論文の概要: Determinants of Starting Salaries for Filipino Graduates: An Explainable Machine Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.21383v1
• Date: Fri, 17 Jul 2026 03:49:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-28 05:09:55.32177
• Title: Determinants of Starting Salaries for Filipino Graduates: An Explainable Machine Learning Approach
• Title（参考訳）: フィリピン卒業生の給与決定要因 : 説明可能な機械学習アプローチ
• Abstract要約: フィリピンの卒業生は、教育準備と労働市場の結果の断絶に直面している。 雇用の役割と産業は給与の開始の主要な決定要因であり、制度的な名声を大きく上回っている。 その結果,職業指導と政策は機関ブランドよりもセクター固有のスキルを優先すべきであることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.94429692322632
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Filipino graduates face a persistent disconnect between educational preparation and labor market outcomes, where starting salary is a key signal of entry-level valuation. Current Philippine research is dominated by descriptive tracer studies that document employment rates but do not explain the determinants of pay. We address this gap using a crowd-sourced survey dataset of graduate responses whose noisy, self-reported nature makes it a challenging prediction target. Applying machine learning to this problem, we identify job role and industry as the dominant determinants of starting salary, significantly outweighing institutional prestige. The strength of this finding is its central contribution: it is corroborated by three independent lines of evidence, namely SHAP attributions, the heavy reliance of the best ensemble on occupational text, and a Natural Language Inference reformulation. These results suggest that career guidance and policy should prioritize sector-specific skills over institutional brand.
• Abstract（参考訳）: フィリピンの卒業生は、教育準備と労働市場の結果を継続的に切り離している。 現在のフィリピンの研究は、雇用率を文書化した記述的トレーサ研究によって支配されているが、給与の決定要因は説明されていない。 このギャップに対処するためには、クラウドソースによる、ノイズの多い、自己報告された自然が、それを挑戦的な予測ターゲットにする、卒業者回答のデータセットを用いて対処する。 機械学習をこの問題に適用し、職能と産業を給与開始の決定要因とみなし、機関の威信を大きく上回っている。 この発見の強みはその中心的な貢献であり、これは3つの独立した証拠、すなわちSHAP属性、職業的テキストに対する最高のアンサンブルの強い依存、および自然言語推論の改革によって裏付けられている。 これらの結果から,職業指導と政策は機関ブランドよりもセクター固有のスキルを優先すべきであることが示唆された。

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