‐ cognitive  skills,  thereby  permitting  cleaner  correlations  than  those  estimated  in  the  other  developing  country  literature.  Second,  as  a  contribution  to  the  more  general  skills  literature,  it  explores  the  degree  to  which  measurement  error  biases  standard  OLS  estimates.  The  paper  compares OLS estimates derived from measured skills and MLE estimates that employ latent skills  measures, where the latter intends to correct for problems of measurement error emerging from  written  tests  and  multi‐collinearity,  which  affect  the  precision  of  estimates  derived  from  more  standard methodologies.       II. Data and Definitions    This paper uses the National Skills and Labor Market Survey (Encuesta Nacional de Habilidades,  ENHAB),  collected  in  January  through  March  2010,  which  is  based  on  the  standard  Peruvian  household  survey  (ENAHO),  augmented  by  modules  measuring  cognitive  skills  and  personality  traits.  These  cross‐sectional  data  were  gathered  from  a  random  sample  of  youth  and  adults  in  11  cities  (57  districts)  in  the  three  regions  of  Peru  (coast,  Andes  and  jungle).9  The  cognitive  and  non‐ cognitive test batteries were applied to a randomly selected adult at home, resulting in a sample of  1,394  individuals  aged  18‐50.  Additional  variables  that  provide  early  proxies  for  acquisition  of  abilities were also captured, including parental education and distance to primary school.    In Table 1, we present the descriptive statistics of the variables of interest. Females comprise  63%  of  the  sample.  Individuals  are  on  average  32  years  old  and  10  percent  report  speaking  an  indigenous language as their mother tongue. One third of the individuals in the sample live in Lima,  another third in the Coastal region, and the rest are equally distributed in the Andes and the Jungle  regions.     The average individual has pursued about 12 years of education. About 60% of the sample has  mothers  with  primary  education  or  less.    Another  20%  have  mothers  who  have  completed  secondary school while 8% have mothers who have pursued higher education. The distribution of  individuals  according  to  their  father’s  education  is  similar;  however,  the  proportion  of  individuals  whose father has pursued higher education is 16% (13% completed) while the proportion of those  with a father who has less than primary school is 8%.                                                                 8 “Fortalecimiento de Habilidades para el Empleo”.  9 Cueto, Muñoz and Baertl (2010) page 8.   5 | P a g e     Turning  to  labor  market  indicators,  approximately  62%  of  individuals  in  the  sample  are  employed.  Of  the  employed,  51%  are  wage  workers,  60%  are  white‐collar  workers  and  49%  are  formal workers. The standardized average log hourly wage is 1.25 soles, with a standard deviation  of 0.88.10      A. Cognitive Skills    The  American  Psychological  Association  defines  cognitive  skills  as  the  “ability  to  understand  complex  ideas,  to  adapt  effectively  to  the  environment,  to  learn  from  experience,  to  engage  in  various  forms  of  reasoning,  to  overcome  obstacles  by  taking  thought”  (Neisser  et  al.  1996).    This  may  include  intelligence,  reasoning,  information‐processing,  perception,  memory,  literacy,  numeracy, and learning.  Measures of cognitive skills include IQ Tests, memory recollection, coding  speed, and standardized achievement tests.11    Our  data  set  measures  four  dimensions  of  cognitive  skills.12    First,  the  Peabody  Picture  Vocabulary test (PPVT‐4) measures receptive vocabulary and the verbal ability of adult subjects, in  other  words,  verbal  ability  and  scholastic  aptitude.   The  test  taker  is  presented  a  page  with  four  pictures;  the  examiner  says  a  word  and  the  test  taker  points  to  the  picture  on  the  page  that  corresponds  to  that  word.    The  process  is  continued  until  the  test  taker  cannot  successively  correctly  identify  the  picture  corresponding  to  the  word  presented  by  the  examiner.13   Second,  a  verbal  fluency  test  developed  by  Cueto,  Muñoz  and  Baertl  (2010)  assesses  how  quickly  and  easily  individuals  access  words  from  memory.  Individuals  are  asked  to  write  as  many  words  that  begin  with a specific letter (in our case “P”) in a given time. The test measures verbal fluency as it relies  on word knowledge, strategic retrieval search and performance monitoring, and speed to process  information.  A  third  test  was  designed  to  test  short  term  memory.14  In  the  digit  recollection  test,  respondents  are  asked  to  repeat  numbers  in  the  same  sequence  as  read  by  the  enumerator.  The  test begins with two to three numbers, increasing until the person commits errors.  Finally, Cueto,  Muñoz  and  Baertl  (2010)  developed  a  test  of  numeracy  knowledge  and  problem  solving15  that  requires basic operations such as addition, subtraction, multiplication, division and percentage.     Table 2 shows that the four cognitive measures are correlated with each other and with years  of education.  The correlation among the cognitive measures ranges from 0.32 (verbal fluency and  working memory) to 0.57 (verbal and numerical abilities). All correlations are statistically significant  at 10% level.     The  kernel  density  plots  of  cognitive  skills  presented  in  Figure  1  show  a  varied  distribution  of  skills. While numerical ability is normally distributed, verbal ability has a visible bimodal distribution                                                               10 In absolute terms, this is equivalent to 5.62 soles, with a standard deviation of 11.23.  11 For a summary of tests to measure cognition, see Almlund et al. (2011).  12 Cueto, Muñoz and Baertl (2010) provide a full explanation on the design and implementation of these tests.  13  The  PPVT  was  originally  intended  to  measure  literacy  skills  in  children,  but  version  4  was  developed  to  measure  these  skills  in  adults.    Cueto,  Muñoz  and  Baertl  (2010)  document  that  while  there  is  a  version  of  the  PPVT  test  in  Spanish  it  was  targeted  to  adolescents rather than adults; they adapted the PPVT‐4 test to Peruvian Spanish   14 te Nijenhuis and van der Flier (2004); and te Nijenhuis, Resing, Tolboom and Bleichrodt,  (2003) find that short term memory test  such as forward digit span are a good predictor of working memory.  15 Numeracy measures logic and reasoning, and is also a good predictor of fluid and crystallized intelligence.  6 | P a g e     with an underlying process that seems to be driven by the youngest and lowest educated group as  discussed below. Verbal fluency has a longer right tail.      Women  tend  to  have  lower  scores  in  cognitive  tests  than  men,  with  the  exception  of  verbal  fluency. Men’s distributions of numerical ability, working memory, and verbal ability are statistically  different  from  and  positioned  to  the  right  of  the  distributions  for  women  (Figure  2).16  The  distributions of numerical ability and working memory exhibit smaller variance for women than for  men. And in the case of verbal ability, the distribution for women has more values concentrated in  the lower mode of the distribution than the male’s distribution.     The distributions among age groups are similar in most cases with the exception of the younger  groups (Figure 3). In particular, the distribution of numeric ability for the group of individuals aged  18  to  24  years  old  is  significantly  different  than,  and  exhibits  less  variance  than,  that  for  the  individuals aged 25‐30. The distribution of working memory for individuals younger than 31 years  old is significantly different than the distribution that for the older groups, and is slightly positioned  towards the right reflecting higher working memory scores than the older groups. On the contrary,  the distributions of verbal ability and verbal fluency for individuals younger than 25 are significantly  positioned to the left of the distribution for the rest of the population. This implies that youth have  fewer verbal abilities than adults.     Lastly,  the  distributions  of  numerical  ability,  working  memory  and  verbal  fluency  are  significantly different among individuals grouped by educational attainment with the exception of  those  for  individuals  with  higher  education.  The  distribution  densities  depicted  in  Figure  4  show  that  a  higher  degree  of  education  is  correlated  with  these  higher  cognitive  skills.  In  the  case  of  verbal  ability,  all  distributions  are  significantly  different  among  education  levels.   The  distribution  of  scores  for  primary  educated  individuals  is  skewed  to  the  left  while  for  individuals  with  at  least  high‐school  it  is  skewed  to  the  right.  This  fact  explains  the  bimodal  shape  of  the  aggregated  distribution observed in Figure 1.    B. Non‐Cognitive Measures    Non‐cognitive  skills,  often  referred  to  as  social‐emotional  skills  by  non‐economists,  can  be  defined as behavioral characteristics and personality traits.17  The traits in which we focus are broad  facets  that  are  relatively  stable  over  time  (Borghans  et  al.  2008,  Almlund  et  al.  2011).18  A  widely  accepted  taxonomy  to  measure  personality  traits  is  the  Big  Five  Model  (Goldberg  1993),  where  a                                                               16  The Kolmogorov‐Smirnov equality of distribution test was used to assess whether pairs of distributions were statistically  different from one another.    17 The economics literature refers interchangeably to skills using the terms “behavioral skills”, “life skills”, “non‐cognitive skills” and  “soft skills”.  However, they are distinct categories.  Non‐cognitive skills refers to a broad range of behaviors, abilities and traits that  are not induced by intelligence or achievement; soft and life skills usually include more technical skills such as language fluency and  computer  literacy  (Guerra,  Modecki,  Cunningham  2014).  It  is  also  worth  noting  that  psychologists  argue  that  many  of  the  abilities  and traits that economists intend to capture by the term “non‐cognitive skills” are a result of cognition (Borghans et al. 2008a).   18 Personality traits are rank order consistent across the adult life‐cycle (Roberts and DelVecchio 2000), meaning that while they can  change with experience and education over time, a person with a rank of x in the distribution at age y will still have a rank of x in the  distribution at age y+1.  7 | P a g e     standard  battery  of  35  questions  are  grouped  into  five  traits  using  factor  analysis  methodologies.   Each  of  the  five  personality  factors  ‐  openness  to  experience,  conscientiousness,  extraversion,  agreeableness, and neuroticism (opposite of emotional stability)19 ‐ summarizes a large number of  distinct,  more  specific  personality  traits,  behaviors,  and  beliefs.20  More  recently,  the  conscientiousness  trait,  which  has  been  regularly  correlated  with  labor  market  success,  has  been  further explored through a set of sub‐factors, capturing the Grit personality traits of perseverance  and the motivation to strive for long term goals (Duckworth et al. 2007).    Recent literature, based on correlation estimates among the Big Five, proposes that these can  actually  be  grouped  into  two  higher  order  personality  traits.21  Digman  (1997)  names  one  trait  Alpha,  which  encompasses  Agreeableness,  Conscientiousness,  and  Neuroticism  (Emotional  Stability)  and  can  be  understood  as  elements  of  social  development.  More  recent  studies  have  defined  the  Alpha  factor  as  “stability”,  meaning  that  the  individual  is  consistent  in  motivation,  mood,  and  social  interactions  (Van  der  Linden,  te  Nijenhuis,  and  Baker  2010).  The  other  trait,  named the Beta factor, encompasses Extraversion and Openness to Experience, and is interpreted  by Digman (1997) as “striving toward personal growth”, or “plasticity”, meaning the extent to which  a person actively searches for new and rewarding intellectual and social experiences.22    Our survey instrument includes the standard battery of 35 questions defined by the Goldberg  Big  Five  model  as  well  as  17  additional  questions  to  capture  Grit  personality  facets.  Rather  than  forcing  the  Goldberg  Big  Five  categories  on  the  35  questions,  we  use  factor  analysis  to  group  the  questions  into  personality  traits.23  This  allows  the  factors  to  endogenously  emerge  from  the  data  rather  than  placing  an  exogenous  structure  on  them.  The  data  returned  six  factors  parallel  to  the  Goldberg  Big  Five,  which  we  name  Conscientiousness,  Extraversion,  Openness  to  Experience,                                                               19  “Conscientiousness”  is  the  capacity  for  self‐regulation;  the  facets  for  this  trait  include  orderliness,  dutifulness,  achievement  striving,  self‐discipline,  self‐efficacy  and  cautiousness.  “Agreeableness”  measures  involvement  in  congenial  relationships  with  others; the facets of this trait are trust, morality, cooperation, modesty, and sympathy.   “Emotional Stability” measures susceptibility  to negative emotions or neuroticism; the facets are anxiety, anger, depression, self‐consciousness, immoderation, and vulnerability.  “Openness to Experience” refers to the decision making skills, as it measures the seeking of intellectual stimulation and novelty; the  facets include imagination, artistic interest, emotionality, adventurousness, intellect and liberalism. Finally, “Extraversion” measures  the  positive  emotionality  and  active  involvement  in  a  social  world  or  pro‐social  connectedness;  the  facets  for  this  trait  include  friendliness, gregariousness, assertiveness, activity level, excitement seeking and cheerfulness.  20  The  predominance  of  the  Big‐Five  traits  in  the  literature  masks  the  diversity  of  behaviors  and  personality  traits  characterized  as  non‐cognitive skills. No less than one hundred forty different socio‐emotional skills have been found in the employer skill demand  literature (Cunningham and Villaseñor 2014).   21  As discussed in Borghans et al (2008) and Almlund et al (2011), while it is possible to measure cognitive ability in a single  (though imperfect) IQ score, for example variables, “even the most parsimonious personality models incorporate more than one  factor” (p 982, p 48).  The most aggregated score that appears in the literature is Digman (1997) alpha‐beta, which we utilize in  this paper.    22 Since the Big Five Factor Loadings are all very high in alpha, the eigenvalue for beta barely makes the cut‐off, and the factors are  correlated, some suggest that only the alpha factor should be maintained.  However, Anusic et al. (2009) argues that the correlations  are spurious due to single rater bias and that when data are derived from various raters, the factors are orthogonal.  23 Specifically, we recoded the items previously inverted in the questionnaires so that all of them have the same direction. Later we  applied iterative principal factor analysis to each set of items corresponding to the Big Five model and the Grit personality traits. At  first  we  did  not  apply  any  restrictions  to  the  number  of  factors  and  used  all  items.  Then,  based  on  the  estimated  model  statistics,  including  eigen  values,  Kaiser‐Meyer‐Olkin  and  those  related  to  the  rotated  factors,  in  addition  to  the  Scree  test,  we  discarded  all  trivial factors.  Also, we discarded some items that either had no significant loadings or were considered complex (loaded significantly  in more than two factors). Applying this recursive method we arrived to the model solutions described below. In all cases we used  the oblique promax rotation after the proper tests of orthogonality were conducted.  8 | P a g e     Emotional Stability, Kindness, and Cooperation.24 The latter two emerge from the “Agreeableness”  factor that is common to the Big Five model. Applying the same methodology to the Grit scale, two  factors emerge: perseverance of effort and consistency of interest.25      In  Table  3  we  present  the  correlation  matrix  among  the  eight  personality  traits  and  their  correlation with years of schooling. The correlations among personality traits are much lower than  those observed among cognitive skills. While most correlations are significant at the 10% level, the  correlations range from 0.01 to 0.4 in absolute value. Consistency of interest, a measure of grit, is  negatively  correlated  with  the  other  personality  traits,  except  with  the  other  grit  measure  (perseverance  of  effort),  and  with  low  correlation  coefficients  (absolute  value).  Cooperation  also  has lower correlation with some other personality traits. Years of schooling is barely correlated with  most  personality  traits  (conscientiousness,  kindness,  emotional  stability,  cooperation,  and  consistency  of  interest)  but  has  a  correlation  coefficient  around  0.24  with  extraversion,  openness  to experience, and perseverance of effort.      In  Figure  5  we  present  the  Kernel  density  functions  of  each  of  the  non‐cognitive  measures.   Many  of  the  traits  have  long  left  tails,  and  Conscientiousness,  Extraversion,  and  Consistency  of  Interest appear to have multiple underlying distributions. We look at the distribution by groups in  order to further investigate this. The distribution of scores for all but Conscientiousness, Kindness  and  Consistency  of  Interest  are  significantly  different  among  women  and  men.  Women  tend  to  attain  lower  scores  than  men  in  factors  denoting  Extraversion,  Emotional  Stability  and  Perseverance of Effort, with higher scores than men in the Cooperation factor Figure 6.     In Figure 7 one can observe different patterns among younger and older age groups, in which  the  former  tend  to  obtain  lower  scores  than  the  latter  groups.  In  particular,  the  distribution  of  Conscientiousness for individuals aged 18‐25 years old is significantly different than the for rest as  well as the distribution for individuals aged 25‐30 years old compared to that for individuals older  than 40 years old. The distribution of Kindness for individuals older than 40 years old is significantly  different than for the rest. In the case of Openness to Experience, only the distribution for people  between 25 and 30 years old is significantly different than the distribution for people older than 40  years  old  while  the  distribution  of  Consistency  of  Interest  for  the  former  group  is  significantly  different  than  the  distribution  for  older  (than  30  years  old)  individuals.  The  distributions  of  Extraversion,  Emotional  Stability  and  Perseverance  of  effort  for  the  younger  group  of  individuals  are significantly different than for the rest of age groups. There are no significant differences among  age groups in the density distributions of cooperation.  These findings are consistent with research  on  stability  of  personality  traits;  namely,  personality  traits  tend  to  shift  with  age,  though  the  distributions are rank‐order consistent over time (Roberts and DelVecchio, 2000).    According  to  Figure  8,  density  functions  of  non‐cognitive  measures  differ  by  educational  attainment  in  the  sense  that,  in  most  cases,  the  densities  for  individuals  with  lower  educational  attainment are to the left of those for individuals with higher educational attainment. For instance,  individuals  with  primary  or  secondary  education  tend  to  have  lower  scores  in  emotional  stability                                                               24 Using the same original dataset, Yamada et al. (2013), Díaz et al. (2012) and Cueto et al. (2010) also find six instead of five factors.  25  The  factor  analysis  of  the  Grit  scale  returned  both  two  and  three  grit  factors.   We  selected  the  model  with  two  grit  factors  since  the results were more robust in the regression estimates, although both were qualitative similar.  9 | P a g e     and consistency of interest than individuals with higher education. The exception being once again  the  cooperation  factor  whose  density  functions  show  no  significant  difference  among  education  groups  except  for  individuals  with  complete  secondary  education  compared  to  individuals  with  complete higher education.      C. Aggregated Factors of Skills    As  we  explain  in  detail  below,  the  structural  latent  variable  methodology  used  in  part  of  this  paper  requires  additional  aggregation  of  several  scores  measured  in  the  survey.  In  fact,  identification of each factor requires the existence of at least three measures per factor (Carneiro  et  al.,  2003).  Therefore,  we  need  twelve  measured  scores  to  identify  four  aggregated  factors:  cognitive,  Alpha  (Big  5),  Beta  (Big  5)  and  grit.  In  what  follows  we  explain  this  data  generating  method  as  well  as  present  a  statistical  analysis  parallel  to  that  presented  above  for  the  disaggregated skills.26     In  order  to  generate  the  three  cognitive‐related  variables  measures  needed  for  the  identification of the cognitive skills factor, we a use a normalized measure of verbal fluency (P‐test),  a  normalized  measure  of  verbal  ability  based  on  the  PPVT,  and  a  measure  that  aggregates  a  normalized score of working memory ability and a normalized score of numeric ability.     In  the  case  of  the  Big  Five  personality  traits,  we  follow  the  Alpha‐Beta  model  (Digman  1997;  Anusic et al. 2009) and estimate the Alpha (stability) and Beta (plasticity) factors. First, we used the  items  from  the  Big  Five  instrument  associated  with  Alpha,  namely  those  related  to  emotional  stability,  agreeableness,  and  conscientiousness,  and  generated  three  components  using  factor  analysis. Second, we followed the same methodology on the items of the Big Five instrument that  are  associated  with  Beta,  that  is,  those  related  to  extraversion  and  openness  to  experience.27  For  Grit,  we  apply  factor  analysis  to  the  Grit  scale  and  obtained  three  factors  according  to  their  association to perseverance of effort, persistence of goals and consistency of interest.     In  Table  4,  we  present  the  correlation  matrix  among  the  aggregated  cognitive  and  non‐ cognitive measures.  Alpha and beta are highly correlated, as are years of schooling and cognitive  skills. On the contrary, alpha and grit have a low correlation with years of schooling and cognitive  skills.     In Figure 9, we present the Kernel density functions of the two cognitive and two non‐cognitive  measures.  As  observed,  these  functions  are  smoother  than  the  individual  measures.    However,  most of the results comparing across groups are maintained as show in Figure 10 (by gender), Figure  11 (by age groups) and Figure 12 (by educational attainment).                                                                  26 For some reduced‐form estimations we also aggregated the three measures that are used to identify each of the four skills into  four scores.  27 In particular, we used the principal component method and rotation with promax oblique rotation and obtained three factors as  required in order to retrieve the latent heterogeneity variables.  10 | P a g e     III. Methodology    One  of  the  methodological  challenges  in  correlating  skills  to  labor  force  outcomes  is  that  it  is  not possible to precisely measure a person’s ability. Standard tests are a proxy for actual abilities,  but a range of factors, from environment where the test is being taken to intrinsic motivation will  affect  test  scores  leading  to  measurement  error.  Thus,  the  measured  test  scores  are  biased  information  and  may  result  in  an  over‐  or  under‐estimation  of  the  importance  of  various  skills  in  determining the outcomes of interest.    To overcome issues of measurement error in test scores, we can estimate an individual’s latent  cognitive  and  non‐cognitive  abilities.  In  other  words,  we  can  use  information  on  the  observed  outcomes and on skills and other characteristics to “back‐out” a distribution of true skills, or ability,  using  a  structural  latent  variable  technique.   A  comparison  of  results  from  the  OLS  (using  directly  measured skills) and structural latent variable techniques (using MLE and a range of observed and  unmeasured  information)  allows  us  to  identify  the  direction  of  bias  (if  any)  in  OLS  estimates  resulting from measurement error.    In this paper we estimate the effect of skills on five labor market outcomes: log of hourly wages  and  the  probability  of  being  employed,  being  wage  worker,  being  white‐collar  worker  and  being  formal worker. We first estimate OLS regressions of the form        (1)    Where Y refers to one of the outcomes of interest listed above,   are observable controls,    is either the individual’s years of schooling or a set of parental education dummies,   are observed  measures  of  cognitive  and  non‐cognitive  skills,  and    is  the  error  term.   We  estimate  (1)  for  a  vector of cognitive skills (numerical skills, working memory, verbal ability, and verbal fluency) and  a vector of non‐cognitive skills, consisting of the eight factors derived from the factor analysis. We  also  estimate  (1)  for  Alpha,  Beta,  Grit  and  the  cognitive  aggregated  factor,  thus  allowing  comparability  with  the  structural  latent  variable  model.  A  shortcoming  of  the  model  is  the  correlation between T and  , due to measurement error in skills. This leads to biased estimates of    (Hansen,  Heckman,  and  Mullen  2004).  To  address  this  issue,  we  turn  to  a  methodology  that  allows us to indirectly proxy a truer measure of T that can then be correlated with our outcome of  interest.    Now, if we want to treat skills (T) as consequences of unobserved heterogeneity instead of true  manifestations of the scores, we need to turn to the following structural specification:28         (2)                                                                 28 For a more detailed explanation of this type of models see Sarzosa and Urzúa (2013).  11 | P a g e     Where Y is the outcome of interest (e.g., wage),   are observable controls (e.g., gender, age,  parental  education  level,  region,  among  others).  The  , , ,   are  the  latent  skill  factors  or  dimensions  of  unobserved  heterogeneity,  which  provide  a  broader  proxy  of  ability  than  did  the  vector T. The  , , ,  and   are coefficients of interest, and   is a vector of independently  distributed error terms orthogonal to  , , ,  and  .   The  need  for  a  structural  estimation  relies  on  the  assumption  that , ,   and    are  unobservable. That is, the measures or scores available in our dataset are only proxies of the true  latent variables that we want to use for the estimation (Bartholomew et al., 2011). They are treated  as  realizations  of  a  score‐production  function,  presented  in  (3),  whose  inputs  are  observable  and  unobservable characteristics.       (3)    Where    is  a  1  the  vector  of  scores  (e.g.,  measures  of  verbal  ability,  digit  recollection,  agreeableness  or  conscientiousness),    is  a  matrix  of  observable  controls  and    is  a  vector  of  independently  distributed  error  terms  orthogonal  to  , ,  , ,   and  .  In  this  sense,  the  model comprises a measurement system (i.e., outcomes, test scores, observable controls and error  terms) that is linked by latent factors or unobserved heterogeneity (i.e.,  , ,  and  . This is  the  type  of  model  considered  by  Keane  and  Wolpin  (1997),  Cameron  and  Heckman  (2001),  Heckman et al. (2006), Urzúa (2008), Sarzosa and Urzúa (2013, 2014).   Carneiro  et  al.  (2003),  based  on  the  findings  of  Kotlaski  (1967),  showed  that  we  can  use  the  system of test scores (3) to non‐parametrically identify the distributions of the latent endowments  ∙ , ∙ , ∙   and  ∙ ,  their  coefficients  , ,   and    (up  to  one  normalization),29   and the diagonal matrix of their variance Σ  with the help of two restrictions.30 First,  , ,  and   need to be orthogonal to each other and independent of each other.  Second, we need to have  at  least  three  test  scores  per  factor  (the  latent    that  proxies  a  skill)  since  one  of  the  coefficients  will  be  normalized  and  at  least  two  others  are  required  to  solve  the  system.31  That  is,  if  we  have  four factors, we need 12 measured skills in our data set, three each that are sufficiently similar to  describe  a  factor.32  In  practice,  the  test  scores  measurement  system  allows  us  to  identify  the  distributions that are followed by the unobserved heterogeneity, in order to be able to integrate it  away in a Maximum Likelihood procedure.33 The likelihood function is then                                                               29 that is, we need to set one coefficient per latent factor equal to one and the rest will be interpreted relative to them  30 It should be noted that the estimated distributions  ∙  for  , , ,  are not assumed to follow any particular distribution.  The procedure uses a mixture of normals, which are known to be able to recreate a wide range of distributions (Frühwirth‐Schnatter,  2006).  31  Carneiro  et  al.  (2003)  actually  propose  a  slightly  milder  condition:  2 1,  where  k    is  the  number  of  latent  factors  in  the  system.  32  The three (or more) measured skills (T) underlying each factor will define the skill that the latent skill is measuring. Thus, the  three (or more) skills should hang together in a conceptually meaningful way. Further, there needs to be a correlation among  these measured skills for the model to converge; using measured T that measure quite different skills limit this convergence  process.  33 Integrals are calculated using the Gauss‐Hermite quadrature (Judd, 1998)  12 | P a g e       (4)  , , , , , , , , , , ⋯ , , , , ,     Maximizing  (4)  we  can  retrieve  all  the  parameters  of  interest:  ,  ,  ,  , , ,  ,  , ,    for  1,2, … ,12 ,  and  the  parameters  (i.e.,  the  means,  standard  deviations  and  mixing probabilities) that describe the distributions  ∙  for  , , , .  We  estimate  the  unobserved  heterogeneity34,  35  using  the  scores  that  comprise  four  dimensions: Alpha, Beta, grit and cognitive skills. That is, we use a version of (3) for each dimension  and we assume that only one factor affects each group of tests.     IV. Results    A. Linear Probability Estimates: A First Approximation     Table  5  presents  results  from  OLS  estimations  of  equation  (1)  using  aggregated  measures  in  which   corresponds to a set of dummy variables measuring the education level of the individual’s  mother and father separately. Table 6 presents equivalent results but using disaggregated cognitive  and non‐cognitive measures.36     Cognitive skills play a significant role across a range of labor force outcomes.  A one standard  deviation  increase  in  cognitive  skills  is  correlated  with  a  24%  increase  in  mean  log  hourly  wages  (Table  5).  Cognitive  skills  are  also  positively  correlated  with  being  employed  (3.5%  probability  increase), being an employee rather than self‐employed (11%), being a white collar worker (13%),  and  holding  a  formal  sector  job  (9%).  The  specific  skills  behind  such  correlations  differ  for  each  outcome.  Verbal  ability  helps  explain  four  of  the  five  labor  market  outcomes;  it  relates  positively  with higher wages, being an employee (rather than self‐employed), and holding a white‐collar job  or being in the formal sector. Verbal ability does not play a role in the likelihood of begin employed.  Instead, verbal fluency increases the likelihood of being employed, being an employee and a white‐ collar  worker  (Table  6).  Numeric  skills  are  strongly  correlated  with  higher  wages  and  also  with                                                               34  All  the  estimations  presented  in  this  chapter  were  implemented  using  the  heterofactor  command  in  Stata  developed  by  Miguel Sarzosa and  Sergio Urzúa (see Sarzosa and Urzúa, 2013)  35  The  reader  should  note  that,  as  described  in  Section  II,  this  paper  uses  a  cross‐sectional  data  set.  Hence,  we  measure  the  latent  traits at the same time we measure the outcome variables. Therefore, there is a concern regarding reverse causality, as some of the  scores  we  retrieve  the  latent  traits  from  might  be  affected  by  employment  or  education  choices.  The  model  presented  here  does  not solve this issue so we cannot claim causality between the traits and the outcomes. Nonetheless, we have observed that the skills  measures  are  stable  in  age,  which  can  be  an  approximation  of  the  consistency  of  the  scores.    Annex  2  presents  a  selection  of  personality traits measures by age and finds that a regression line fit through the plot has a 0 slope, suggesting that the challenge of  reverse  causality,  and  therefore  a  causal  relationship  between  personality  traits  and  labor  market  outcomes,  is  not  obviously  problematic in our data.  The full set of plots is available from the authors.  36  Annex I presents results from two similar specifications.  First, it presents estimations that do not include S in the specification;  this is intended to allow for all information about cognitive and non‐cognitive skills to be captured in the skills T variables.  Second,  we present estimates that use years of schooling for the S variable, rather than parental education.  The results are very similar to  those presented in Tables 5 and 6 so they are not discussed in the text but only included as a reference.  13 | P a g e     holding a white‐collar job. Lastly, working memory does not exhibit any significant correlation with  labor market outcomes.     Non‐cognitive  skills  play  a  significant,  though  lesser,  role  in  predicting  labor  outcomes.  Grit  is  the strongest predictor of labor market outcomes; as shown in Table 5, those with more grit earn  higher  wages  (8%),  are  4%  more  likely  to  be  employed  and  to  be  wage  workers  (rather  than  self‐ employed)  and  tend  to  be  in  white  collar  jobs  (5.5%  more  likely).  When  looking  at  specific  skills  Table  6,  it  is  clear  that  perseverance  of  effort,  rather  than  consistency  of  interest,  is  behind  the  correlations with the labor supply patterns. More perseverant individuals are 3% more likely to be  employed  and  5%  more  likely  to  be  a  white‐collar  worker  or  an  employee  (instead  of  self‐ employed).  Note,  however,  that  neither  perseverance  of  effort  nor  consistency  of  interest  individually affect hourly wages. It seems it is the joint role of these personality traits that increase  the probability of earning higher wages.     The  personality  traits  that  are  part  of  the  Big  Five  scale  play  a  lesser  role  in  labor  market  outcomes.  On  the  one  hand,  stability  characteristics  (measured  by  the  Alpha  factor)  are  only  correlated with wage outcomes. A one standard deviation increase in stability is weakly correlated  with  a  12%  decrease  in  wages  Table  5.  This  can  be  attributed  to  the  strong  negative  correlation  between  wages  and  the  traits  associated  with  agreeableness  (kindness  and  cooperation)  that  dominates the strong positive correlation between wages and emotional stability (Table 6). On the  other hand, plasticity (measured by the Beta factor) is not correlated with any labor outcome (Table  5).  Looking  at  Table  6,  the  only  significant  relation  between  an  underlying  beta  factor  and  a  labor  supply  outcome  is  that  of  openness  to  experience  and  being  wage‐workers.  Individuals  that  are  more  open  to  experience  are  more  likely  to  be  self‐employed  (they  are  less  likely  to  be  wage‐ workers).     The  above  is  a  first  approximation  to  exploring  the  relationships  between  cognitive  and  non‐ cognitive  skills  and  labor  market  outcomes.  As  discussed  earlier,  these  estimations  suffer  from  potential measurement error. Next, we present results that attempt to circumvent this problem.     B. Structural Latent Skills model: Skills as Unobserved Heterogeneity    Table 7 and Figures 13 to 17 present the results of the structural latent skill model. The figures  result  from  simulation  exercises  that  incorporate  the  distribution  of  each  skill.37  The  simulations  allow  us  to  see  how  people  with  different  skill  levels  obtain  different  outcomes.  As  noted  by  Carneiro  et  al  (2007),  Maxwell  (2007),  Prada  and  Urzúa  (forthcoming),  and  others,  skills  are  rewarded  in  the  labor  market  according  to  their  combinations,  so  it  is  useful  to  simultaneously  explore the returns to different combinations of latent skills.  Figures 13 to 17 show simulated labor  market impacts of different combinations of skills types by decile of each skill measured.      Estimates based on the structural latent model confirm that cognitive skills correlate with most  of  the  labor  market  outcomes  we  explore  in  this  paper  (Table  7).  Higher  cognitive  abilities  are  positively and significantly correlated with being a white collar worker, being a wage‐worker rather                                                               37  Such distributions, estimated from the scores presented in the Data and Definitions section, are presented in Figure 9.  14 | P a g e     than  self‐employed  and  holding  a  formal  sector  job,  similar  to  the  OLS  estimations.  Figures  16A,  17C and 15A show that people in the 10th decile of the cognitive skill distribution are twice as likely  to be white collar workers, wage‐workers and hold a formal sector job than those in the 1st decile.  The correlation between cognitive skills and employment estimated by OLS is not observed in the  structural  latent  model.   Also,  Figure  13A  shows  that  workers  at  the  top  of  the  cognitive  abilities  distribution earn around one third more per hour than those in the first decile.     Non‐cognitive skills correlate with some of the outcomes of interest, but these correlations are  quite different than those estimated using the OLS technique. Stability is positively correlated with  wages; a one standard  deviation increase in the Alpha factor is correlated with a  11.25% increase  in mean log wages. This results contrasts with the one obtained from the OLS estimations, where a  one standard deviation in wages was correlated with a 24% decrease in mean log wages.  The very  different results suggest that the stability variable suffers from severe measurement error.    Using  the  structural  latent  model,  plasticity  only  emerges  as  a  positive  predictor  of  employment. Using Figure 14A to compare people in the tenth decile to those in the first decile of  the plasticity distribution, the former are 35 percentage points more likely to be employed than the  latter. This, again, contrasts with the OLS estimates, where plasticity did not emerge as a significant  predictor  of  employment.  In  fact,  openness  to  experience  was  the  only  trait  underlying  plasticity  that  came  out  significant  in  any  of  the  OLS  estimates  (salaried  workers).  Thus,  again  we  can  conclude  that  the  use  of  the  measured  plasticity  score  as  a  proxy  of  the  underlying  trait,  incorporates substantial measurement error.    Grit  is  positively  associated  with  characteristics  of  “better”  jobs.  Specifically,  according  to  Figure 17A, an individual in the 10th decile of grit is up to 45 percentage points more likely to be a  wage‐worker than those in the first decile. Also the former are around 20 percentage points more  likely to hold a white‐collar job than the latter (Figure 16C). These findings go in the same direction  as those found in the OLS estimates. Wages and being employed are not correlated with grit in the  structural  latent  variable  estimates,  in  contrast  to  the  findings  with  the  OLS  model;  this  suggests  that mismeasurement of grit leads to erroneous correlations with these labor market outcomes.             Figure 13 clearly shows that the greatest wages are earned by those in the 10th decile of alpha  and cognitive skills.  The log wage gradient for alpha is steeper than that for cognitive skills (Panel  A),  suggesting  that  incremental  gains  in  Alpha  have  a  much  larger  earnings  gain  than  equal  size  gains in cognitive skills.  For example, the graph shows that wages increase slowly in cognitive skills  for those with very low alpha, but those with very low cognitive experience rapid wage gains with  increasing  Alpha.    But  for  any  combination  of  Alpha  and  cognitive  skills,  as  alpha  increases,  the  cognitive gradient increases and vice versa.  A similar pattern is observed in Panel B, where higher  deciles of Alpha increase log wage earnings but the wage gradient for grit is nearly flat. This reflects  the significant relation of wages with Alpha and the inexistent correlation with grit in the structural  model estimates.      15 | P a g e      The wage gradient for cognitive skills is quite steep while that of beta is very flat in Panel C in  Figure 13. Here again, the steeper slope of the cognitive measure reflects the important relation of  wages with cognitive skills.    The three graphs in Figure 14 showing the joint contribution of skills to labor force participation  closely  reflect  the  regression  results:  only  plasticity  –  openness  and  extroversion  –  affect  employment probabilities. The employment probability gradients are quite steep for Beta in each  graph while the gradients for Alpha, grit, and cognitive skills are nearly flat. Unlike the wage graphs,  the combination of skills sets does not lead to higher employment probabilities than are generated  with only one dimension (Beta).    In contrast, only the formal probability gradients in Figure 15 and the white‐collar probability  gradients in Figure 16 are both quite steep for cognitive skills but nearly flat for non‐cognitive skills.  Although the formal probability gradients for Beta shows a slight positive gradient, the correlation  is  not  strong  enough  to  make  very  much  of  an  impact,  as  reflected  in  the  regression  results.  Similarly,  the  white  collar  probability  gradients  for  grit,  Beta,  and  Alpha  increase  with  decile,  but  these increases are not very strong. However, a combination of cognitive skills with grit, for those  with  higher  levels  of  cognition,  leads  to  higher  probabilities  of  formal  sector  work  and  of  white  collar work than if we hold grit constant. The same is observed for cognitive skills and Beta.       The gradients for wage worker (rather than self‐employed) show very steep gradients for grit  and  cognitive  skills,  reflecting  the  regression  results  (Figure  17).  Panel  C  shows  that  as  one,  the  other, or both skills increase, the probability of being an employee increases rapidly. Panels A and  B  show  a  slight  increase  in  the  probability  of  self‐employment  as  Alpha  or  Beta  increase,  holding  constant grit. Thus, while being an employee increases in grit, it declines in Alpha and Beta, leading  to greatest employee probabilities for those with high grit and low Alpha (Beta).    V. Concluding Remarks    Recent evidence from the United States and Western Europe has suggested that both cognitive  and  non‐cognitive  skills  matter  to  improve  labor  market  outcomes.  This  paper  establishes  the  relationship  between  cognitive  and  non‐cognitive  skills  with  wages,  employment  and  type  of  employment (wage worker, white‐collar and formal) in urban Peru, utilizing a unique data set that  measures  a  range  of  skills  and  a  methodology  to  account  for  latent  skills.    We  find  that  both  cognitive and non‐cognitive skills are important determinants of labor outcomes. In particular, we  find that cognitive skills positively correlate with wages and the probability of being a wage worker,  white‐collar and  formal  worker,  regardless  of  whether  the  estimation  method  employed  was  OLS  or the structural latent skills model.  Verbal fluency is the cognitive skill most associated with labor  supply  outcomes,  positively  related  with  being  employed  and  with  being  white‐collar  or  wage  worker.  Higher numeric ability is strongly positively correlated with wages and being white‐collar.     The patterns are less uniform or strong for non‐cognitive skills.  Within the non‐cognitive skills,  kindness,  cooperation,  emotional  stability,  openness  to  experience  emerge  significantly  for  one  outcome each, mostly for the wage estimates.  Perseverance of effort emerges significant for three  16 | P a g e     of the four labor supply outcomes. However, the other personality traits did not enter significantly.  When  using  the  structural  latent  model  approach,  the  stability  aggregated  measure  (Alpha,  a  composite of agreeableness, conscientiousness, and emotional stability) positively and significantly  affects  hourly  wages  while  plasticity  (beta,  a  composite  of  openness  to  experience  and  extroversion)  affects  the  probability  of  employment.  Grit  increases  the  likelihood  of  being  wage  worker or white‐collar.     The  difference  in  the  results  derived  from  the  OLS  and  a  structural  model  with  latent  skills  suggest measurement bias in the non‐cognitive skills used in this analysis.  While plasticity was not  correlated  with  any  labor  force  outcomes  estimated  through  OLS,  the  results  from  the  structural  latent  variable  model  shows  that  plasticity  is  positively  correlated  (at  the  5%  level)  with  being  employed,  suggesting  that  the  OLS  methodology  underestimates  the  role  of  plasticity  in  employment  outcomes.   In  contrast,  OLS  predicts  a  correlation  between  grit  and  four  of  our  five  outcomes while the structural latent skills model only finds a correlation between grit and two job‐ quality outcomes (wage worker and white collar). This suggests that OLS overestimates the role of  grit in wage and employment outcomes. Finally, while stability is only correlated with wages in both  methodologies,  the  estimated  coefficient  emerging  from  the  OLS  is  negative  while  a  positive  coefficient  estimate  emerges  from  the  structural  latent  variable  model.    This  suggests  that  OLS  severely  underestimates  the  role  of  stability  (kindness,  cooperation,  emotional  stability,  conscientiousness) on wages.     The different results emerging from the OLS and the structural latent variable estimation points  to the need for better data to determine which non‐cognitive skills are appropriate for developing  country  economies.  The  data  used  in  this  paper  provide  the  minimum  number  of  variables  necessary to construct latent variables to proxy non‐cognitive skills that are generally accepted by  the  profession  (aggregating  non‐cognitive  to  just  three  measures).  But  these  skills  –  stability,  plasticity,  and  grit  –  are  too  aggregated  to  be  policy  relevant.  Future  work  will  require  the  survey  teams to define ex ante the skills that they wish to correlate with labor market outcomes and design  surveys such that a minimum of three measures can be used to construct the latent variables in the  structural  methodology.  Further,  since  non‐cognitive  skills  develop  over  time,  and  current  labor  status  is  a  result  of  choices  and  actions  taken  in  the  past,  panel  data  are  needed  to  provide  more  robust results.    While Peruvian schools already teach cognitive skills, these findings suggest that the Peruvian  government  is  well  justified  in  incorporating  non‐cognitive  skill  development  into  the  school  curriculum.  Although  the  non‐cognitive  skills  explored  in  this  paper  only  encompass  personality  traits,  which  are  commonly  assumed  to  not  be  malleable  to  interventions,  emerging  research  is  finding that, indeed, interventions do have short‐run effects on personality (Magidson et al. 2014;  Jackson  et  al.  2012).  However,  there  is  a  significant  body  of  research  that  quantifies  the  positive  impact  of  program  interventions  on  specific  behaviors  that  can  be  linked  to  the  personality  traits  explored in this paper.38                                                                   38  These program designs are varied and too numerous to present here, but Guerra, Modecki, and Cunningham (2014) provides  such a mapping and links to the mapping a list of programs with empirical evidence that show a positive impact of these behaviors  in various countries throughout the world.  17 | P a g e       Table 1: Descriptive Statistics  Variable  Obs.   Mean  S.D.  Min.  Max.  Explanatory            Female  1,394  0.63  0.48  0.00  1.00  Age  1,394  31.77  8.80  18.00  50.00  Speaks indigenous as mother tongue  1,394  0.10  0.30  0.00  1.00  Lima region  1,394  0.29  0.45  0.00  1.00  Coastal  region  1,394  0.28  0.45  0.00  1.00  Andes region  1,394  0.22  0.41  0.00  1.00  Jungle region  1,394  0.22  0.41  0.00  1.00  Years of schooling  1,394  11.40  3.18  1.00  19.00  Mother has less than primary education level  1,331  0.18  0.38  0.00  1.00  Mother has incomplete or complete primary education level  1,331  0.43  0.49  0.00  1.00  Mother has incomplete secondary education   1,331  0.09  0.29  0.00  1.00  Mother has complete secondary education   1,331  0.20  0.40  0.00  1.00  Mother has incomplete higher education   1,331  0.02  0.16  0.00  1.00  Mother has complete higher education   1,331  0.08  0.27  0.00  1.00  Father has less than primary education   1,307  0.08  0.27  0.00  1.00  Father has incomplete or complete primary education   1,307  0.41  0.49  0.00  1.00  Father has incomplete secondary education   1,307  0.10  0.31  0.00  1.00  Father has complete secondary education   1,307  0.25  0.43  0.00  1.00  Father has incomplete higher education   1,307  0.03  0.16  0.00  1.00  Father has complete higher education   1,307  0.13  0.34  0.00  1.00  Dummy for taking less than 1/2 hour to go to school  1,391  0.88  0.32  0.00  1.00      Skills            Z‐Score of cognitive measure‐  numeric skills  1,394  ‐0.06  1.02  ‐3.37  2.34  Z‐Score of cognitive measure ‐ working memory  1,394  ‐0.06  1.00  ‐2.96  3.58  Z‐Score of cognitive measure ‐ verbal ability (PPVT)  1,394  0.07  1.00  ‐4.19  2.76  Z‐Score of cognitive measure ‐ verbal fluency  1,394  0.04  1.01  ‐2.51  4.62  Z‐Score of Big 5 ‐ Conscientiousness  1,394  0.12  0.95  ‐4.02  1.71  Z‐Score of Big 5 – Kindness  1,394  0.04  1.01  ‐5.65  2.09  Z‐Score of Big 5 – Extraversion  1,394  0.02  1.00  ‐3.10  1.96  Z‐Score of Big 5 ‐ Openness to experience  1,394  ‐0.02  1.01  ‐3.37  1.83  Z‐Score of Big 5 ‐ Emotional stability  1,394  0.02  1.01  ‐3.41  1.75  Z‐Score of Big 5 – Cooperation  1,394  0.01  0.98  ‐5.01  2.96  Z‐Score of Grit ‐ Perseverance of effort  1,394  0.06  1.00  ‐3.77  1.72  Z‐Score of Grit ‐ Consistency of interest  1,394  0.01  1.00  ‐1.92  2.98  Z‐Score of Big 5 ‐ Stability (alpha)  1,369  0.05  0.74  ‐3.56  1.28  Z‐Score of Big 5 ‐ Plasticity (beta)  1,392  0.02  0.72  ‐2.38  1.42  Z‐Score of Grit  1,394  0.04  0.75  ‐2.86  2.12  Z‐Score of Cognitive measure  1,394  0.00  0.76  ‐2.24  2.43  Outcomes            Log of hourly wage  824  1.25  0.88  ‐3.26  5.15  Employed  1,394  0.62  0.48  0.00  1.00  Wage worker  869  0.51  0.50  0.00  1.00  White‐collar worker  868  0.60  0.49  0.00  1.00  Formal worker   869  0.49  0.50  0.00  1.00      18 | P a g e     Table 2: Correlation among cognitive measures and schooling  Numerical  Working  Years of    PPVT  Verbal fluency  ability  memory  schooling  Numerical ability  1          Working memory  0.4117*  1        Verbal ability (PPVT)  0.5677*  0.3816*  1      Verbal fluency  0.4501*  0.3152*  0.4561*  1    Years of schooling  0.5287*  0.3487*  0.5773*  0.4373*  1  * Significant at 10% level      Table 3: Correlation among non‐cognitive measures and schooling    Conscien‐  Kindness  Extraver‐  Openness  Emotional  Coopera‐  Persever‐  Consis‐  Years of  Tiousness  sion  to  Stability  tion  ance of  tency of  schooling  experience  effort  interest  Conscientious‐ 1                  ness  Kindness   0.3694*  1                Extraversion  0.2761*  0.3163*  1              Openness to   0.3168*  0.3844*  0.3690*  1            Experience  Emotional   0.2607*  0.3097*  0.2623*  0.3479*  1          stability  Cooperation  0.3292*  0.0109  0.1394*  0.0790*  0.1401*  1        Perseverance  0.3614*  0.2182*  0.3304*  0.3990*  0.2298*  0.1825*  1       of effort  Consistency   ‐0.1345*  ‐0.0944*  ‐0.1150*  ‐0.1083*  ‐0.1693*  ‐0.0488*  0.0319  1    of interest  Years of  0.0668*  0.0841*  0.2288*  0.2565*  0.1340*  0.0154  0.2386*  ‐0.0900*  1  schooling  * Significant at 10% level    Table 4: Correlation among aggregated cognitive, non‐cognitive factors and schooling     Stability (alpha)  Plasticity (beta)  Grit  Cognitive  Years of schooling  Stability (alpha)  1          Plasticity (beta)  0.6418*  1        Grit  0.2580*  0.3493*  1      Cognitive  0.1467*  0.3340*  0.1609*  1    Years of schooling  0.1348*  0.2881*  0.1692*  0.6250*  1  * Significant at 10% level          19 | P a g e     Table 5: OLS Estimations using aggregated factors, total sample.  Log of hourly  White‐collar  Formal  Employed  Wage worker     wage  worker  worker  Stability (alpha)  ‐0.118*  ‐0.023  ‐0.016  ‐0.014  0.007    (0.064)  (0.021)  (0.027)  (0.025)  (0.031)  Plasticity (beta)  0.067  0.033  ‐0.013  ‐0.008  ‐0.005    (0.061)  (0.024)  (0.031)  (0.029)  (0.034)  Grit  0.083*  0.038**  0.042*  0.055**  0.006    (0.046)  (0.018)  (0.023)  (0.022)  (0.025)  Cognitive  0.240***  0.035*  0.108***  0.129***  0.086***    (0.043)  (0.018)  (0.024)  (0.021)  (0.025)  Female  ‐0.143**  ‐0.339***  ‐0.070**  0.094***  0.042    (0.064)  (0.024)  (0.035)  (0.032)  (0.037)  Age   0.090***  0.054***  ‐0.036**  0.003  0.015    (0.028)  (0.011)  (0.014)  (0.014)  (0.016)  Age squared  ‐0.001***  ‐0.001***  0.000*  ‐0.000  ‐0.000    (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  Indigenous mother tongue  0.127  ‐0.027  0.005  0.027  ‐0.116*    (0.118)  (0.046)  (0.061)  (0.053)  (0.062)  Firstborn  ‐0.155**  0.037  ‐0.006  0.009  ‐0.073*    (0.064)  (0.027)  (0.035)  (0.032)  (0.038)  Lima region  0.064  ‐0.090***  0.144***  ‐0.029  ‐0.173***    (0.084)  (0.035)  (0.045)  (0.041)  (0.050)  Coastal  region  0.011  ‐0.061*  0.080*  ‐0.062  ‐0.241***    (0.087)  (0.035)  (0.047)  (0.041)  (0.048)  Andes region  0.014  ‐0.042  0.036  ‐0.032  ‐0.123**    (0.098)  (0.039)  (0.049)  (0.043)  (0.053)  Agriculture, fishing and mining  0.160    0.030  ‐0.450***  ‐0.128    (0.191)    (0.084)  (0.076)  (0.096)  Manufacturing  ‐0.294***    ‐0.192***  ‐0.589***  ‐0.238***    (0.094)    (0.062)  (0.050)  (0.063)  Commercial  ‐0.442***    ‐0.402***  ‐0.046  ‐0.116***    (0.080)     (0.039)  (0.039)  (0.044)  Utilities, transport, storage, communications  ‐0.234***     ‐0.270***  ‐0.458***  ‐0.149***    (0.076)     (0.049)  (0.044)  (0.051)  Mother has complete secondary education   0.305***  ‐0.030  0.094*  0.120***  0.043    (0.088)  (0.036)  (0.050)  (0.045)  (0.053)  Mother has incomplete higher education   0.024  0.057  ‐0.040  0.264***  0.199*    (0.238)  (0.078)  (0.131)  (0.082)  (0.102)  Mother has complete higher education   0.238**  0.110**  0.107  0.102  0.060    (0.116)  (0.055)  (0.069)  (0.064)  (0.076)  Father has complete secondary education   0.036  ‐0.014  ‐0.011  0.007  0.046    (0.086)  (0.034)  (0.045)  (0.040)  (0.048)  Father has incomplete higher education   0.494**  0.108  0.014  ‐0.027  ‐0.016    (0.233)  (0.079)  (0.099)  (0.090)  (0.113)  Father has complete higher education   0.144  ‐0.058  0.046  0.003  0.084    (0.105)  (0.045)  (0.064)  (0.056)  (0.068)  Dummy for taking less than 1/2 hour to go to school  0.053  ‐0.047  0.006  ‐0.019  ‐0.045    (0.083)  (0.040)  (0.050)  (0.046)  (0.055)  Constant  ‐0.321  ‐0.112  1.359***  0.655***  0.387    (0.451)  (0.189)  (0.242)  (0.240)  (0.279)  Observations  752  1,267  789  789  789  R‐squared  0.233  0.231  0.251  0.347  0.125  Robust standard errors in parentheses. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1        20 | P a g e     Table 6: OLS Estimations, total sample.  Log of hourly  White‐collar  Formal  Employed  Wage worker     wage  worker  worker  Numeric skills  0.107***  0.016  0.016  0.047**  ‐0.007    (0.036)  (0.015)  (0.020)  (0.019)  (0.022)  Working memory  0.031  0.010  0.005  0.015  0.021    (0.032)  (0.014)  (0.018)  (0.015)  (0.020)  Verbal ability (PPVT)  0.064*  ‐0.014  0.053**  0.033*  0.045**    (0.038)  (0.016)  (0.023)  (0.020)  (0.022)  Verbal fluency  0.039  0.025*  0.031*  0.028*  0.020    (0.035)  (0.014)  (0.018)  (0.015)  (0.019)  Conscientiousness  ‐0.036  ‐0.006  ‐0.012  0.005  ‐0.006    (0.036)  (0.015)  (0.020)  (0.018)  (0.022)  Kindness  ‐0.087**  ‐0.014  0.008  ‐0.005  ‐0.003    (0.036)  (0.014)  (0.019)  (0.016)  (0.020)  Cooperation  ‐0.067**  0.002  ‐0.025  ‐0.018  0.018    (0.033)  (0.013)  (0.018)  (0.016)  (0.019)  Emotional stability  0.078**  ‐0.001  ‐0.015  ‐0.007  ‐0.012    (0.033)  (0.014)  (0.019)  (0.019)  (0.020)  Extraversion  0.028  0.013  ‐0.007  0.012  ‐0.007    (0.035)  (0.014)  (0.019)  (0.017)  (0.020)  Openness to experience  ‐0.002  0.011  ‐0.014  ‐0.031*  0.002    (0.033)  (0.015)  (0.020)  (0.018)  (0.020)  Perseverance of effort  0.049  0.032**  0.048***  0.046***  0.024    (0.038)  (0.015)  (0.018)  (0.017)  (0.020)  Consistency of interest  0.013  0.010  ‐0.010  0.003  ‐0.024    (0.032)  (0.013)  (0.016)  (0.016)  (0.019)  Female  ‐0.113*  ‐0.341***  ‐0.073**  0.090***  0.036    (0.065)  (0.024)  (0.036)  (0.032)  (0.038)  Age   0.082***  0.053***  ‐0.039***  0.003  0.015    (0.028)  (0.011)  (0.014)  (0.014)  (0.016)  Age squared  ‐0.001**  ‐0.001***  0.000*  ‐0.000  ‐0.000    (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  Speaks indigenous as mother tongue  0.147  ‐0.024  0.014  0.018  ‐0.110*    (0.115)  (0.046)  (0.062)  (0.052)  (0.063)  Firstborn  ‐0.153**  0.034  ‐0.015  0.007  ‐0.080**    (0.062)  (0.027)  (0.034)  (0.032)  (0.038)  Lima region  0.078  ‐0.087**  0.145***  ‐0.025  ‐0.163***    (0.086)  (0.035)  (0.046)  (0.043)  (0.051)  Coastal  region  0.039  ‐0.049  0.095**  ‐0.042  ‐0.212***    (0.090)  (0.035)  (0.048)  (0.042)  (0.050)  Andes region  0.045  ‐0.031  0.041  ‐0.035  ‐0.106**    (0.097)  (0.039)  (0.051)  (0.043)  (0.053)  Agriculture, fishing and mining  0.131    0.025  ‐0.453***  ‐0.128    (0.190)     (0.086)  (0.077)  (0.099)  Manufacturing  ‐0.288***     ‐0.184***  ‐0.583***  ‐0.226***    (0.093)     (0.062)  (0.051)  (0.064)  Commercial  ‐0.441***     ‐0.398***  ‐0.043  ‐0.120***    (0.079)     (0.039)  (0.039)  (0.044)  Utilities, transport, storage, communications  ‐0.236***     ‐0.272***  ‐0.481***  ‐0.140***    (0.077)     (0.050)  (0.044)  (0.052)  Mother has complete secondary education   0.283***  ‐0.030  0.083*  0.115**  0.033    (0.089)  (0.036)  (0.050)  (0.045)  (0.053)  Mother has incomplete higher education   0.034  0.067  ‐0.054  0.238***  0.160    (0.227)  (0.076)  (0.124)  (0.081)  (0.102)  Mother has complete higher education   0.198*  0.114**  0.078  0.085  0.033    (0.118)  (0.055)  (0.069)  (0.063)  (0.077)  Father has complete secondary education   0.057  ‐0.016  0.002  0.016  0.050  21 | P a g e     Log of hourly  White‐collar  Formal  Employed  Wage worker     wage  worker  worker    (0.085)  (0.034)  (0.045)  (0.040)  (0.048)  Father has incomplete higher education   0.524**  0.099  0.033  0.002  ‐0.005    (0.234)  (0.079)  (0.097)  (0.091)  (0.114)  Father has complete higher education   0.135  ‐0.060  0.048  0.005  0.093    (0.105)  (0.045)  (0.063)  (0.056)  (0.068)  Dummy for taking less than 1/2 hour to go to school  0.038  ‐0.047  ‐0.002  ‐0.021  ‐0.046    (0.083)  (0.040)  (0.050)  (0.046)  (0.055)  Constant  ‐0.209  ‐0.111  1.430***  0.662***  0.390    (0.450)  (0.189)  (0.244)  (0.244)  (0.279)  Observations  770  1,293  809  809  809  R‐squared  0.245  0.235  0.255  0.354  0.123  Robust standard errors in parentheses. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1.        22 | P a g e       Table 7: Latent Estimations, total sample.  Log of  White‐ Wage  Formal    hourly  Employed  collar  worker  worker  wage  worker              Stability (alpha)  0.3986*  ‐0.0993  ‐0.3769  0.0633  ‐0.0261    (0.227)  (0.291)  (0.383)  (0.457)  (0.332)  Plasticity (beta)  ‐0.0752  0.6729**  ‐0.3735  ‐0.3733  ‐0.2337    (0.196)  (0.275)  (0.327)  (0.380)  (0.329)  Grit  0.0532  0.0600  0.1510**  0.1535**  0.0667    (0.038)  (0.053)  (0.068)  (0.070)  (0.063)  Cognitive  0.1344***  ‐0.0019  0.2693***  0.3087***  0.2223***    (0.037)  (0.054)  (0.069)  (0.072)  (0.065)  Female  ‐0.1908***  ‐1.1939***  ‐0.3333***  0.2103*  0.0680    (0.062)  (0.097)  (0.109)  (0.113)  (0.102)  Age   0.1012***  0.1868***  ‐0.1136**  0.0226  0.0481    (0.028)  (0.036)  (0.050)  (0.050)  (0.045)  Age squared  ‐0.0013***  ‐0.0022***  0.0012*  ‐0.0003  ‐0.0005    (0.000)  (0.001)  (0.001)  (0.001)  (0.001)  Indigenous mother tongue  0.0732  ‐0.1290  ‐0.0456  ‐0.0281  ‐0.3976**    (0.107)  (0.154)  (0.194)  (0.204)  (0.188)  Firstborn  ‐0.1183*  0.1306  0.0154  0.0686  ‐0.2022**    (0.062)  (0.090)  (0.110)  (0.115)  (0.102)  Lima region  0.1397*  ‐0.2223*  0.5520***  0.0385  ‐0.4501***    (0.082)  (0.117)  (0.145)  (0.151)  (0.135)  Coastal  region  0.0375  ‐0.1725  0.2740*  ‐0.1718  ‐0.6696***    (0.082)  (0.120)  (0.144)  (0.152)  (0.138)  Andes region  0.0646  ‐0.0888  0.1690  ‐0.0524  ‐0.3349**    (0.088)  (0.133)  (0.156)  (0.167)  (0.147)  Agriculture, fishing and mining  0.0584    0.0453  ‐1.5182***  ‐0.3650    (0.155)    (0.274)  (0.289)  (0.250)  Manufacturing  ‐0.3301***    ‐0.6199***  ‐1.9291***  ‐0.7021***    (0.106)    (0.185)  (0.218)  (0.182)  Commercial  ‐0.4454***    ‐1.2702***  ‐0.2856**  ‐0.3331***    (0.072)    (0.135)  (0.131)  (0.118)  Utilities, transport, storage, communications  ‐0.2333***    ‐0.8320***  ‐1.4530***  ‐0.4325***    (0.084)    (0.146)  (0.159)  (0.139)  Mother has complete secondary education   0.2985***  ‐0.0940  0.2873*  0.4486***  0.1337    (0.088)  (0.121)  (0.154)  (0.164)  (0.144)  Mother has incomplete higher education   ‐0.1348  0.1871  ‐0.1179  1.4512***  0.6539*    (0.207)  (0.283)  (0.315)  (0.521)  (0.340)  Mother has complete higher education   0.2544**  0.4207**  0.4173*  0.4326*  0.2118    (0.129)  (0.195)  (0.228)  (0.244)  (0.208)  Father has complete secondary education   0.0852  0.0055  0.0408  0.1135  0.1687    (0.080)  (0.113)  (0.138)  (0.146)  (0.131)  Father has incomplete higher education   0.7440***  0.4959*  0.2694  0.2740  0.0687    (0.182)  (0.291)  (0.321)  (0.357)  (0.288)  Father has complete higher education   0.2944***  ‐0.1108  0.2696  0.1648  0.3065*    (0.112)  (0.159)  (0.196)  (0.212)  (0.184)  Dummy for taking less than 1/2 hour to go to school    ‐0.1293  0.0341  ‐0.0154  ‐0.1482      (0.129)  (0.161)  (0.170)  (0.152)  Constant  ‐0.4588  ‐2.2127***  2.7002***  0.2131  ‐0.3759    (0.455)  (0.589)  (0.847)  (0.840)  (0.762)  Observations  748  1,265  789  789  789  Standard errors in parentheses.*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1.    23 | P a g e     Figure 1: Kernel densities of cognitive measures  A. Numeric ability  B. Working memory  Z-Score of cognitive skills - z_math Z-Score of cognitive skills - z_memory .4 .4 .3 .3 Density Density .2 .2 .1 .1 0 0 -4 -2 0 2 4 -4 -2 0 2 4 Scores Scores . .     C. Verbal ability (PPVT)  D. Verbal fluency  Z-Score of cognitive skills - z_ppvt Z-Score of cognitive skills - z_numwords .5 .4 .4 .3 .3 Density Density .2 .2 .1 .1 0 0 -4 -2 0 2 4 -2 0 2 4 6 Scores Scores . . Figure 2: Kernel densities of cognitive measures by gender  A. Numeric ability  B. Working memory  Z-Score of cognitive skills - z_math Z-Score of cognitive skills - z_memory .5 .5 .4 .4 .3 .3 Density Density .2 .2 .1 .1 0 0 -4 -2 0 2 4 -4 -2 0 2 4 Score Score Female Male Female Male . .       C. Verbal ability (PPVT)  D. Verbal fluency  Z-Score of cognitive skills - z_ppvt Z-Score of cognitive skills - z_numwords .5 .4 .4 .3 .3 Density Density .2 .2 .1 .1 0 0 -4 -2 0 2 4 -2 0 2 4 6 Score Score Female Male Female Male . .     Note: All density distributions are significantly different among groups except in the case of verbal fluency.    24 | P a g e     Figure 3: Kernel densities of cognitive measures by age group  A. Numeric ability  B. Working memory  Z-Score of cognitive skills - z_math Z-Score of cognitive skills - z_memory .6 .5 .4 .4 .3 Density Density .2 .2 .1 0 0 -4 -2 0 2 4 -4 -2 0 2 4 Score Score 18-24 yrs old 25-30 yrs old 18-24 yrs old 25-30 yrs old 31-40 yrs old 41-50 yrs old 31-40 yrs old 41-50 yrs old . .        C. Verbal ability (PPVT)  D. Verbal fluency  Z-Score of cognitive skills - z_ppvt Z-Score of cognitive skills - z_numwords .5 .4 .4 .3 .3 Density Density .2 .2 .1 .1 0 0 -4 -2 0 2 4 -2 0 2 4 6 Score Score 18-24 yrs old 25-30 yrs old 18-24 yrs old 25-30 yrs old 31-40 yrs old 41-50 yrs old 31-40 yrs old 41-50 yrs old . .     Note: The only densities that are significantly different are those of numeric skills between individuals in the age range of 18‐24 and of 25‐30 years  old; those of working memory for the groups of individuals in the age range 18‐24 and 25‐30 compared to individuals older than 31 years old; and  those of verbal fluency and verbal ability between the group of individuals younger than 25 years old and older groups.   Figure 4: Kernel densities of cognitive measures by educational attainment  A. Numeric ability  B. Working memory  Z-Score of cognitive skills - z_math Z-Score of cognitive skills - z_memory .6 .8 .6 .4 Density Density .4 .2 .2 0 0 -4 -2 0 2 -4 -2 0 2 4 Score Score Primary complete or incomplete Secondary incomplete Secondary complete Primary complete or incomplete Secondary incomplete Secondary complete Higher education incomplete Higher education complete Higher education incomplete Higher education complete . .      C. Verbal ability (PPVT)  D. Verbal fluency  Z-Score of cognitive skills - z_ppvt Z-Score of cognitive skills - z_numwords .8 .6 .6 .4 Density Density .4 .2 .2 0 0 -4 -2 0 2 4 -2 0 2 4 6 Score Score Primary complete or incomplete Secondary incomplete Secondary complete Primary complete or incomplete Secondary incomplete Secondary complete Higher education incomplete Higher education complete Higher education incomplete Higher education complete . .     Note: All densities are significantly different form others except those for individuals with higher incomplete education and higher complete  education in the case of numeric skills, working memory and verbal fluency between.  25 | P a g e     Figure 5: Kernel densities of non‐cognitive measures  A. Conscientiousness  B. Emotional stability  Z-Score of Goldberg Big 5 factor - z_gldconsc Z-Score of Goldberg Big 5 factor - z_gldemotstab .5 .5 .4 .4 .3 .3 Density Density .2 .2 .1 .1 0 0 -4 -2 0 2 Scores -4 -2 0 2 Scores .   .   C. Kindness  D. Cooperation  Z-Score of Goldberg Big 5 factor - z_gldkindness Z-Score of Goldberg Big 5 factor - z_gldcooperat .6 .5 .4 .4 .3 Density Density .2 .2 .1 0 0 -6 -4 -2 0 2 Scores -6 -4 -2 0 2 4 Scores .   .   E. Extraversion  F. Openness to experience  Z-Score of Goldberg Big 5 factor - z_gldextrav Z-Score of Goldberg Big 5 factor - z_gldopeness .4 .4 .3 .3 Density Density .2 .2 .1 .1 0 0 -3 -2 -1 0 1 2 -4 -2 0 2 Scores Scores . .     G. Perseverance of effort (grit) H. Consistency of interest (grit) Z-Score of Duckworth Grit factor - z_grt2persist Z-Score of Duckworth Grit factor - z_grt2consist .4 .4 .3 .3 Density Density .2 .2 .1 .1 0 0 -4 -2 0 2 -2 -1 0 1 2 3 Scores Scores . .           26 | P a g e     Figure 6: Kernel densities of non‐cognitive measures by gender  A. Conscientiousness  B. Emotional stability  Z-Score of Goldberg Big 5 factor - z_gldconsc Z-Score of Goldberg Big 5 factor - z_gldemotstab .5 .5 .4 .4 .3 .3 Density Density .2 .2 .1 .1 0 0 -4 -2 0 2 -4 -2 0 2 Score Score Female Male Female Male . .     C. Kindness  D. Cooperation  Z-Score of Goldberg Big 5 factor - z_gldkindness Z-Score of Goldberg Big 5 factor - z_gldcooperat .6 .5 .4 .4 Density Density .2 .3 .2 .1 0 -6 -4 -2 0 2 0 -6 -4 -2 0 2 4 Score Score Female Male Female Male . .     E. Extraversion  F. Openness to experience  Z-Score of Goldberg Big 5 factor - z_gldextrav Z-Score of Goldberg Big 5 factor - z_gldopeness .4 .4 .3 .3 Density Density .2 .2 .1 .1 0 0 -4 -2 0 2 -4 -2 0 2 Score Score Female Male Female Male . .     G. Perseverance of effort (grit)  H. Consistency of interest (grit)  Z-Score of Duckworth Grit factor - z_grt2persist Z-Score of Duckworth Grit factor - z_grt2consist .4 .4 .3 .3 Density Density .2 .2 .1 .1 0 0 -4 -2 0 2 -2 -1 0 1 2 3 Score Score Female Male Female Male . .     Note: All densities are significantly different except for those of conscientiousness, kindness, and consistency of interest.      27 | P a g e     Figure 7: Kernel densities of non‐cognitive measures by age  A. Conscientiousness  B. Emotional stability  Z-Score of Goldberg Big 5 factor - z_gldconsc Z-Score of Goldberg Big 5 factor - z_gldemotstab .5 .5 .4 .4 .3 .3 Density Density .2 .2 .1 .1 0 0 -4 -2 0 2 -4 -2 0 2 Score Score 18-24 yrs old 25-30 yrs old 18-24 yrs old 25-30 yrs old 31-40 yrs old 41-50 yrs old 31-40 yrs old 41-50 yrs old . .     C. Kindness  D. Cooperation  Z-Score of Goldberg Big 5 factor - z_gldkindness Z-Score of Goldberg Big 5 factor - z_gldcooperat .6 .6 .4 .4 Density Density .2 .2 0 0 -6 -4 -2 0 2 -6 -4 -2 0 2 4 Score Score 18-24 yrs old 25-30 yrs old 18-24 yrs old 25-30 yrs old 31-40 yrs old 41-50 yrs old 31-40 yrs old 41-50 yrs old . .       E. Extraversion  F. Openness to experience  Z-Score of Goldberg Big 5 factor - z_gldextrav Z-Score of Goldberg Big 5 factor - z_gldopeness .4 .5 .4 .3 .3 Density Density .2 .2 .1 .1 0 0 -3 -2 -1 0 1 2 -4 -2 0 2 Score Score 18-24 yrs old 25-30 yrs old 18-24 yrs old 25-30 yrs old 31-40 yrs old 41-50 yrs old 31-40 yrs old 41-50 yrs old . .     G. Perseverance of effort (grit) H. Consistency of interest (grit) Z-Score of Duckworth Grit factor - z_grt2persist Z-Score of Duckworth Grit factor - z_grt2consist .4 .4 .3 .3 Density Density .2 .2 .1 .1 0 0 -4 -2 0 2 -2 -1 0 1 2 3 Score Score 18-24 yrs old 25-30 yrs old 18-24 yrs old 25-30 yrs old 31-40 yrs old 41-50 yrs old 31-40 yrs old 41-50 yrs old . .     Note: The only densities that are significantly different from others are those of consciousness for individuals aged 18 to 25 years old compared to  any older group and for individuals aged 25‐30 years old compared to individuals older than 40 years old; those of kindness for all age groups when  compared  to  individuals  older  than  40  years  old;  those  of  extraversion,  emotional  stability,  and  perseverance  of  effort  for  individuals  aged  18‐24  compared to any older groups; those of openness between individuals aged 25‐30 years old and older than 40; and those of consistency of interest  for individuals in the age range of 25‐30 compared to older groups.   28 | P a g e     Figure 8: Kernel densities of non‐cognitive measures by educational attainment  A. Conscientiousness  B. Emotional stability  Z-Score of Goldberg Big 5 factor - z_gldconsc Z-Score of Goldberg Big 5 factor - z_gldemotstab .5 .5 .4 .4 .3 Density Density .3 .2 .2 .1 .1 0 0 -4 -2 0 2 -4 -2 0 2 Score Score Primary complete or incomplete Secondary incomplete Secondary complete Primary complete or incomplete Secondary incomplete Secondary complete Higher education incomplete Higher education complete Higher education incomplete Higher education complete . .     C. Kindness  D. Cooperation  Z-Score of Goldberg Big 5 factor - z_gldkindness Z-Score of Goldberg Big 5 factor - z_gldcooperat .6 .6 .4 .4 Density Density .2 .2 0 0 -6 -4 -2 0 2 -6 -4 -2 0 2 4 Score Score Primary complete or incomplete Secondary incomplete Secondary complete Primary complete or incomplete Secondary incomplete Secondary complete Higher education incomplete Higher education complete Higher education incomplete Higher education complete . .     E. Extraversion  F. Openness to experience  Z-Score of Goldberg Big 5 factor - z_gldextrav Z-Score of Goldberg Big 5 factor - z_gldopeness .5 .5 .4 .4 .3 .3 Density Density .2 .2 .1 .1 0 0 -4 -2 0 2 -4 -2 0 2 Score Score Primary complete or incomplete Secondary incomplete Secondary complete Primary complete or incomplete Secondary incomplete Secondary complete Higher education incomplete Higher education complete Higher education incomplete Higher education complete . .     G. Perseverance of effort (grit) H. Consistency of interest (grit) Z-Score of Duckworth Grit factor - z_grt2persist Z-Score of Duckworth Grit factor - z_grt2consist .5 .5 .4 .4 .3 .3 Density Density .2 .2 .1 .1 0 0 -4 -2 0 2 -2 -1 0 1 2 3 Score Score Primary complete or incomplete Secondary incomplete Secondary complete Primary complete or incomplete Secondary incomplete Secondary complete Higher education incomplete Higher education complete Higher education incomplete Higher education complete . .     Note: In the cases of openness to experience and perseverance of effort all densities are significantly different from the others except those for individuals with primary school compared to those  with secondary incomplete, and those for individuals with incomplete higher education compared with complete higher education. The densities for individuals with complete secondary education  are  significantly  different  than  those  for  individuals  with  primary  education  in  the  case  of  kindness  and  extraversion  and  significantly  different  than  that  for  individuals  with  incomplete  higher  education in the case of extraversion. The densities for individuals with either incomplete or complete higher education are significantly different than those for individuals with primary or incomplete  secondary education in the case of conscientiousness, emotional stability, kindness, extraversion and consistency of interest. These densities are also significantly different than those for individuals  with complete secondary education in the case of kindness, emotional stability, and consistency of interest. In addition, the density for individuals with complete higher education is significantly  different than that for individuals with complete secondary education and incomplete higher education in the case of extraversion.     29 | P a g e     Figure 9: Kernel densities of cognitive and non‐cognitive factors  A. Stability (Agreeableness + Conscientiousness+  B. Plasticity (Openness to Experience + Extroversion)  Emotional Stability )  Z-Score of factor - z_beta .6 Z-Score of factor - z_alpha .6 .4 .4 Density Density .2 .2 0 0 -4 -2 0 2 -3 -2 -1 0 1 2 Scores Scores . .     C. Grit  A. Cognitive factor  Z-Score of factor - z_grit Z-Score of factor - z_cognit .6 .5 .4 .4 .3 Density Density .2 .2 .1 0 0 -3 -2 -1 0 1 2 -2 -1 0 1 2 3 Scores Scores . . Figure 10: Kernel densities of cognitive and non‐cognitive factors by gender  A. Stability (Agreeableness + Conscientiousness+  B. Plasticity(Openness to Experience + Extroversion)  Emotional Stability)  Z-Score of factor - z_beta .6 Z-Score of factor - z_alpha .6 .4 Density .4 Density .2 .2 0 -3 -2 -1 0 1 2 Score 0 -4 -2 0 2 Female Male Score . . Female Male     C. Grit  A. Cognitive factor  Z-Score of factor - z_grit Z-Score of factor - z_cognit .5 .6 .4 .4 .3 Density Density .2 .2 .1 0 0 -3 -2 -1 0 1 2 -2 -1 0 1 2 Score Score Female Male Female Male . .     Note: All densities are significantly different except for those of stability.  30 | P a g e     Figure 11: Kernel densities of cognitive and non‐cognitive factors by age  A. Stability (agreeableness + Conscientiousness +  B. Plasticity(Openness to Experience + Extroversion)  Emotional Stability)  Z-Score of factor - z_beta .6 .6 Z-Score of factor - z_alpha .4 Density .4 Density .2 .2 0 0 -4 -2 0 2 -2 -1 0 1 2 Score Score 18-24 yrs old 25-30 yrs old 18-24 yrs old 25-30 yrs old 31-40 yrs old 41-50 yrs old 31-40 yrs old 41-50 yrs old .   .   C. Grit  A. Cognitive factor  Z-Score of factor - z_grit Z-Score of factor - z_cognit .6 .6 .4 .4 Density Density .2 .2 0 0 -3 -2 -1 0 1 2 -2 -1 0 1 2 3 Score Score 18-24 yrs old 25-30 yrs old 18-24 yrs old 25-30 yrs old 31-40 yrs old 41-50 yrs old 31-40 yrs old 41-50 yrs old . .     Note: The only densities that are significantly different from others are those of Stability for individuals in the age range 18‐24 compared to those in the 41‐50 age range,  those of Plasticity and Grit for individuals aged 18‐24 compared to those for older individuals, and those of the aggregate cognitive factor for individuals younger than 25  years old compared to those for individuals between 25 and 40 years old, and for individuals between 25 and 30 years old compared to those older than 40.   Figure 12: Kernel densities of cognitive and non‐cognitive factors by educational attainment  A. Stability (agreeableness + Conscientiousness +  B. Plasticity(Openness to Experience + Extroversion)  Emotional Stability)  Z-Score of factor - z_beta Z-Score of factor - z_alpha .6 .6 .4 Density .4 Density .2 .2 0 0 -3 -2 -1 0 1 2 -4 -2 0 2 Score Score Primary complete or incomplete Secondary incomplete Secondary complete Primary complete or incomplete Secondary incomplete Secondary complete Higher education incomplete Higher education complete Higher education incomplete Higher education complete . .     C. Grit  A. Cognitive factor  Z-Score of factor - z_grit Z-Score of factor - z_cognit .8 .8 .6 .6 Density Density .4 .4 .2 .2 0 0 -3 -2 -1 0 1 2 -2 -1 0 1 2 Score Score Primary complete or incomplete Secondary incomplete Secondary complete Primary complete or incomplete Secondary incomplete Secondary complete Higher education incomplete Higher education complete Higher education incomplete Higher education complete . .     Note: All densities are significantly different from others except those for individuals with primary education compared to secondary incomplete in the case of the non‐ cognitive aggregated factors, those for individuals with incomplete secondary compared to secondary complete in the case of Stability, those for individuals with complete  secondary education compared to incomplete higher education, and the densities of all aggregated factors for individuals with incomplete higher education compared to  those for individuals with complete higher education.  31 | P a g e       Figure 13: Wages and skills  A. Stability (alpha) and Cognitive    B. Stability (alpha) and Grit    C. Plasticity (beta) and Cognitive    Note: “Stability” and “Big Five Alpha” are the composite of agreeableness, conscientiousness, and emotional stability Big Five  traits. “Plasticity”and “Big Five Beta” are the composite of the openness to experience and extroversion Big Five traits. The x‐axis  are measured in deciles of the distribution associated with each skill.    32 | P a g e     Figure 14: Employment and skills  A. Stability (alpha) and Plasticity (beta)    B. Plasticity (beta) and Grit    C. Plasticity (beta) and Cognitive    Note: “Stability” and “Big Five Alpha” are the composite of agreeableness, conscientiousness, and emotional stability Big Five  traits. “Plasticity”and “Big Five Beta” are the composite of the openness to experience and extroversion Big Five traits. The x‐axis  are measured in deciles of the distribution associated with each skill.        33 | P a g e     Figure 15: Formal workers and skills  A. Stability (alpha) and Cognitive    B. Plasticity (beta) and Cognitive    C. Cognitive and Grit    Note: “Stability” and “Big Five Alpha” are the composite of agreeableness, conscientiousness, and emotional stability Big Five traits.  “Plasticity”and  “Big  Five  Beta”  are  the  composite  of  the  openness  to  experience  and  extroversion  Big  Five  traits.  The  x‐axis  are  measured in deciles of the distribution associated with each skill.      34 | P a g e     Figure 16: White‐collar workers and skills  A. Stability (alpha) and Cognitive    B. Plasticity (beta) and Cognitive    C. Cognitive and Grit    Note: “Stability” and “Big Five Alpha” are the composite of agreeableness, conscientiousness, and emotional stability Big Five  traits. “Plasticity”and “Big Five Beta” are the composite of the openness to experience and extroversion Big Five traits. The x‐axis  are measured in deciles of the distribution associated with each skill.      35 | P a g e     Figure 17: Wage‐workers and skills  A. Stability (alpha) and Grit    B. Plasticity (beta) and Grit    C. Cognitive and Grit    Note: “Stability” and “Big Five Alpha” are the composite of agreeableness, conscientiousness, and emotional stability Big Five  traits. “Plasticity”and “Big Five Beta” are the composite of the openness to experience and extroversion Big Five traits. The x‐axis  are measured in deciles of the distribution associated with each skill. 36 | P a g e     References    Alderman,  H.,  J.  Behrmann,  D.  Ross  and  R.  Sabot  (1996),  “The  Returns  to  Endogenous  Human  Capital  in  Pakistan’s  Rural  Wage  Labour  Market.”  Oxford  Bulletin  of  Economics  and  Statistics,  Vol  58, No. 1, pp 29‐55.    Almlund,  M.,  A.  L.  Duckworth,  J.  J.  Heckman  and  T.  Kautz  (2011),  “Personality  Psychology  and  Economics”, in E. A. Hanushek (ed.), Handbook of the Economics of Education, Volume 4, pp. 1‐181,  North  Holland,  Amsterdam.  http://heckman.uchicago.edu/sites/heckman.uchicago.edu/  files/uploads/Almlund_etal_2011_pers‐psych‐econ.pdf    Anusic et al. (2009)” The Nature and Structure of Correlations Among Big Five Ratings:The Halo‐ Alpha‐Beta Model” Journal of Personality and Social Psychology 2009, Vol. 97, No. 6, 1142–1156    APA (2006). The American Psychological Association Dictionary. American Psychological  Association Reference Books.     Barrick, M. R. and M. K. Mount (1991), “The Big Five Personality Dimensions and Job Performance:  A Meta‐Analysis”, Personnel Psychology, Vol. 44, No. 1, pp. 1–26. http://dx.doi.org/10.1111/j.1744‐ 6570.1991.tb00688.x    Bartholomew  D.,  M.  Knott,  and  I.  Moustaki  (2011).  Latent  Variable  Models  and  Factor  Analysis:  A  Unified  Approach.  3rd  Edition.  Wiley  Series  in  Probability  and  Statistics.  West  Sussex,  United  Kingdom.    Bassi, M., M. Busso, S. Urzúa and J. Vargas (2012), Disconnected: Skills, Education and Employment  in Latin America, Inter‐American Development Bank, Washington, DC.    www.iadb.org/en/topics/education/disconnected‐home,5928.html    Blackburn,  M.,  and  D.  Neumark  (1992)  “Unobserved  Ability,  Efficiency  Wages,  and  Interindustry  Wage Differentials" Quarterly Journal of Economics, 107(4), 1421‐1436.    Blackburn,  M.  L.  and  D.  Neumark  (1993)  Omitted‐ability  bias  and  the  increase  in  returns  to  schooling, Journal of Labor Economics, 521‐544.    Blackburn, McKinley L., and David Neumark (1995)“Are OLS Estimates of the Return to Schooling  Biased Downward? Another Look”.  Review of Economics and Statistics, 77(2): 217–30.    Borghans, L., A. L. Duckworth, J. J. Heckman and B. ter Weel (2008). “The Economics and Psychology  of  Personality  Traits,”  Journal  of  Human  Resources,  Vol.  34,  No.  4,  pp.  972‐1059,  University  of  Wisconsin Press.  http://jhr.uwpress.org/content/43/4/972.full.pdf+html.    Bowles, S., Gintis, H., 1976. Schooling in capitalist America. Basic Books. 1st edition.    37 | P a g e     Cameron,  S.  V.  and  J.  J.  Heckman  (2001).    “The  Dynamics  of  Educational  Attainment  for  Black,  Hispanic, and White Males,” Journal Of Political Economy, Vol 109, No. 3, pp 455‐99.    Carneiro, P. and J. J. Heckman (2003), "Human Capital Policy," IZA Discussion Papers 821, Institute  for the Study of Labor (IZA). http://ftp.iza.org/dp821.pdf    Carneiro,  P.,  K.  Hansen  and  J.  J.  Heckman  (2003),  ‘‘Estimating  Distributions  of  Treatment  Effects  with an Application to the Returns to Schooling and Measurement of the Effects of Uncertainty on  College  Choice’’,  International  Economic  Review,  Vol.  44,  No.  2,  pp.  361–422.  http://dx.doi.org/  10.1111/1468‐2354.t01‐1‐00074    Carneiro, P., C. Crawford and A. Goodman (2007), “The Impact of Early Cognitive and Noncognitive  Skills  on  Later  Outcomes”,  CEE  DP  92,  Centre  for  the  Economics  of  Education,  London  School  of  Economics, London.  http://cee.lse.ac.uk/ceedps/ceedp92.pdf    Cawley,  J.,  J.  J.  Heckman  and  E.  Vytlacil  (2001),  “Three  Observations  on  Wages  and  Measured  Cognitive  Ability”,  Labour  Economics,  Vol.  8,  pp.  419–442,  Elsevier.  http://dx.doi.org/10.1016/S0927‐5371(01)00039‐2    Cueto, S., I. Muñoz and A. Baertl (2010),  “Scholastic Achievement, Cognitive Skills and Personality  Traits of Youths and Adults in Peru: A cross‐sectional and intergenerational analysis” Unpublished  manuscript. GRADE, Lima.  Cunningham, W. and P. Villaseñor (2014), “Employer Voices, Employer Demands, and Implications  for  Public  Skills  Development  Policy,”  Policy  Research  Working  Paper  #6853,  The  World  Bank,  Washington, DC.   http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2433321    Díaz, J. J., O. Arias, and D. V. Tudela (2012). “Does Perseverance Pay as Much as Being Smart?: The  Returns to Cognitive and Non‐Cognitive Skills in Urban Peru”, mimeo, The World Bank, Washington,  DC.  http://econweb.umd.edu/~Urzúa/DiazAriasTudela.pdf    Digman,  J.  M.  (1997),  “Higher‐order  factors  of  the  Big  Five,”  Journal  of  Personality  and  Social  Psychology”, Vol 73, No. 6, pp. 1246‐1256.  http://psycnet.apa.org/journals/psp/73/6/1246/    Drago,  F.  (2011),  “Self‐Esteem  and  Earnings”,  Journal  of  Economic  Psychology,  Vol.  32,  No.  3,  pp.  480‐488. http://dx.doi.org/10.1016/j.joep.2011.03.015     Duckworth, A., C. Peterson, M. Matthews and D. Kelly (2007). “Grit: Perseverance and Passion for  Long  Term  Goals”,  Journal  of  Personality  and  Social  Psychology,  Vol.  92,  No.  6,  pp.  1087‐1101.  http://dx.doi.org/10.1037/0022‐3514.92.6.1087    Finnie,  R.  and  R.  Meng  (2001),  “Minorities,  Cognitive  Skills,  and  Incomes  of  Canadians”,  Canadian  Public Policy, Vol. 28, No. 2, pp. 257‐73. www.jstor.org/stable/3552328     38 | P a g e     Frühwirth‐Schnatter, (2006). Finite Mixture and Markov Switching Models. Springer‐Verlag.    Glewwe,  P.  (1996),  “The  Relevance  of  Standard  Estimates  of  Rates  of  Return  to  Schooling  for  Education Policy: A Critical Assessment.” Journal of Development Economics, Vol 40, No. 2, pp. 436‐ 82.    Goldberg, L. R. (1993), “The Structure of Phenotypic Personality Traits.” American Psychologist, Vol.  48, No. 1, pp. 26–34.    Gottschalk, P. (2005), “Can Work Alter Welfare Recipients’ Beliefs?”, Journal of Policy Analysis and  Management, Vol. 24, No. 3, pp. 485–498. http://dx.doi.org/10.1002/pam.20111     Guerra,  N.,  K.  Modecki,  and  W.  Cunningham  (2014),  “Social‐Emotional  Skills  Development  Across  the Life Span: PRACTICE”, Policy Research Working Paper #7123, The World Bank, Washington, DC.    Hanushek, E. (1979), “Conceptual and Empirical Issues in the Estimation of Educational Production  Functions”, Journal of Human Resources, Vol. 14, No.3, pp. 351‐88.   http://faculty.smu.edu/millimet/classes/eco7321/papers/hanushek.pdf    Hanushek, E. A. and L. Woessmann (2008), “The Role of Cognitive Skills in Economic Development”,  Journal of Economic Literature, Vol. 46, No. 3, pp. 607–668.    www.aeaweb.org/articles.php?doi=10.1257/jel.46.3.607    Hanushek, E. A. and L. Zhang, (2009), “Quality‐Consistent Estimates of International Schooling and  Skill  Gradients”,  Journal  of  Human  Capital,  Vol.  3,  No.  2,  pp.  107–43.  http://hanushek.stanford.edu/sites/default/files/publications/Hanushek%2BZhang%202009%20J HC%203%282%29.pdf     Hartog,  J.,  M.  van  Praag  and  J.  van  der  Sluis  (2010),  “If  You  Are  So  Smart,  Why  Aren’t  You  an  Entrepreneur?  Returns  to  Cognitive  and  Social  Ability:  Entrepreneurs  versus  Employees”,  Journal  of  Economics  &  Management  Strategy,  Vol.  19,  No.  4,  pp.  947‐989.  http://dx.doi.org/10.1111/  j.1530‐9134.2010.00274.x     Heckman,  J.  J.,  J.  Stixrud  and  S.  Urzúa  (2006),  “The  Effects  of  Cognitive  and  Noncognitive  Abilities  on  Labor  Market  Outcomes  and  Social  Behavior”,  Journal  of  Labor  Economics,  Vol.  24,  No.  3,  pp.  411–482. http://jenni.uchicago.edu/papers/Heckman‐Stixrud‐Urzua_JOLE_v24n3_2006.pdf    Heckman,  J.,  Humphries,  J.  E.,  Urzua,  S.,  and  Veramendi,  G.  (2011).  “The  effects  of  educational  choices on labor market, health, and social outcomes." Human Capital and Economic Opportunity:  A Global Working Group, (2011‐002):1–63.    39 | P a g e     Heineck,  G.  and  S.  Anger  (2010),  “The  Returns  to  Cognitive  Abilities  and  Personality  Traits  in  Germany”,  Labour  Economics,  Vol.  17,  No.  3,  pp.  535–46.  http://dx.doi.org/10.1016/j.labeco.  2009.06.001    Jackson,  J.J.,  P.  Hill,  B.R.  Payne,  B.W.  Roberts,  and  E.A.L.  Stine‐Morrow  (2012),  “Can  An  Old  Dog  Learn (and Want to Experience) New Tricks? Cognitive Training Increases Openness to Experience  in Older Adults,”  Psychology and Aging, Vol. 27, No. 2, pp 286‐292.     Judd, K. L. (1998). Numerical Methods in Economics. (The MIT Press: United States).    Judge, T. A. and C. Hurst (2007), “Capitalizing on One’s Advantages: Role of Core Self‐Evaluations”,  Journal of Applied Psychology, Vol. 92, No. 5, pp. 1212–1227.    Keane,  M.  P.  and  K.  I.  Wolpin  (1997).  “The  Career  Decision  of  Young  Men,”  Journal  of  Political  Economy, Vol. 105, No. 3, pp. 473‐522.    Kern, M. L., A. Duckworth, S. Urzúa, R. Loeber, M. Stouthamer‐Loeber and D. Lynam (2013), ”Do as  You’re  Told!  Facets  of  Agreeableness  and  Early  Adult  Outcomes  for  Inner‐City  Boys”,  Journal  of  Research in Personality, Vol. 47, No. 6, pp. 795‐799. http://dx.doi.org/10.1016/j.jrp.2013.08.008     Knight,  J.  and  R.  Sabot  (1990),  Education,  Productivity,  and  Inequality:  The  East  African  Natural  Experiment.  (Oxford: Oxford University Press).    Kotlarski,  I.  (1967).  “On  characterizing  the  gamma  and  the  normal  distribution.”  Pacific  Journal  of  Mathematics, 20(1):69–76.    Lavado, P., L. Velarde and G. Yamada (2014), “Cognitive and Socioemotional Skills and Wages: The  role  of  latent  abilities  on  the  gender  wage  gap  in  Peru,”  mimeo.   http://www.iza.org/conference_files/worldb2014/velarde_l10047.pdf    Lazear, E. P. (2003), “Teacher Incentives,” Swedish Economic Policy Review, Vol. 10, No. 2, pp. 179‐ 214. www.ppge.ufrgs.br/giacomo/arquivos/ecop137/lazear‐2003.pdf    Levine,  R.  and  Y.  Rubinstein  (2013),  “Smart  and  Illicit:  Who  Becomes  an  Entrepreneur  and  Does  it  Pay?”,  NBER  Working  Paper  Series,  No.  19276,  National  Bureau  of  Economic  Research  (NBER),  Cambridge, MA. www.nber.org/papers/w19276     Lindqvist,  E.  and  R.  Vestman  (2011),  “The  Labor  Market  Returns  to  Cognitive  and  Noncognitive  Ability:  Evidence  from  the  Swedish  Enlistment”,  American  Economic  Journal:  Applied  Economics,  Vol. 3, No. 1, pp. 101‐128. http://dx.doi.org/10.1257/app.3.1.101     Maxwell,  N.  (2007)  “Smoothing  the  Transition  from  School  to  Work:  Building  Job  Skills  for  a  Local  Labor  Market?"  Chapter  8  in  David  Neumark  (ed.),  Improving  School‐to‐Work  Transitions,  New  York: Russell Sage Foundation  40 | P a g e       Magidson,  J.,  B.  W.  Roberts,  A.  Collado‐Rodriguez,  and  C.W.  Lejuez  (2014),  “Theory‐Driven  Intervention  for  Changing  Personality:  Expectancy  Value  Theory,  Behavioral  Activation,  and  Concientiousness," Developmental Psychology, Vol. 50, No. 5, pp. 1442‐1450.    McIntosh, S. and A. Vignoles (2001), “Measuring and Assessing the Impact of Basic Skills on Labour  Market  Outcomes”,  Oxford  Economic  Papers,  Vol.  53,  No.  3,  pp.  435‐81.  www.jstor.org/stable/3488628     Moll, P. (1998), “Primary Schooling, Cognitive Skills, and Wages in South Africa.” Economica, Vol 65,  No. 258, pp. 263‐84.    Mueller,  G.  and  E.  J.S.  Plug  (2006),  “Estimating  the  Effect  of  Personality  on  Male  and  Female  Earnings”, Industrial and Labor Relations Review, Vol. 60, No. 1, pp. 3‐22. Cornell University, Ithaca,  NY. http://digitalcommons.ilr.cornell.edu/ilrreview/vol60/iss1/1     Mulligan, C. (1999), “Galton versus the Human Capital Approach to Inheritance”, Journal of Political  Economy, Vol. 107, No. 6, pp. 184‐224. www.jstor.org/stable/10.1086/250108    Murnane, R., J. Willett, Y. Duhaldeborde, and J. H. Tyler (2000), “How Important are the Cognitive  Skills of Teenagers in Predicting Subsequent Earnings”, Journal of Policy Analysis and Management,  Vol.  19,  No.  4,  pp.  547‐68.  http://dx.doi.org/10.1002%2f1520‐6688(200023)  19%3a4%3c547%3a%3aAID‐PAM2%3e3.0.CO%3b2‐%23    Neisser, U., G. Boodoo, T. J. Bouchard, A. W. Boykin, N. Brody, S. J. Ceci, D. F. Halpern, J. C. Loehlin,  R.  Perloff,  R.  J.  Sternberg  and  S.  Urbina  (1996),  "Intelligence:  Knowns  and  Unknowns",   American  Psychologist,  Vol.  51,  No.  2,  pp.  77‐101.  www.gifted.uconn.edu/siegle/research/  correlation/intelligence.pdf    Nijenhuis, J. te & Flier, H. van der (2004). “Short‐term memory as an additional predictor of school  achievement  for  East‐African  children?”  Personality  and  Individual  Differences,  Vol.  37,  pp.  1263‐ 1271.  http://dare.ubvu.vu.nl/bitstream/handle/1871/18609/nijenhuis_Personality%20and%20  Individual%20Differences_37_2004_u.pdf?sequence=2    Nijenhuis,  Jan  te,  Wilma  Resing,  Elsbeth  Tolboom,  Nico  Bleichrodt  (2004)  “Short‐term  memory  as  an additional predictor of school achievement in immigrant children?” Intelligence, Vol. 32, pp. 203‐ 213.  http://dare2.ubvu.vu.nl/bitstream/handle/1871/18610/Nijenhuis_Intelligence_32_  2004_u.pdf?sequence=2    Simon  Parker  &  Mirjam  van  Praag,  2004.  "Schooling,  Capital  Constraints  and  Entrepreneurial  Performance," Tinbergen Institute Discussion Papers 04‐106/3, Tinbergen Institute, revised 07 Mar  2005. http://papers.tinbergen.nl/04106.pdf    41 | P a g e     Prada, M. and S. Urzúa (forthcoming), “One Size Does Not Fit All: The Role of Vocational Ability on  College  Attendance  and  Labor  Market  Outcomes”,  mimeo,  University  of  Maryland,  MD.  http://www.webmeets.com/files/papers/lacea‐lames/2013/344/Lacea2013.pdf    Roberts, B. W. and W. F. DelVecchio (2000). “The Rank‐Order Consistency of Personality Traits from  Childhood  to  Old  Age:  A  quantitative  Revive  of  Longitudinal  Studies”,  Psychological  Bulletin,  Vol.  126, No. 1, pp. 3‐25.      Sarzosa,  M.  and  Urzua,  S.  (2013).  “Implementing  Factor  Models  for  Unobserved  Heterogeneity  in  Stata: The Heterofactor Command.”mimeo.  University of Maryland    Tetaz, M. and G. Cruces (2009), “Beauty, Brains and Personality in the Labor Market”, manuscript,  Centro de Estudios Distributivos Laborales y Sociales (CEDLAS), La Plata.    Urzúa,  Sergio  (2008).    “Racial  Labor  Market  Gaps:  the  Role  of  Abilities  and  Schooling  Choices,”  Journal of Human Resources, Vol. 43, No. 4, pp. 919‐971.    Van der Linden, D., J. te Nijenhuis, and A. Baker (2010), “The General Factor of Personality: A Meta‐ Analysis of Big Five Intercorrelations and a Criterion‐related Validity Study”, Journal of Research in  Personality, Vol 44, pp. 315‐327.    Wichert,  L.  and  W.  Pohlmeier  (2010),  "Female  Labor  Force  Participation  and  the  Big  Five",  ZEW  Discussion  Papers  10‐003,  ZEW  (Zentrum  für  Europäische  Wirtschaftsforschung  /  Center  for  European  Economic  Research),  Mannheim,  Germany.  http://econstor.eu/bitstream/  10419/30008/1/616560842.pdf      42 | P a g e     Annex I: Additional estimations   Table A1: OLS Estimations based on aggregated factors ‐ including schooling, total    Log of hourly wage  Employed  Wage worker  White‐collar worker  Formal worker  Years of schooling    0.067***    0.005    0.031***    0.039***    0.018***      (0.012)    (0.005)    (0.006)    (0.006)    (0.007)  Stability (alpha)  ‐0.129**  ‐0.131**  ‐0.016  ‐0.016  ‐0.014  ‐0.015  ‐0.010  ‐0.011  0.003  0.003    (0.061)  (0.060)  (0.021)  (0.021)  (0.026)  (0.026)  (0.025)  (0.024)  (0.030)  (0.030)  Plasticity (beta)  0.097  0.078  0.037  0.036  ‐0.013  ‐0.021  ‐0.003  ‐0.013  ‐0.010  ‐0.014    (0.060)  (0.059)  (0.023)  (0.023)  (0.030)  (0.029)  (0.028)  (0.028)  (0.033)  (0.033)  Grit  0.083*  0.075*  0.037**  0.036**  0.052**  0.046**  0.059***  0.051**  0.017  0.013    (0.044)  (0.044)  (0.018)  (0.018)  (0.022)  (0.022)  (0.022)  (0.021)  (0.024)  (0.024)  Cognitive  0.306***  0.153***  0.035**  0.023  0.115***  0.043*  0.141***  0.052**  0.090***  0.049*    (0.040)  (0.043)  (0.017)  (0.020)  (0.022)  (0.026)  (0.019)  (0.022)  (0.024)  (0.028)  Female  ‐0.156**  ‐0.168***  ‐0.352***  ‐0.353***  ‐0.082**  ‐0.087***  0.095***  0.089***  0.035  0.032    (0.061)  (0.060)  (0.023)  (0.023)  (0.033)  (0.033)  (0.031)  (0.031)  (0.036)  (0.036)  Age   0.098***  0.087***  0.055***  0.054***  ‐0.030**  ‐0.035***  0.008  0.001  0.023  0.020    (0.027)  (0.027)  (0.011)  (0.011)  (0.014)  (0.014)  (0.014)  (0.013)  (0.016)  (0.015)  Age squared  ‐0.001***  ‐0.001***  ‐0.001***  ‐0.001***  0.000  0.000*  ‐0.000  ‐0.000  ‐0.000  ‐0.000    (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  Indigenous mother tongue  0.037  0.084  ‐0.013  ‐0.010  ‐0.010  0.011  0.006  0.033  ‐0.157***  ‐0.145***    (0.102)  (0.103)  (0.042)  (0.042)  (0.054)  (0.054)  (0.047)  (0.046)  (0.056)  (0.056)  Firstborn  ‐0.151**  ‐0.166***  0.040  0.040  ‐0.016  ‐0.022  0.025  0.017  ‐0.054  ‐0.058    (0.061)  (0.060)  (0.026)  (0.026)  (0.033)  (0.033)  (0.030)  (0.030)  (0.037)  (0.037)  Lima region  0.078  0.090  ‐0.074**  ‐0.073**  0.158***  0.164***  ‐0.022  ‐0.015  ‐0.154***  ‐0.151***    (0.080)  (0.077)  (0.033)  (0.033)  (0.043)  (0.042)  (0.040)  (0.039)  (0.047)  (0.047)  Coastal  region  0.029  0.008  ‐0.051  ‐0.052  0.111**  0.102**  ‐0.058  ‐0.069*  ‐0.217***  ‐0.222***    (0.083)  (0.080)  (0.033)  (0.033)  (0.044)  (0.043)  (0.039)  (0.038)  (0.046)  (0.046)  Andes region  ‐0.004  ‐0.049  ‐0.011  ‐0.015  0.048  0.027  ‐0.028  ‐0.054  ‐0.097*  ‐0.109**    (0.091)  (0.089)  (0.036)  (0.037)  (0.047)  (0.046)  (0.041)  (0.040)  (0.050)  (0.050)  Agriculture, fishing and mining  0.202  0.230      ‐0.028  ‐0.016  ‐0.452***  ‐0.437***  ‐0.142  ‐0.135    (0.181)  (0.177)      (0.079)  (0.077)  (0.074)  (0.077)  (0.094)  (0.094)  Manufacturing  ‐0.342***  ‐0.246***      ‐0.222***  ‐0.172***  ‐0.632***  ‐0.570***  ‐0.262***  ‐0.234***    (0.086)  (0.084)      (0.058)  (0.058)  (0.045)  (0.046)  (0.060)  (0.061)  Commercial  ‐0.434***  ‐0.361***      ‐0.417***  ‐0.378***  ‐0.065*  ‐0.018  ‐0.132***  ‐0.110**    (0.077)  (0.079)      (0.037)  (0.037)  (0.038)  (0.039)  (0.042)  (0.043)  Utilities, transport, storage, communications  ‐0.255***  ‐0.182**      ‐0.310***  ‐0.272***  ‐0.490***  ‐0.443***  ‐0.190***  ‐0.168***    (0.071)  (0.073)      (0.048)  (0.048)  (0.043)  (0.042)  (0.049)  (0.050)  Constant  ‐0.242  ‐0.844**  ‐0.183  ‐0.223  1.334***  1.045***  0.615***  0.258  0.261  0.098    (0.433)  (0.409)  (0.174)  (0.178)  (0.228)  (0.228)  (0.230)  (0.234)  (0.259)  (0.265)  Observations  803  803  1,363  1,363  844  844  844  844  844  844  R‐squared  0.201  0.234  0.230  0.231  0.248  0.271  0.343  0.379  0.110  0.117  Robust standard errors in parentheses.  *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1    43 | P a g e     TableA2: OLS Estimations – including schooling, Total    Log of hourly wage  Employed  Wage worker  White‐collar worker  Formal worker  Years of schooling     0.065***     0.006     0.032***     0.039***     0.018***       (0.012)     (0.005)     (0.006)     (0.006)     (0.007)  Numeric skills  0.096***  0.047  0.012  0.008  0.013  ‐0.011  0.046**  0.016  ‐0.008  ‐0.022    (0.035)  (0.035)  (0.014)  (0.014)  (0.020)  (0.020)  (0.018)  (0.018)  (0.021)  (0.022)  Working memory  0.053*  0.042  0.007  0.006  0.013  0.008  0.018  0.012  0.025  0.022    (0.030)  (0.030)  (0.013)  (0.013)  (0.018)  (0.018)  (0.015)  (0.015)  (0.019)  (0.019)  Verbal ability (PPVT)  0.103***  0.039  ‐0.011  ‐0.017  0.061***  0.030  0.045**  0.008  0.050**  0.032    (0.035)  (0.036)  (0.015)  (0.016)  (0.022)  (0.023)  (0.019)  (0.019)  (0.021)  (0.022)  Verbal fluency  0.049  0.028  0.027**  0.025*  0.025  0.014  0.026*  0.012  0.016  0.010    (0.033)  (0.032)  (0.013)  (0.013)  (0.017)  (0.017)  (0.015)  (0.015)  (0.018)  (0.018)  Conscientiousness  ‐0.043  ‐0.044  ‐0.001  ‐0.001  ‐0.005  ‐0.005  0.002  0.002  ‐0.004  ‐0.004    (0.036)  (0.035)  (0.015)  (0.015)  (0.019)  (0.019)  (0.018)  (0.018)  (0.021)  (0.021)  Kindness  ‐0.093***  ‐0.086**  ‐0.008  ‐0.008  0.006  0.009  ‐0.007  ‐0.004  0.000  0.002    (0.035)  (0.034)  (0.013)  (0.013)  (0.019)  (0.018)  (0.016)  (0.015)  (0.019)  (0.019)  Cooperation  ‐0.058*  ‐0.056*  0.002  0.003  ‐0.026  ‐0.024  ‐0.011  ‐0.009  0.018  0.019    (0.030)  (0.030)  (0.013)  (0.013)  (0.017)  (0.016)  (0.016)  (0.016)  (0.018)  (0.018)  Emotional stability  0.074**  0.067**  ‐0.003  ‐0.003  ‐0.014  ‐0.017  0.001  ‐0.003  ‐0.021  ‐0.023    (0.032)  (0.031)  (0.013)  (0.013)  (0.018)  (0.018)  (0.017)  (0.017)  (0.019)  (0.019)  Extraversion  0.025  0.021  0.010  0.010  ‐0.010  ‐0.012  0.013  0.011  ‐0.007  ‐0.008    (0.034)  (0.033)  (0.014)  (0.014)  (0.018)  (0.018)  (0.016)  (0.016)  (0.019)  (0.019)  Openness to experience  0.015  0.009  0.015  0.014  ‐0.016  ‐0.019  ‐0.032*  ‐0.035**  ‐0.008  ‐0.009    (0.032)  (0.031)  (0.014)  (0.014)  (0.019)  (0.018)  (0.017)  (0.016)  (0.020)  (0.020)  Perseverance of effort  0.058  0.044  0.033**  0.032**  0.054***  0.045***  0.050***  0.039**  0.035*  0.030    (0.037)  (0.037)  (0.014)  (0.014)  (0.017)  (0.017)  (0.016)  (0.016)  (0.019)  (0.019)  Consistency of interest  0.004  0.011  0.005  0.005  ‐0.004  ‐0.001  0.002  0.005  ‐0.025  ‐0.024    (0.031)  (0.030)  (0.012)  (0.012)  (0.016)  (0.016)  (0.016)  (0.015)  (0.018)  (0.018)  Female  ‐0.132**  ‐0.146**  ‐0.359***  ‐0.360***  ‐0.086**  ‐0.093***  0.091***  0.083***  0.024  0.020    (0.062)  (0.062)  (0.023)  (0.023)  (0.034)  (0.034)  (0.032)  (0.031)  (0.036)  (0.036)  Age   0.090***  0.083***  0.054***  0.053***  ‐0.034**  ‐0.037***  0.007  0.004  0.023  0.021    (0.027)  (0.027)  (0.011)  (0.011)  (0.014)  (0.014)  (0.014)  (0.014)  (0.015)  (0.015)  Age squared  ‐0.001***  ‐0.001***  ‐0.001***  ‐0.001***  0.000  0.000*  ‐0.000  ‐0.000  ‐0.000  ‐0.000    (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  Speaks indigenous as mother tongue  0.073  0.104  ‐0.011  ‐0.008  0.007  0.023  0.011  0.030  ‐0.142**  ‐0.133**    (0.100)  (0.101)  (0.041)  (0.041)  (0.055)  (0.054)  (0.047)  (0.046)  (0.057)  (0.057)  Firstborn  ‐0.148**  ‐0.161***  0.036  0.036  ‐0.023  ‐0.028  0.024  0.019  ‐0.062*  ‐0.064*    (0.059)  (0.059)  (0.026)  (0.026)  (0.033)  (0.033)  (0.031)  (0.030)  (0.037)  (0.037)  Lima region  0.098  0.117  ‐0.071**  ‐0.069**  0.162***  0.170***  ‐0.014  ‐0.003  ‐0.143***  ‐0.138***    (0.081)  (0.078)  (0.033)  (0.033)  (0.044)  (0.043)  (0.040)  (0.040)  (0.048)  (0.048)  Coastal  region  0.059  0.035  ‐0.038  ‐0.039  0.124***  0.114***  ‐0.037  ‐0.049  ‐0.192***  ‐0.198***    (0.085)  (0.083)  (0.033)  (0.033)  (0.045)  (0.044)  (0.040)  (0.039)  (0.047)  (0.047)  44 | P a g e       Log of hourly wage  Employed  Wage worker  White‐collar worker  Formal worker  Andes region  0.031  ‐0.005  ‐0.000  ‐0.004  0.049  0.031  ‐0.029  ‐0.051  ‐0.080  ‐0.091*    (0.090)  (0.088)  (0.036)  (0.037)  (0.048)  (0.047)  (0.041)  (0.040)  (0.051)  (0.050)  Agriculture, fishing and mining  0.182  0.212        ‐0.029  ‐0.015  ‐0.450***  ‐0.434***  ‐0.145  ‐0.138    (0.182)  (0.178)        (0.080)  (0.078)  (0.077)  (0.079)  (0.096)  (0.096)  Manufacturing  ‐0.336***  ‐0.240***        ‐0.221***  ‐0.168***  ‐0.626***  ‐0.563***  ‐0.250***  ‐0.221***    (0.085)  (0.084)        (0.057)  (0.058)  (0.046)  (0.047)  (0.060)  (0.061)  Commercial  ‐0.426***  ‐0.353***        ‐0.412***  ‐0.372***  ‐0.060  ‐0.012  ‐0.137***  ‐0.115***    (0.076)  (0.077)        (0.037)  (0.037)  (0.038)  (0.039)  (0.041)  (0.042)  Utilities, transport, storage, communicat.  ‐0.240***  ‐0.164**        ‐0.306***  ‐0.265***  ‐0.503***  ‐0.454***  ‐0.175***  ‐0.152***    (0.071)  (0.072)        (0.047)  (0.048)  (0.042)  (0.042)  (0.049)  (0.050)  Constant  ‐0.131  ‐0.803*  ‐0.176  ‐0.232  1.408***  1.072***  0.631***  0.225  0.273  0.084    (0.433)  (0.418)  (0.174)  (0.179)  (0.231)  (0.233)  (0.234)  (0.241)  (0.258)  (0.267)  Observations  822  822  1,390  1,390  865  865  865  865  865  865  R‐squared  0.212  0.242  0.233  0.234  0.253  0.275  0.348  0.383  0.112  0.119  Robust standard errors in parentheses.  *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1        45 | P a g e     Annex 2: Personality Traits across the Life‐cycle, holding constant years of schooling and fitting a regression line    Stability (Alpha)  Primary incomplete/complete  Secondary incomplete  Secondary complete  Higher education incomplete  Higher education complete            Plasticity (Beta)  Primary incomplete/complete  Secondary incomplete  Secondary complete  Higher education incomplete  Higher education complete            Grit  Primary incomplete/complete  Secondary incomplete  Secondary complete  Higher education incomplete  Higher education complete              *these  results  are  robust  to  the  disaggregated  traits,  namely  to  each  of  the  Peru  “Big  Five”  (conscientiousness,  emotional  stability,  cooperation,  kindness,  extraversion, openness to experience) and grit (perserverance of effort, consistency of interest).  The full set of graphs are available from the authors.  46 | P a g e