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教育個人回報率計量研究缺陷及調(diào)整方法綜述【摘要】對于教育個人回報率的OLS回歸估計結(jié)果通常存在“能力偏誤”和“測量偏差”兩種計量研究缺陷。本文總結(jié)并詳細(xì)討論了國內(nèi)外學(xué)者為克服計量偏誤而采用的各種計量改進手段,主要可以分為直接衡量能力法、利用外生制度性變遷尋找工具變量法和運用雙胞胎數(shù)據(jù)分離能力變量方法三類。最后,作者對于這些精確估計教育個人回報率的計量方法和結(jié)論做出了評價。

關(guān)鍵詞:教育個人回報率、明瑟模型估計、能力偏誤、測量偏差、工具變量法

Abstract:Theordinaryleast-squaresestimationcouldnotprovideanaccurateestimateofthereturnstoschoolingbecausetheeducationonearningscan’tprovecausalityaswellasthereportingerrorinestimatingtheyearsofschooling.Thispaperoverviewthekeyeconometricapproachtotacklethisproblem,whichincludescontrollingtheabilitydirectly,usingInstrumentalVariableestimationandtakingtwindatatoeliminatetheunobservableability.Theauthoralsoevaluatestheproandconofthesemethodsandinterprettheresults.

Keywords:PrivateReturntoEducation,MincerModelEstimation,AbilityBias,MeasurementError,InstrumentalVariableEstimation

一、引言

自上世紀(jì)50年代開始,勞動經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域發(fā)展形成了一支重要的理論—人力資本理論,該理論認(rèn)為,教育是一種人力資本投資行為,能夠提高勞動生產(chǎn)力并為勞動者帶來更高的收入。60年代后,發(fā)達(dá)國家微觀層面數(shù)據(jù)的大量出現(xiàn),以及計量經(jīng)濟-方法的發(fā)展,為檢驗人力資本理論提供了便利。大量實證研究表明,教育確實能夠提高勞動者的收入水平,當(dāng)前學(xué)者研究的重點是精確測度教育回報率的大小。

這一實證研究具有重要的政策意義:教育收益率涉及教育對經(jīng)濟的貢獻(xiàn)、個體教育投資決策行為、不同性別和種族教育程度的教育收益差異、教育資源分配等諸多問題,幾乎與勞動、教育經(jīng)濟學(xué)研究的各個方面都有密切聯(lián)系。因此,對于教育收益率的計算也是經(jīng)濟學(xué)研究中最重要的定量研究。另外,教育收益率的討論對于轉(zhuǎn)軌國家還具有特殊意義,眾多研究考察了教育收益率的時間趨勢特征(李實和丁賽,2000;Zhang,2005),并將教育回報率的變化作為判斷勞動力市場建設(shè)和經(jīng)濟轉(zhuǎn)型程度的一個重要指標(biāo)(賴德勝,2001;孫志軍,2004)。

教育回報率包含教育個人和社會回報率,雖然一些政策報告如也考慮教育社會回報率,但主流文獻(xiàn)更多討論的是教育個人回報率的問題,因此,本文也研究重點定為教育個人收益率的內(nèi)容。本領(lǐng)域已經(jīng)有一些優(yōu)秀的綜述文獻(xiàn),國外如,國內(nèi)如。本文的特色是從計量研究方法的角度總結(jié)研究脈絡(luò),總結(jié)并討論國內(nèi)外學(xué)者為克服普通OLS回歸估計可能產(chǎn)生“能力偏誤”和“測量偏差”兩種計量缺陷,采取的直接衡量能力法、利用各種情境下的工具變量法、運用雙胞胎數(shù)據(jù)分離能力三類計量調(diào)整方法。最后,作者對于這些精確估計的方法和結(jié)論做出了評價。

二、明瑟模型的設(shè)定和基本結(jié)論

學(xué)者通常依賴明瑟回歸模型(Mincer,1974)估計教育回報率。該模型在控制個體工作年限、性別、種族、所在區(qū)域及行業(yè)的影響基礎(chǔ)上,估計教育水平對于收入的貢獻(xiàn)程度。教育水平通常包含連續(xù)變量在校年限和最高學(xué)歷啞變量兩種度量方法。運用在校年限進行估計,回歸結(jié)果的含義是勞動者教育年限每增加一年的平均收入增幅。該回歸結(jié)果簡單且直觀,但其缺陷是,在教育投資回報呈現(xiàn)邊際遞增或遞減趨勢時,無法了解到不同教育年限對于收入邊際的貢獻(xiàn)。因此,一些研究采用勞動者的最高學(xué)歷作為教育啞變量進行估計,計量結(jié)果的含義是,勞動者達(dá)到某一學(xué)歷水平的額外收入增幅。這種方法的缺陷是,不同勞動者達(dá)到某一學(xué)歷的教育年限可能存在差異,從而計量估計容易引起偏誤。兩種度量方法的估計結(jié)果具有不同的意義,多數(shù)研究會同時考慮兩種模型設(shè)定形式。

利用基本的明瑟模型,對于全世界70多個國家的教育回報率進行了估計,帶給讀者對于教育回報率估計值的直觀認(rèn)識:用在校年限衡量教育程度。世界各國教育回報率的平均水平為%,亞洲地區(qū)非OECD國家為%;按國家的收入水平進行劃分,中高及高收入國家的教育回報率較低,分別只有%和%,而中低和低收入國家的教育回報率達(dá)到%和%。而利用我國80至90年代數(shù)據(jù),絕大部分研究顯示教育回報率在6%以下,這大大低于亞洲地區(qū)以及同收入檔次國家水平;用最高學(xué)歷的啞變量衡量教育程度。世界各國的平均初、中和高等教育的額外收入增幅分別為%、%和%。亞洲區(qū)域內(nèi)非OECD國家的初、中和高等教育的額外收入增幅分別為39%、%和%,初等教育的額外收入增幅遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于世界平均水平。按國家的收入水平進行劃分,收入較低的國家,初、中、高等教育的額外收入增幅較高,橫向比較來看,各國教育投資總體上呈現(xiàn)邊際遞減傾向(Psacharopoulos,1994)。將這些數(shù)據(jù)與針對我國80至90年代的研究結(jié)果比較,初等和中等教育的額外收入增幅大大低于亞洲地區(qū)以及同收入檔次國家水平。

三、模型估計中的常見問題

從Becker問題:教育程度并不是一個外生的客觀變量,在一定程度上它是人們選擇的結(jié)果,顯而易見能力較高的個人學(xué)習(xí)更輕松,可以理解為他們接受教育的邊際成本較低,因此更容易選擇較高的受教育程度;另一方面,能力較高的個體也會因為工作能力強而得到較高的收入。教育程度是可以觀測到的,個體的能力是很難衡量和觀測到的,造成明瑟模型中衡量能力的變量的缺省。在這種情況下,由于能力較高而帶來的較高收入,就會因為能力變量的缺省和能力與教育水平的正相關(guān),而轉(zhuǎn)嫁為教育對收入的作用,也就是說,教育水平較高的個體獲得的高收入并不能完全歸功于教育的作用,明瑟模型教育收益率比實際上的要高估了。(Spence,1973)著名的教育分離均衡模型,則具有諷刺意味的揭示了,即使教育無法貢獻(xiàn)于生產(chǎn)力,僅僅是雇主篩選高質(zhì)量人才的信號時,我們同樣可以觀測到教育程度與收入之間的相關(guān)關(guān)系。這些模型均是在內(nèi)生考慮教育程度選擇下,發(fā)現(xiàn)明瑟教育收益估計存在偏誤。(Card,1995a)在(Becker,1967)的人力資本投資模型之上,構(gòu)建了內(nèi)生教育投資模型,本質(zhì)上也是服務(wù)于更好精確的測度“能力偏誤”。從教育投資回報的早期文獻(xiàn)開始,“能力偏誤”一直是該領(lǐng)域中備受關(guān)注的研究重點,學(xué)者們開發(fā)出各種手段解決該問題,權(quán)威綜述可見(Card,1999;2002)。

明瑟教育模型估計中另一個引人關(guān)注的問題被稱為“測量偏差”問題。測度偏差的來源包含以下幾種情況:一些研究用勞動者的最高學(xué)歷來推測勞動者的受教育年限,由于同樣是高中學(xué)歷的勞動者實際受教育年限可能不同,這就造成了測度偏差。一些研究用勞動者的年齡和工作年數(shù)來反推受教育年限,由于勞動者入學(xué)時間的差異以及失業(yè)等因素,教育年限的測量結(jié)果與實際情況也會產(chǎn)生偏差。另外,問卷中直接詢問勞動者受教育年限,調(diào)查所得的數(shù)據(jù)難免與實際數(shù)據(jù)存在出入。

四、克服偏誤問題的主要方法

1.直接衡量能力

解決能力偏誤問題的一個思路是尋找衡量勞動者能力的變量,如(Griliches,1977;Griliches&Mason,1972)用IQ和其他測試成績作為度量變量。這種方法的最大弱點,是很難找到一個不與教育程度相關(guān)的能力測試指標(biāo),當(dāng)控制變量與教育程度存在正相關(guān)時,估計結(jié)果同樣會存在偏誤。因此,近期文獻(xiàn)很少直接采用該種處理方法。

利用家庭性別結(jié)構(gòu)對于教育行為的影響作為工具變量

(&AnneCase,1994)利用美國家庭性別結(jié)構(gòu)對于女性教育行為的影響,構(gòu)建了針對女性教育程度的工具變量。作者注意到,美國家庭似乎比較重視“獨生女”的教育,如果一個女性在家庭中擁有一個或多個姐妹,其教育程度就會顯著的降低。而對于男性從數(shù)據(jù)上就沒有表現(xiàn)出這種特征。作者利用1920年到1965年出生的女性人口數(shù)據(jù)進行估計,當(dāng)運用家庭中是否有姐妹的啞變量作為工具變量,在控制家庭規(guī)模影響的基礎(chǔ)上進行估計時,OLS估計為%,而工具變量估計為%。

3.利用雙胞胎數(shù)據(jù)分離能力因素

勞動者不可觀測的能力或家庭背景因素會影響收入,然而,對于能力和家庭背景相近的雙胞胎來說,他們之間收入的差異就不會受到能力或家庭背景因素的影響。也就是說,利用雙胞胎數(shù)據(jù)差分明瑟模型能夠分離能力因素,從而解決能力偏誤問題,這通常被稱為固定效應(yīng)模型處理方法。沿著這種思路,早期研究如(Groseline,1932)采用姐妹數(shù)據(jù)分離能力因素,之后學(xué)者便采用效果更佳的雙胞胎數(shù)據(jù),主要工作包括(Behrman&Taubman,1976;Taubman,1976;Behrman,1977)等,早期研究的共同缺陷,是由于搜集方面的難度造成樣本數(shù)量較少,估計結(jié)果的穩(wěn)健性難以保證。隨著數(shù)據(jù)搜集能力的提升,近期研究均采用了較大的雙胞胎樣本量以提高估計的精確性。

和中國城調(diào)隊城市人口收入和支出普查數(shù)據(jù),工具變量估計的教育回報率為%,而OLS估計結(jié)果為%。

(Gile,Park&Wang,2007)從另外的角度,他們發(fā)現(xiàn),在文化大革命期間,子女能否獲得教育與父母是否擁有管理職位有很大關(guān)系,而與父母的教育程度相關(guān)性變低,因此,文化大革命期間,教育對于政治上存在問題的學(xué)生是壁壘。作者首先從數(shù)據(jù)上驗證了這種說法,并以此事件作為工具變量,運用2001年5個城市的中國城市勞動力調(diào)查數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)工具變量估計的教育回報率為%,而OLS估計為%。

工具變量本身并不有效。如(Angrist&Kruger,1992)研究的一個重要缺陷是,由于下一次招收參軍人員的數(shù)量未知,即使編號較高也面臨被抽中的威脅,因此,事實上大部分適齡人口都采用接受教育來逃避戰(zhàn)爭,由此造成彩票編號與受教育程度之間的相關(guān)性很差,這時候利用彩票數(shù)量作為教育程度的工具變量,估計結(jié)果就難以準(zhǔn)確,理論計量研究也表明,非有效的工具變量可能會比OLS估計將引起更大的偏誤。另外,如(Harmon&Walker,1995)運用教育系統(tǒng)變更的事件,用特定時間段的啞變量作為教育程度的工具變量。由于各時間段間還存在其他影響教育環(huán)境的事件,因此各時間段人口的教育環(huán)境可能存在系統(tǒng)性差異,不考慮這些事件影響的估計就會引起偏誤。

計量方法不夠考究。(Card,2001)總結(jié)了工具變量法在計量方法的上的幾種潛在問題。其一是測量偏差問題。(Griliches,1977)和(Angrist&Krueger,1991)認(rèn)為,雖然工具變量法解決了能力偏誤問題,但如果測量偏差問題的問題非常嚴(yán)重,非有效的工具變量可能會放大測量偏差的問題而使得估計結(jié)果反而偏小。第二種是模型設(shè)定問題。(Ashenfelter,Harmon&Oosterbeek,1999)發(fā)現(xiàn),在工具變量法估計的模型設(shè)定中,學(xué)者們通常選擇給出教育回報率最高t檢驗的模型形式。如果這種模型設(shè)定的調(diào)整對于工具變量估計的精確性影響不大,但對于估計區(qū)間產(chǎn)生了很大影響,那么工具變量估計的結(jié)果就缺乏有效性。第三種是估計樣本選擇性偏誤問題。(Card,1995)強調(diào)教育回報率在個體間異質(zhì)性所引發(fā)的估計偏誤。根據(jù)教育系統(tǒng)變更事件而開發(fā)的工具變量,比如建立在強制就學(xué)或?qū)W生地理位置的工具變量研究,通常對于低教育人群產(chǎn)生了更大的影響,如果這些人群選擇較低的教育程度是因為就學(xué)的邊際成本較高,而不是邊際收益較低,那么,工具變量估計結(jié)果就會高于實際平均邊際教育收益率。

另外,運用工具變量法來進行精確估計,遇到的另一個困境是方法和結(jié)論難以推廣。上述工具變量計量研究通常也被稱為“自然實驗”方法,經(jīng)濟學(xué)家根據(jù)特定的經(jīng)濟背景環(huán)境特征,利用外生性制度變遷絞盡腦汁找到的工具變量,一般難以推廣到其他國家運用。比如,由于中國教育制度背景與美國迥異,無論是(Angrist&Kruger,1991)利用在校年限的差異作為工具變量,還是(Card,1995)將個人成長地是否相鄰于大學(xué)作為工具變量,均不適用于中國。然而,中國利用獨特如文化大革命等環(huán)境背景,也可以找到很好的工具變量,但也難以推廣到其他國家。

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