教育与收益.ppt
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年龄收入曲线LnY=6.20+0.107s+0.081exp-0.0012exp2一、如何处理估计误差
(一)变量选择
(二)代理变量误差(三)数据问题(三)样本选择偏差
(一)变量选择问题收入变量年收入和小时工资小时工资生产率个人就业小时数就业能力年收入=小时工资*个人年就业小时应用年收入捕获了教育在生产率、就业能力方面带来的收益税收的考虑教育变量学校教育VS.非学校教育(家庭教育、在职培训或一些非传统形式的教育)学校教育数量教育年限学校教育质量生均教育支出(Morgan&Sirageldin,1968;Link,1975,Link&Ratlege,1975等)学生成绩、教师平均薪水(Solmon,1973等)好学校-好生源
(二)变量偏误偏误:
由于学校教育对收入的影响受到了其他因素的干扰,因此它们之间的真实关系是有偏误的。
干扰项:
能力、家庭背景、种族、性别等纠正方法工具变量(工具变量(InstrumentVariable,IV)法就是当随机解释变量与随机误差项相关时,寻找一个与随机解释变量高度相关,但与随机误差项不相关的变量,用该变量替代模型中的随机解释变量,进行模型的参数估计)。
双胞胎研究变量控制等(Card,1999,pp.1801-1863)纠正结果(a)多数使用工具变量得到的学校教育收益率的估计结果要比OLS估计值要高,它们的差值一般在0-0.03左右之内这些研究包括Staiger&Stock(1997),Kane&Rouse(1995)、Card(1995b)、Conneely&Uusitalo(1997)、Maluccio(1997)、Harmon&Walker(1995)。
(b)多数以家庭背景作为控制变量或者工具变量的研究发现学校教育收益率的估计结果要比OLS估计结果要低0-0.008左右,并且家庭背景的影响系数一般要比学校教育的影响系数大。
这些研究包括Card(1995b)、Conneely&Uusitalo(1997)、Ashenfelter&Zimmerman(1997)、Milleretal.(1995)、Ashenfelter&Rouse(1998)、Isacsson(1999)等。
(c)采用IQ测试成绩作为控制变量,降低能力偏误发现控制测试成绩后的教育收益率估计一般要比未控制后的估计要低(Griliches,1977,1979;Chamberlain&Griliches,1975),但IQ等测试成绩对收入的影响系数很低,如Griliches(1977)的研究得到IQ系数为0.0024,这和教育收益率的估计值相比是微不足道的。
阿罗(Arrow,1973):
IQ或其他心理能力测试的“能力”测量指标,能否反映个人在劳动市场中获取更高工资的能力?
它们之间是什么关系?
(d)双胞胎样本的学校教育收益率的估计值要比一般样本的OLS估计值低。
这些研究包括Ashenfelter&Rouse(1998)、Rouse(1999)、Miller(1995)、Isacsson(1999)等。
(三)数据问题横截面数据(Cross-sectiondata)忽略一些因素,如经济增长等其他误差生命周期数据(Lifecycledata)难以获得价格调整误差未来的研究两者结合:
纵向数据或面板数据(longitudinaldata,orpaneldata)的出现也为估计个人一生的收入状况成为可能。
(三)样本选择偏差样本选取时,因数据的局限或取样者的个人行为而引起的偏差。
例如参与就业的人的数据容易获得,但被排除在劳动力市场中的人的数据就很难得到,从而利用所搜集到的数据进行分析可能会导致教育收益率的偏估。
再如,包括女性样本的估计,可能会由于女性的自我选择不就业行为,而对女性教育收益率的估计发生偏误。
纠正办法:
Heckman(1979)的两步修正法(Two-stepsHeckmanCorrection)。
二、教育收益率的国际比较Psacharopoulos(1985,1989,2004)1.世界各国教育收益率估算(Psacharopoulos&Patrinos,2004)人均收入组人均收入组(US$)人均收入人均收入(US$)受教育年受教育年限限收益率收益率(%)高收入(大于9,265)23,4639.47.4中等收入组(755-9,265)3,0258.210.7低收入组(小于755)3757.610.9世界平均9,1608.39.7表表1.1世界世界各国学校教育年限收益率各国学校教育年限收益率(按收入按收入)(aa)经济发展水平、教育水平和教育收益率表)经济发展水平、教育水平和教育收益率表现为一定的负相关关系。
现为一定的负相关关系。
表表1.21.2世界世界各国学校教育年限收益率(按地区)各国学校教育年限收益率(按地区)地区地区人均收入人均收入(US$)受教育年限(年)受教育年限(年)收益率收益率(%)亚洲5,1828.49.9中东/北非6,2998.87.1拉丁美洲3,1258.212.0OECD24,5829.07.5加勒比海9747.311.7世界9,1608.39.7(b)欧洲/中东/北非的经济发展水平虽然明显低于OECD国家,但是平均教育收益率却要低于OECD国家可能除了经济发展水平,还可能存在其他很重要的因素对教育收益率发生影响,如经济制度等。
国家年份学校教育平均收益率(%)国家年份学校教育平均收益率(%)保加利亚1989-901.9*(.004)俄罗斯19852.8*(.003)1991-925.4*(.004)19903.9*(.004)罗马尼亚1950-543.1*(.015)19968.1*(.007)1955-592.4*(.008)19989.1*(.006)1960-644.7*(.008)20009.3*(.007)1965-694.6*(.008)20029.2*(.006)1970-743.9*(.006)斯洛伐克共和国19842.8*(na)1975-794.2*(.005)19934.9*(na)1980-844.3*(.004)19956.3(.00077)1985-893.4*(.003)19967.4(.00058)1990-936.4*(.011)19978.1(.00063)19945.9*(.001)乌克兰19863.4*(.004)19956.7*(.001)19903.9*(.005)19966.7*(.001)19973.7*(.005)19976.9*(.001)19983.9*(.005)19987.8*(.001)20003.7*(.005)19998.2*(.001)20024.5*(.005)20008.5*(.001)捷克共和国19884.3$(.0959)19965.7$(.5491)资料来源:
Hung,F.S.(2008).Returnstoeducationandeconomictrransition:
Aninternationalcomparison.Compare,38
(2),155-171.Table2.(c)女性的平均教育收益率要高于男性。
对男性来说,初等教育收益率要依次高于中等教育水平和高等教育水平。
对女性来说,中等教育收益率表现最高,初等教育收益率其次,高等教育收益率最低。
表表1.31.3世界各国世界各国学校教育收益率(按性别)学校教育收益率(按性别)教育级别教育级别男性(男性(%)女性(女性(%)初等教育20.112.8中等教育13.918.4高等教育11.010.8平均8.79.8小小结结发展中国家对任何等级的教育投资的收益率都发展中国家对任何等级的教育投资的收益率都高于高于10%10%,超过其他经济部门投资收益率的一,超过其他经济部门投资收益率的一般水平,说明人力资本的稀缺程度。
般水平,说明人力资本的稀缺程度。
随教育程度的提高,教育投资的收益率逐渐下随教育程度的提高,教育投资的收益率逐渐下降,符合生产要素边际收益递减规律降,符合生产要素边际收益递减规律妇女的教育投资收益率高于男性妇女的教育投资收益率高于男性教育收益率有可能收到经济制度的影响教育收益率有可能收到经济制度的影响三、中国的教育收益率改革开放前?
改革开放初?
“搞原子弹的不如卖茶叶蛋的”“拿手术刀的不如拿剃头刀的”“教授教授,越教越瘦”中国教育收益率观察1.时间观察:
改革开放前后2.横截面观察:
所有制、城乡、不同地区等1.1改革开放前Parish(1984,p.84-120)的研究发现:
中国在1960s至1970s间的教育收益率表现为负。
Whyte(1975:
684711)和Friedman(1985)的研究发现:
改革开放前,中国教育对个人的收入并无显著影响。
1.2改革开放初期年龄(岁)年龄(岁)大学文化程度大学文化程度的脑力劳动者的脑力劳动者月收入(元)月收入(元)中小学文化程度的体中小学文化程度的体力劳动者月收入(元)力劳动者月收入(元)脑力与体力劳动者脑力与体力劳动者月收入的差距(元)月收入的差距(元)25岁以下59.867.18-7.3826-2863.471.55-8.1529-3163.477.63-14.2332-3465.976.22-10.2335-3768.583.32-14.8238-4073.488.32-14.9241-4377.587.60-10.1044-4678.397.10-18.8047-4987.199.72-12.6350-52103.6102.830.7753-55124.7107.1017.6表1.1982年北京市脑力、体力劳动者月收入1.3改革开放后赵人伟等(1999:
32)的研究:
1995年的教育收益率为5.9%,比1988年的3.8%上升两个百分点(1988和1995年的两次中国城市收入调查,CHIP).Johnson和Chow(1997)在明瑟方程加入各种控制变量后得到的教育收益率基本在2.8-4.0%之间。
赖德胜(1998)也使用1988和1995年的CHIP数据,得到1995年的教育收益率为5.17%,1988年为3.17%。
陈晓宇、陈良琨和夏晨(2003)使用国家统计局的城镇住户调查,得到1991年的教育收益率为2.95%,1995年4.66%,而2000年上升至8.5%。
图1.2中国城中国城镇教育收益率教育收益率变迁迁(1988-2001)1.4农村教育收益率变化Li和zhang(1998)应用1978年和1990年两个省农村的数据,发现改革后(1990年)的教育收益率即家庭承包责任制时期农村教育的投资回报率为3.3%,要高于改革前生产队制度下的表现为零甚至为负的教育收益率。
Jamison&Gaag(1987)通过对甘肃省徽县的农户调查,发现1985年农村男性居民的教育收益率为4.5%,女性为5.6%。
Brauw&Rozelle(2002)的研究发现2000年中国农村的教育收益率是6.4%。
Meng(2000,p.28)算1994年的农业生产和非农业生产函数,发现平均教育年限对收入的影响系数为4.5%。
小结改革之前甚至在改革初,教育和收入表现为基本不相关甚至负相关。
解释?
教育内容因和劳动生产力无关?
Chung(1990)的研究否认:
Chung从1986年的香港人口普查数据中分离出在中国大陆接受学校教育的移民,发现在中国大陆所接受的学校教育对移民收入仍然发生正向的显著影响。
2.1不同所有制企业赖德胜(1998)使用1995年CHIP的数据计算的结果是,外资企业的教育收益率(6.19%)要高于全国平均的教育收益率(5.173%),并进一步又高于全民企业(国有企业)的教育收益率(5.103%)。
李实&丁赛(2003)的研究发现,私营个体企业职工的教育收益率比城镇集体企业职工大约高出5-6%个百分点。
陈晓宇、陈良琨及夏晨(2003)使用中国城市住户调查数据库,发现2000年以三资企业为主的非公有制单位的教育收益率为11.78%,比公有制单位(8
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