城镇居民的大学教育收益率估计：倾向指数匹配方法
倾向指数
倾向指数的优点
1. 能减少非随机观察性研究中的选择性偏倚。 2. 通过倾向指数调整组间的混杂因素，使海量的临 床观察性数据可以成为循证医学的诊疗证据，而 这些数据获取成本低，更能够反映医疗实践中实 际存在的疾病谱。 3. 适用于混杂因素很多，而结局变量发生率很低的 情况，而传统多元模型并不适合。 4. 在无法实现随机化的药物临床试验以及医疗器械 临床试验中，可以通过倾向指数方法均衡组问混 杂因素；
• 倾向指数分层法和协变量调整法的优势是没有 损失样本，最大限度地保留了原有信息，这也 正是匹配法的缺点，匹配后因为排除了无法匹 配的样本而减少了样本量，如果暴露组和对照 组间样本量差别较大，可能会造成匹配样本占 原始样本的比例过小，从而改变样本特征，会 降低估计处理效应的准确性
倾向指数的应用范围
倾向指数
1、什么是倾向指数 2、倾向指数的研究类型 3、倾向指数的应用范围
目 录
4、倾向指数应用的关键问题
5、倾向指数的优点和局限性
6、案例应用
什么是混杂？在流行病中研究中如何处理混 杂因素？
如果研究人群中存在一个或多个既与观察结局有关,又与处 理因素有关的外来因素,那么就可能会掩盖或夸大所研究的 处理因素与观察结局之间的联系。这种影响称之为混杂偏 倚(confounding bias)或称混杂(confounding)。这些外来 因素称为混杂因素(confounding factors)。
倾向指数法适合于所有非随机化研究的资料，或 者说存在混杂偏倚的研究资料的处理。主要包括 下面一些资料类型： 1.观察性研究资料：包括现况研究、病例对照研 究以及队列研究等。 2.非随机干预研究资料。 3.随机对照方案失败的研究资料
倾向指数应用中的关键问题
城镇居民个人教育收益率研究
城镇居民个人教育收益率研究摘要：我国个人教育收益率在经历了脑体收入相对倒挂的低收入阶段后，在上世纪90年代中后期逐年提高,论文从新就业人员的教育收益率角度做了实证研究，并从劳动力市场制度沿革等角度分析个人教育收益率的变化，在此基础上，进一步分析了教育产品的供给、教育管理体制以及就业观念等三个因素对当前个人教育收益率提高的影响，并针对性地提出了应对的策略。
关键词：教育；个人收益率；对策“随着人们思想观念、社会环境的不断发展变化，教育、特别是高等教育越来越被人们视做作一种投资行为”[1]。
在实行教育成本补偿和个人分担政策的前提下,影响受教育者个人教育投资决策的最主要的因素,就是决策人对于个人教育预期收益率的判断。
对教育个人收益率的研究，不仅可以用来分析居民对教育的需求,而且有助于正确估量个人和家庭的教育付费意愿。
估算教育个人收益率的方法有内部收益率法和收入函数法，由于内部收益率法需要长期跟踪观察的可靠数据，现实中多数国内外学者估算个人教育收益率时采用的是明塞尔收入函数法。
本文在介绍已有的教育收益率的估算的基础上，分析我国个人教育收益率变化的趋势，分析影响个人教育收益率提高的因素，针对性地提出提高个人教育收益率的对策。
一、个人教育收益率研究的回顾我国个人教育收益率的研究始于1988年，比较具有代表性研究有:李实、李文彬（1994）运用1988年中国社会科学院经济所收入分配与改革课题组抽样调查的数据，用明塞尔收入函数估算的中国个人教育收益率为 3.8%。
魏新等人在1991年的研究认为，教育收益率会随时间的推移而有提高的趋势，他们估计的明塞尔收益率为4.8%。
赖德胜（1998年）用1995年数据的研究显示了明塞尔收益率提高到5.73%。
zhang和zhao（2002）应用国家统计局6个省市的家庭户调查数据，估计了城镇个体1988-1999年各年度教育的明塞尔收益率从1988年的4.7%提高到1999年的11.5% 。
城镇居民教育收益率及其分布特征
城镇居民教育收益率及其分布特征在当今社会，教育对于个人和家庭的发展具有越来越重要的影响。
教育收益率是指个体通过接受教育所获得的未来收益的现值。
在本文中，我们将探讨城镇居民教育收益率的概念、计算方法以及分布特征，并分析相关影响因素和未来趋势。
教育收益率是对教育投资的一种回报率，通常用百分比表示。
它可以通过计算教育投资与未来预期收益之间的比例关系得出。
在经济学中，教育收益率被用来评估教育的生产力以及人们对教育的支付能力。
一般来说，受教育程度越高，教育收益率越高。
近年来，我国城镇居民教育收益率的分布特征呈现出明显的集中趋势，尤其是在低收入群体中。
这些家庭往往无法承担高额的教育费用，导致其子女无法接受优质的教育，进而使得教育收益率低下。
相比之下，高收入群体对于教育的投入相对较高，其子女接受优质教育的机会也相对较多。
因此，高收入群体中不同受教育程度的收益率分布较为均衡。
家庭背景是影响城镇居民教育收益率的重要因素之一。
一般来说，家庭经济条件越好，对教育的投入就越高，从而使得子女的教育收益率也越高。
教育机会的差异也是影响教育收益率的重要因素。
在教育资源充足、教育水平高的地区，教育收益率相对较高。
而在教育资源匮乏、教育水平低的地区，教育收益率则相对较低。
职业发展也会对城镇居民教育收益率产生影响。
一般情况下，受教育程度越高，个体的职业发展前景就越好，相应的教育收益率也就越高。
鉴于城镇居民教育收益率的分布特征，政府和家庭应该共同努力，加大教育投入，特别是对低收入群体的教育投入。
通过提供更多的教育资源和补贴，提高低收入家庭子女的受教育程度，从而缩小不同收入群体之间的教育差距。
针对教育资源分配不均的问题，政府应加大教育改革力度，优化教育资源的分配方式。
通过制定相关政策，引导优质教育资源向教育水平较低的地区流动，提高整体教育水平。
在未来的发展中，职业教育的重要性不容忽视。
政府和企业应加强合作，提高职业教育的地位，为受教育程度不高的群体提供更多的技能培训和就业机会。
统计计量丨政策效应评估的四种主流方法（Policyevaluation）
统计计量丨政策效应评估的四种主流方法（Policyevaluation）计量经济学#01“标准的计量经济学提供了一种处理内生性问题的方法———IV 法。
”Ehrlich(1975，1977)运用时间序列数据和截面数据就美国执行死刑对降低谋杀率的影响进行的研究具有典型性。
Ehrlich 认识到谋杀率与死刑执行率之间的双向因果关系，并试图应用 IV 来解决其内生解释变量和遗漏解释变量的问题。
他选择了此项政策支出的滞后量、总的政府支出、人口、非白人比例等变量作为IV，但并没有解释为什么这些变量是好的 IV，所选出的这些 IV 与内生的解释变量之间又具有怎样的关联。
直至 Ehrlich(1987，1996)的研究出版，其选择 IV 的考虑及相关的因果识别问题才得到详细的阐述。
Angrist (1990)和 Angrist 等(1991)分别用 IV 研究了参加越战对老兵收入的影响和教育背景对收入的影响，从而充分显现了运用 IV 进行因果推断的价值。
Card 等(1992a，1992b)将学生的出生州与出生队列作为 IV，研究了教育投入对教育质量的影响，从而使得教育产出、教育质量领域的研究出现了重大转折。
Bound 等(1995)指出了 Angrist 等(1991)研究中存在的弱工具变量的问题，从而将IV 的效率问题以及IV 的选取准则引入研究。
此后，有关 IV 研究的理论问题都主要集中在如何寻找最优的工具变量上。
工具变量法是一个相对简单的估计方法，但是有两个重要的缺陷：(1) 工具变量的选择问题。
在政策评估问题中，要找出满足条件的工具变量并不容易。
在实践中，尤其是当纵向数据和政策实施前的数据可以获得时，研究者多使用因变量的滞后变量作为工具变量。
但是，这同样会引发相关性，并不能从根本上解决问题。
(2) 如果个体对于政策的反应不同，只有当个体对政策反应的异质性并不影响参与决策时，工具变量才能识别ATT、ATE。
倾向指数 第二讲 倾向指数常用研究方法
倾向指数第二讲倾向指数常用研究方法倾向指数常用研究方法写出相关参考内容倾向指数（Propensity Score）是一种在观测研究中用于解决处理效应评估问题的统计工具。
倾向指数方法通过构建一个倾向评分模型，将各个样本被处理的倾向评分作为一个控制变量，从而消除了处理组和对照组的可观测差异，实现了对处理效应的准确评估。
常用的倾向指数研究方法主要包括以下几种：1. 倾向评分匹配倾向评分匹配是一种通过将处理组和对照组的样本配对来消除选择性偏倚的方法。
首先，根据各个样本的个体特征和处理组指示变量，建立一个倾向评分模型，得到每个样本的倾向评分。
然后，采用不同的匹配算法（如最近邻匹配、卡尺匹配等），将处理组样本和对照组样本进行一一配对。
最后，通过比较配对样本的处理组和对照组的结果，评估处理的效应。
2. 逆概率权重法逆概率权重法是一种通过调整样本权重来消除选择性偏倚的方法。
首先，根据各个样本的个体特征和处理组指示变量，建立一个倾向评分模型，得到每个样本的倾向评分。
然后，根据每个样本的倾向评分，计算每个样本的倾向指数权重。
最后，对于处理组的观测值，乘以其逆概率权重；对于对照组的观测值，乘以其逆概率权重的倒数。
通过加权平均的方式，得到处理组和对照组的均值差异，评估处理效应。
3. 差异分析法差异分析法是一种通过比较处理组和对照组的均值差异来评估处理效应的方法。
首先，根据各个样本的个体特征和处理组指示变量，建立一个倾向评分模型，得到每个样本的倾向评分。
然后，根据每个样本的倾向评分，将样本分为处理组和对照组，并计算两组的均值。
最后，通过比较两组均值差异的显著性，评估处理效应。
4. 回归调整法回归调整法是一种通过将倾向评分作为协变量加入回归模型来解决处理效应评估问题的方法。
首先，根据各个样本的个体特征和处理组指示变量，建立一个倾向评分模型，得到每个样本的倾向评分。
然后，将倾向评分作为协变量加入回归模型中，并将处理组指示变量作为因变量，通过回归分析来评估处理效应。
简析教育收益率估算的若干计量模型
简析教育收益率估算的若干计量模型1 教育收益率估算的计量模型对教育收益率的研究是人力资本理论的重要组成部分,它属于经济学中的“边际”概念,考察个人每多增加一年教育所引起的收入变动。
直观地看,我们应追踪单个人的成长历程,衡量他在一个时期内的教育变动和收入变动,但这种时间序列数据往往无法获取。
因此,测量教育收益率时一般就采用最常见的横截面数据,把全部样本按教育程度分为不同群体,比较群体间的收入差异。
其基本研究的方法是回归分析法,考察在平均意义上每多增加一年教育所带来的收入变化情况。
根据计算方法的不同,对教育收益率的研究一般有内部收益率、明瑟收益率、便捷法收益率和分层线性模型等几种估算方法。
1.1 内部收益率模型内部收益率法是贝克尔提出的,其基本出发点是经济学中“投资收益流的贴现值等于投资的成本的贴现值”的投资原则,即教育的内部收益率就是使教育收益的现值之和与教育机会成本的现值之和相等的贴现率。
这里,教育的机会成本不仅包括教育的个人直接投资,而且还包括由于接受教育而丧失的劳动收入。
假设第年的教育机会成本和教育收益分别为和,贴现率为,表示个人开始接受教育,表示个人生命结束时刻,则教育成本的贴现值之和为:，教育收益的贴现值之和为:，教育的内部收益率就是方程:,即:。
1.2 明瑟收益率模型[1]标准的Mincer人力资本模型是Mincer于1974年提出来的,该模型指出:个人的可观察到的小时报酬(简称劳动报酬率)的对数可以用在校学习年限、实际工作经验及其平方来解释,即:。
用符号表示为:，其中,是常数。
就是Mincer收益率。
由于这个模型是测算教育收益率的最常用模型,且找不到完整的推导过程,下面简要介绍这个公式的证明。
Mincer认为,今天的潜在收入依赖于昨天在人力资本上的投资,而人力资本取决于所接受的教育。
用表示在第期的潜在收入。
Mincer 假定:在每个时期,个体在人力资本上的投资正比于他或她的潜在收入,比例系数为,投资的回报为建立潜在收入和劳动市场经验之间的联系,Mincer 进一步假定离开学校后的人力资本投资率关于时间递减、到退休时减为零,即:⑾当然也可以根据影响收入的其他一些因素和每一级教育的收益情况加入解释变量,如:性别、小学、初中、高中、大学等变量。
城乡居民普通教育和职业教育收益率的实证研究——以CGSS高中阶段数据为例
摘要在经济新常态的形势下，我国产业面临着升级的巨大压力。
技术型密集产业和高端服务业是我国产业升级的两大方向。
但是，我国在产业升级的同时，却面临着普通毕业生就业难与技能型人才短缺现象并存的结构性问题。
要想更好的解释这个问题，就需要对我国现在的普通教育和职业教育的关系进行分析。
因为，目前我国的普通教育更注重培养通识型人才，而职业教育更注重培养技能型人才。
而这两种不同的教育类别第一次分流出现在九年义务教育结束之后。
这次教育类别的选择将对我国未来不同类型人才的数量有着重要的影响。
因此，研究高中阶段不同教育类别的收益率，一方面能够在一定程度上解释我国劳动力市场上面临的这种问题，另一方面能为那些想在高中毕业之后直接投身工作的人群提供一些科学参考，帮助他们降低损失，增加教育收益。
首先，本论文根据相关理论，提出三个假设。
（1）假设一：最高教育水平为高中阶段，接受职业教育的人群比接受普通教育的人群拥有更高的教育收益率。
（2）假设二：接受了高中阶段普通教育或职业教育的女性相比于男性而言，可能会有较高的教育收益率。
（3）假设三：城镇居民和农村居民在高中阶段的普通教育和职业教育收益率上可能存在差异。
其次，本论文使用2010-2015年中国综合社会调查（CGSS）其中四年数据，选择最高教育水平为高中阶段的样本，控制年份差异和省市差异，将样本分为全样本、城镇和农村三种类别，使用以下四种计量模型进行实证分析：（1）模型一：使用基于最小二乘法（OLS）扩展版的明瑟模型考虑工龄、民族、政治面貌等因素来估计高中阶段普通教育和职业教育的收益。
（2）模型二：在扩展版明瑟模型的基础上中加入性别与教育程度虚拟变量的交叉项，来分析性别差异对普职教育收益率的影响。
（3）模型三：使用Heckman两步法，并在第一步的Probit模型中考虑加入居民的住房面积、房屋产权数量等一些影响劳动者是否决定参与工作决策的因素，以此来得出一个样本选择偏差修正项，将其带入第二步中从而解决OLS法可能存在的样本选择偏差问题。
李小瑛-中国城镇地区的高等教育外部回报率估算
教育外部性的思想起源可以追溯到 Shultz(1967)的人力资本理论。近年来，内生的增长 理论也强调人力资本对经济增长的作用。针对教育的外部性有不同的解释，比如通过知识的 分 享 、 正 式 或 非 正 式 的 交 流 ， 工 人 技 能 将 产 生 正 向 溢 出 (Marshall,1980;Lucas,1988; Romer,1990)。此外，教育的溢出效应还可能源于研发的外部性以及内生的有偏技术变化 (Acemolu,2002)。除了经济效应外，提高教育水平还可以降低社会犯罪，提高人们的生活满 意度等社会效应。高等教育是人力资本累积的有效途径，大量文献都认为高等教育存在正的 外部效应，也认为对高等教育进行投资具有很强的政策含义，但关于高等教育的溢出效应的 实证证据却很少。鉴于此，我们提出以下问题：（1）我国高等教育外部回报率到底有多高？ （2）高校扩招对高等教育私人回报和外部回报分别带来何种影响？（3）高等教育外部性对 不同类型工人的影响是否一致？对收入差距又会有何影响？本文使用微观数据对高等教育 的外部回报率进行实证分析，并尝试对以上问题进行实证分析。一方面可以为高等教育的政 策制定者提供依据，另一方面可以弥补我国高等教育外部回报实证研究的不足。
导致地区总体生产率的提高。假定工人的边际产出为： yi = Ahiv （1）；其中 hi 代表工人的
人力资本（教育水平）。 A 为总的生产率， A = BH δ = B(E[hiρ ])δ /ρ （2），其 中 ， H 代表
一个地区人力资本水平（教育水平），E 是期望算子， ρ 决定了个人对总体人力资本贡献的
另一支文献主要来自劳动经济学的研究，通常使用微观层面的数据，通过扩展明瑟方程 ， 在 估 计 私 人 回 报 率 的 方 程 中 增 加 代 表 地 区 (Rauch,1993;Moretti,2004a,b;Acemoglu and Angrist,2000）或行业(Sakellariou,2001;Sakellariou and Maysami,2004;Winter-Ebmer,1994) 总 体教育水平的变量，以此估计教育的外部回报率。Acemoglu，Angrist(2000)的文章通过工具 变量的方法估计美国教育的外部回报率，发现美国的教育外部回报率在 1-3%之间。 Moretti(2004)应用美国的微观调研数据，通过工具变量方法对高等教育的外部回报率进行估 计，研究结果表明大学学历人口比例提高 1%，将使大学毕业生的工资提高 0.4%，高中毕业 生的工资提高 1.6%，辍学者的工资提高 1.9%。Simon Kirby, Rebecca Riley(2008)在产业层面 对英国教育的外部回报进行了实证分析，结果表明产业内部的平均受教育水平每提高一年， 个人的工资水平会上升 2.6%到 3.9%。
中国教育收益率估计方法与影响因素的文献综：述
劳动力教育水平在收入分配中的作用日益显著 ， 教育作为人力资本投资的一种形式， 对收入差 知识经济时代， 距的影响也越来越显著。 教育水平对收入分配影响力的 大 小 主 要 体 现 在 教 育 收 益 率 的 高 低 上 （ 王 云 多，
［5 ］（ P86 － 91 ） ［6 ］ 2008 ） ， 2010 ） 。 教育质量越高对劳动生产率的促进效应越大 （ 张海峰，
［21 ］
［20 ］ （ P86 － 91 ）
影响个人教育收益率的重要因素 ， 地区和性别因素对个人收入的影响不明显。 黄志岭 （ 2008 ）
使用 2003 年
［22 ］ 采用 Oaxaca － Blinder 方法分析了性别差异对教育回报率产生的影响。 杜两省 （ 2010 ） 城镇住户调查数据，
以此为背景， 我们尝试对该领域内主要贡献者的观点进行归纳 ， 并梳理其理论逻辑， 力求在现有的研究方 法中发现新问题， 并提出可行性的建议。具体来讲， 作为教育收益率的研究， 其方法不断完善与扩展的路径是 如何能 怎样的？ 影响教育收益率的各种因素是什么 ？ 现行估计的收益率是高是低？ 随着社会的发展与转变， 够更加准确的估计教育收益率？ 本文期望能为人们进一步寻求上述问题的答案提供一些有益的视角 。 本文对文献的综述基本上按照估计教育收益率的过程展开 。第二部分阐述明瑟法估计教育收益率的发展 历程及其不断完善的过程， 一些具有时代感控制变量的加入是方法改进的源泉 。第三部分分析影响教育收益 率的因素， 家庭背景和受教育程度的不同是目前最关注也是最有争议的影响因素 。第四部分通过对现行对教 提出综合幸福指数、 比较研究法等概念， 尝试解决现有研究的不足。 育收益率的研究， 一、 教育收益率估计方法 最初的人力资本收入函数假定收入自然对数与教育年限的关系是线性的 。 但是， 随着对人力资本函数的 近些年来， 一些国内外学者开始注意教育收益率的非线性问题 。关于测算教育回报 关注和研究的进一步深入，
倾向评分匹配法
倾向评分匹配法（Propensity Score Matching, PSM）是一种常用的非实验研究方法，用于解决因果推断问题。
它通过将参与某个处理（例如接受某项政策、干预或治疗）的个体与没有参与该处理的个体进行匹配，以消除因群体选择偏差带来的潜在混杂变量的影响。
PSM的基本步骤如下：
1. 确定研究问题和处理变量：明确需要进行因果分析的研究问题，并确定影响因变量的处理变量。
2. 构建倾向评分模型：利用回归分析等方法，建立一个预测参与处理的倾向评分模型，该模型能够根据个体的特征预测其选择处理的概率。
3. 匹配样本：根据个体的倾向评分，将参与处理的个体与未参与处理的个体进行配对匹配，使得两组个体在处理前的特征上尽可能相似。
4. 检验平衡性：检验匹配后的样本是否在处理前的特征上达到平衡状态，以确保匹配的有效性。
5. 进行因果推断：比较处理组和对照组在因变量上的差异，以得出因果效应的估计结果。
6. 敏感性分析：进行敏感性分析，检验倾向评分模型的稳健性，并评估结果对潜在假设的依赖程度。
PSM方法在通过实验研究来解决问题存在困难或不可行的情况下，为研究人员提供了一种处理群体选择偏差的有效工具。
然而，PSM也有
一些限制，如依赖于建模假设、匹配质量和结果的解释等方面存在一定挑战。
因此，在应用PSM时需要谨慎选择合适的方法和适用范围，并结合其他方法进行结果验证和分析。
倾向值匹配法(PSM)
ATT（Average Treatment Effect on the Treated） 平均处理效应的衡量
运用得分进行样本匹配并比较，估计出 ATT值。
ATT=E[Y(1)-Y(0) |T=1] 可观测数据 Y(1):Stu PK 上北大后的年薪 Y(0): Stu PK 假如不上北大的年薪
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倾向值匹配法（PSM）
Q：为什么要使用PSM？
A：解决样本选择偏误带来的内生性问题 例：上北大有助于提高收入吗？ 样本选择偏误：考上北大的孩子本身就
很出色（聪明、有毅力、能力强…） 解决方法：样本配对
配对方法
同行业（一维配对） 同行业、规模相当（二维配对） 同行业、规模相当、股权结构相
命令 set seed 10101 attk re78 treat $x,comsup boot
reps($breps) dots logit
方法四：核匹配法 （kernel matching）
psmatch2
匹配变量的筛选
1.设定宏变量 设定宏变量x，表示age agesq educ
方法二：半径匹配法 （radius matching）
命令 set seed 10101 attr re78 treat $x,comsup boot
reps($breps) dots logit radius(0.001)
方法二：半径匹配法 （radius matching）
方法三：分层匹配法 （stratification matching）
倾向打分
1.设定宏变量 (1)设定宏变量breps表示重复抽样200次 命令：global breps 200 (2)设定宏变量x，表示age agesq educ educsq
倾向得分法的规范步骤和估计方法等汇总
倾向得分法的规范步骤和估计方法等汇总本文由计量经济学服务中心综合整理自：《倾向得分匹配法的研究探索及应用》作者：周珺一、倾向得分的概念Rosebaum和 Rubin首次提出倾向得分法是在 1983 年，并定义倾向得分法为：“个体在其特定的属性下接受某种干预的可能性。
”倾向得分法制造了一个“准随机”试验，在试验中，只需有两个倾向得分相同的试验对象，其中一个在处理组，而另一个在对照组，我们就可以认为处理可能性相同的两个试验对象被随机地分到了处理组与对照组。
倾向得分是所有协变量的一个函数。
它将多个协变量变成一个变量，实质就是“ 降维” 。
倾向得分的主要用途是来均衡处理组与对照组之间的协变量分布，对非随机化研究中的混杂因素进行类似随机化的均衡处理，其目的是减少选择性偏倚。
它的基本思想是找到一群与处理组在所有相关的预处理特征类似的控制组，足够的与处理组比较的对照组产生的不同结果就可以归因于该项目。
二、研究现状20 世纪 9 0 年代，倾向得分法已经成为了一种流行的方法来估计因果的处理效果，倾向得分法将被广泛用于统计分析，特别是在应用医学领域。
因为随机实验的花费上涨，更多的研究者转向了做花费较少的观察性研究。
通过匹配法或分层法并入倾向得分的阶段是在研究的设计阶段，这能够避免选择不适应特殊研究的个体进入到实验中，从而使倾向得分理论产生的效益最大，即在节约时间和金钱的同时能提供更精确的真实处理效应的估计。
我们主张不是在观察性研究中只采用倾向得分，而是希望研究者在选择除传统的分析方法外能够运用倾向得分法。
倾向得分应被当做是研究者在研究中估计处理效应时的一种可用的额外工具。
国际上许多领域的观察性研究中早已开始使用倾向得分法来降低选择性偏倚。
在统计杂志或医学杂志的文献上，都已经有很好的例子来讨论倾向得分法。
这些文章讨论的涵盖了流行病学，卫生服务研究，和社会科学经济学等领域。
倾向得分法已被运用到评估劳动力市场的政策，Dehejia 等{ 1999） [20] ，实证的例子能够在其他不同领域研究中被找到。
倾向得分匹配方法步骤
倾向得分匹配方法步骤倾向得分匹配方法（Propensity Score Matching, PSM）是一种用于评估因果效应的经典方法之一。
该方法通过倾向得分（Propensity Score）将处理组和对照组进行配对，以减少处理组和对照组之间的混淆偏倚。
下面是倾向得分匹配方法的步骤：1. 研究问题和数据准备：首先明确研究问题，并收集相关的观测数据。
数据应包括处理组和对照组的特征变量，以及因果变量。
2. 变量选择：根据研究问题，选择适当的特征变量作为倾向得分模型的输入变量。
这些变量应具有影响处理组选择的潜在因素，且与因果变量相关。
通常选择的变量包括年龄、性别、教育水平、收入水平等。
3. 倾向得分估计：倾向得分是处理组与对照组之间的条件概率，表示个体被分到处理组的概率。
可以使用各种统计方法来估计倾向得分，包括逻辑回归、梯度提升树等。
估计得到的倾向得分应在0到1之间。
4. 匹配样本选择：通过选择与处理组匹配的对照组样本，减少混淆偏倚。
常见的匹配方法包括最近邻匹配、卡尔曼匹配等。
匹配前，可以根据倾向得分的近似程度设置质量标准，例如最大汉明距离。
5. 匹配效果评估：在匹配完成后，对匹配样本进行处理效果评估。
通常使用平均处理效应（Average Treatment Effect, ATE）或平均处理效应对受处理样本的平均效应（Average Treatment Effect on the Treated, ATT）进行估计。
处理效果的估计可以使用插补法、回归法等。
6. 效果检验和敏感性分析：对匹配效果进行检验，常用的方法有t检验、Bootstrap法等。
此外，还需要进行敏感性分析，检验结果对于倾向得分估计的敏感性。
常见的敏感性分析方法包括皮贝根评分、加入未观测因素等。
7. 结果解读：根据匹配效果评估、效果检验和敏感性分析的结果，对研究问题进行解读。
解读应注意结果的可靠性、合理性和一致性，并结合文献综述和实证研究来进行解释。
高等教育影响居民社会交往的实证研究——基于倾向值得分匹配方法的检验
位状况密切相关,父母拥有较高文化教育背景,子女有良好的接受教育的文化氛围.
市场化改革进程中,以诚信、仁义、互助为内涵的中国传统文化正在遭受“功利精神”的侵蚀,以致于
以传统道德为基础的人际信任,正 在 因 为 “杀 熟”现 象 的 频 发 而 出 现 危 机,并 使 人 们 的 社 会 交 往 发 生 扭
CGSS２００８)数据,采用路径分析
方法发现,家庭和学校社会资本既有对教育获得的直接作用,同时也通过学习惯习的中介具有一定程度
的间接影响.相比女孩,男 孩 学 习 惯 习 一 定 程 度 上 独 立 于 家 庭 和 学 校 社 会 资 本.宋 严、宋 月 萍 和 李 龙
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１９９４)５ 、
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１９９６)６
等人都发现在子女教育问题上,移民家庭常常会通过 动 用 来 自 家 庭 支 持 的 社 会 资 本 来 弥 补 其 外 在 社 会
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网络资本的不足. Wong(
１９９８)７ 在对前捷克斯洛伐克的研究中,专门考查了家庭所能动用的资源对孩
２０２０ 年第 ２ 期
总第 ３０４ 期
东北师大学报(哲学社会科学版)
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义务教育法与中国城镇教育回报：
• 现有的主流文献解决教育内生性问题的方法：工具变量 法（Angrist and Krueger，1991；Card，1993；Harmon and Walker，1995）利用双胞胎数据控制家庭背景和内 生的能力（ Ashenfelter and Rouse , 1998） • 本文解决内生性方法：回归断点方法（RD）
文献评述
• 当采用不同时期的数据、不同的估计方法和使 用不同的工具变量时，中国的教育回报有很大 的不同，变动范围从近似0回报到20%以上的 回报率
• 要克服教育回报测量中遇到的所有问题几乎是 不可能的，这也就使得教育回报率的一致估计 成为经济学中一个长盛不衰的话题。只要是利 用新数据或者采用新方法，或者找到新的更加 合理的工具变量都能够为这一问题的研究提供 新的知识。
•
1992年以后确立市场经济方向，一些经济学家认为随着计划经济向市场经济 转变，中国的教育回报率会逐渐上升，实证研究也证实了这一点。
•
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利用1988-2001年中国城镇家庭调查数据，Zhang等（2005）年的研究表明， 中国城镇的教育回报率从1988年的4%上升至2001年的10.2%。
利用CHIP1988-2002年的追溯（retrospective）面板数据，Appleton et al.(2005) 的研究表明中国的教育回报率从1988年的3.6%上升至2002年的7.5%，教育回 报率的增速高于同期其他OECD国家的增速。 利用1988年和1995年国家统计局家庭调查数据，Yang（2005）的研究表明中 国的教育回报率从1988年的3.1%上升至1995年的5.1%。 前述大多数研究主要采用OLS估计方法估计中国的教育回报率，但是教育的内 生性偏差常常在文献中被提及（Woodridge, 2002; Arabsheibani and Mussurov, 2007; Vincent La, 2014）。 OLS方法不能够解决教育与收入之间的因果关系问题，因此，2000年以后，越 来越多的研究者运用工具变量法（IV）对中国的教育回报进行估计。
城镇居民的大学教育收益率估计_倾向指数匹配方法(南方经济,2009)
城镇居民的大学教育收益率估计:倾向指数匹配方法赵西亮 朱 喜3内容摘要 本文利用全国综合社会调查数据(CGSS2003),首先使用Prob it模型估计了个体上大学的概率,然后运用倾向指数匹配方法估计了2002年我国城镇居民的大学教育收益率。
Prob it估计结果表明家庭背景及地区对个人上大学的概率具有显著影响。
匹配方法估计结果显示,大学毕业相对于高中毕业的教育收益率在7911%以上,年均超过1918%。
传统的OL S方法估计的大学教育收益率仅为5611%,低于匹配方法的估计结果。
另外,高中组个体的潜在大学教育收益率可能高于大学组的大学教育收益率。
关键词 倾向指数匹配 教育收益率 处置效应JE L分类:J31,J24,O15 中图分类号:C812 文献标识码:A 文章编号:100026249(2009)11200452012一 引言教育收益率问题是劳动经济学最为重要的研究课题之一。
现代人力资本理论认为教育是最为重要的一种人力资本投资,教育收益率的高低直接影响到个人人力资本的形成,影响到一国人力资本积累的规模。
教育收益率的高低对个人收入差距也会产生重要的影响。
因而,准确的估计教育收益率,对评价政策和制订决策都具有重要的意义,越来越多的经济学家意识到这一点并做出了不懈的努力。
在经验分析中,有两种基本的观点指导着实证研究。
一是G riliches(1977)的效率单位观点,他认为人力资本就象物质资本一样是同质的,尽管不同的人可以拥有不同的数量,但同样单位的人力资本本质上是相同的。
另一种观点与R oy(1951)、W illis and R osen(1979)相联系,认为人力资本具有异质性,每个人的受教育程度取决于他自己的选择行为,比较优势在教育选择中起着重要作用,从而同样单位的人力资本对不同的个体而言是有差异的。
现有文献中,多数沿用了第一种观点的思路,既然每个人拥有的人力资本均是同质的,没有差别,那么有理由认为他们的人力资本收益率也应该是一样的,现实中个人教育收益率的差别主要取决于随机因素。
教育收益率估算中的计量偏误及调整方法的综述
教育收益率估算中的计量偏误及调整方法的综述邓峰【摘要】Mincer's human capital earnings function has been widely used in empirical studies for estimating the rate of return to education. However, OLS estimates of Mincer's function potentially suffer from omitted variables, measurement error ,sample selectivity bias, heterogeneity and so on. Many econometric approaches are developed correspondingly to reduce the above-mentioned problems. This paper aims to conduct a thorough review of the results associated with those corrective approaches in order to provide an accurate estimate of China's rate of return to education.%明瑟收入方程在各国估算教育收益率的实证研究中得到了广泛的应用。
由于使用OLS方法估算明瑟收益率会面临遗漏变量、测量误差、选择偏差和异质性等问题，国内外学者采用各种计量方法来保证教育收益率估算的准确性。
本文围绕纠正明瑟收益率偏误的各种计量方法，对这些方法在估算中国教育收益率研究中的有效性进行探讨，以期为我国教育收益率的准确估计寻找新的思路。
【期刊名称】《教育与经济》【年(卷),期】2013(000)005【总页数】7页(P42-48)【关键词】明瑟方程;教育收益率;计量偏误【作者】邓峰【作者单位】北京理工大学教育研究院，北京，100081【正文语种】中文【中图分类】F08;G40-054人力资本理论认为，教育作为人力资本投资的主要形式，不仅是推进经济发展和社会进步的主要途径，而且是提高个体劳动生产率和收入的主要方式。
城乡教育投资收益比较
华中科技大学经济学院聂盛摘要：本文对城乡教育投资收益率进行了分析及比较。
本文主要结论：（1）因城乡人口流动性大，定量估算的横截面教育收益率不能代表城乡居民真实收益率，利用其作经济分析应十分慎重；（2）农民由于收入较低只能在较高的边际收益率下停止对子女教育支出，所以农民的家庭教育支出较少，收益率反而较高，因此更多教育资本向农民倾斜将提高全社会经济效率。
关键词：城乡；教育投资收益；比较我国城市与农村发展呈现出明显的二元结构，城乡发展水平很不平衡，农民家庭对教育支出明显低于城市家庭，这种教育投资的巨大差距引起了社会各界的关注，相关的研究文献也很多。
教育投资收益率是研究教育投资最重要的量化指标，不少文献利用它来分析城乡教育投资问题，但是观点结论不尽相同，也引起了一些有益的争论，如李通屏与董海军、风笑天。
本文拟就城乡教育投资收益率作全面的比较，并从这一角度对城乡居民教育投资差异进行分析。
一、教育收益率的估算及特点教育投资收益率是对一个人或一个社会因增加其接受教育的数量而得到的未来净经济报酬的一种测度。
作为一种测度，该收益率相当于存款利息或者投资于机器、房地产或者任何其他形式的需要长期投资的资产的收益率。
它是教育经济学中最重要的一个指标。
贝克尔甚至认为教育收益率是唯一决定人力资本投资量的最重要因素。
教育投资收益率常用的计算方法有两种。
一种是贝克尔发展的内部收益率法，将每个时期投资者接受教育带来的收益与成本进行折现，当现值为零时的年折现率即为内部收益率。
第二种计算方法是明瑟发展的收入函数法。
其基本公式为：InY=a+bS+cE+dE2式中，Y表示收入，S表示受教育年数，E表示劳动力的工作经历，a为截距，b、c、d 为各变量回归系数。
其中b就是每增加一年教育的私人收益率。
教育收益率的各种实证分析显示，各级教育收益率均为正，教育收益率较高，无论从社会还是从个人来看，投资于教育都是有利可图的。
教育收益率的计算目的有：（1）可作为教育投资决策的依据，如，萨卡洛布洛斯认为，社会效率要求在所有级别的教育投资收益率相等，而且它还应等于物质资本上社会的投资收益率。
参与就业指导课程会增加高校毕业生起薪吗——来自倾向分值匹配法的证据
参与就业指导课程会增加高校毕业生起薪吗？——来自倾向分值匹配法的证据杨潇坤1 郑鹏程2（1.兰州大学 西北少数民族研究中心，甘肃 兰州 730030；2.兰州大学 学生处，甘肃 兰州 730030）摘 要：为评估高校就业指导课程的实施效果，基于兰州大学2018届毕业生就业质量调查的数据，采用倾向分值匹配法识别了参与就业指导课程对高校毕业生起薪的处理效应，并对结果的可靠性进行了诊断性检验。
对947例样本个案的实证结果表明：（1）在参与就业指导课程之后，高校毕业生的起薪得到了显著的增加；（2）当前高校毕业生对是否参与就业指导课程的选择存在着内生性偏差，如不对此偏差加以控制，则将导致就业指导课程的处理效应被低估甚至误判。
总体来看，高校就业指导课程的实施效果是令人满意的。
关键词：就业指导课程；毕业生起薪；倾向分值匹配；内生性偏差中图分类号：G642.3；G473.8 文献识别码：A文章编号：1674-537X（2019）01.0087-04一、问题的提出自1999年高等教育扩招以来，中国高校办学及招生规模逐年扩大，高校毕业生人数逐年增长，导致劳动力市场渐趋于饱和，“就业难”成为高校毕业生不得不面对的棘手问题。
在严峻的就业形势下，各大高校相继开设了就业指导课程，以期增强高校毕业生进入劳动力市场后的竞争力，提升高校毕业生的就业质量。
那么，设置就业指导课程的目的是否达到了呢？就业指导课程的实施效果究竟如何呢？既有文献显示，在这一问题上，学界已经开展了部分的相关研究。
例如，高海生等人指出就业指导课程的内容空泛且与实践脱节[1]；雷树俊认为就业指导课程的实施效果不尽如人意，存在师资队伍专业性较差、教学缺乏针对性而流于形式等问题[2]；韦家朝等人实地走访调查后认为就业指导课程的设置尚不能满足企业的人才需求[3]。
诚然，既有研究取得了一些有价值的结论，但基本上是以定性讨论与实地调查为主，较为缺少采用科学定量方法的实证分析，以致于研究结论的外部效度不足。
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南方 经济
２０ ０ ９年第 １ １期
城 镇 居 民的大 学教 育 收 益 率估 计 ：
倾 向 指 数 匹 配 方 法 Nhomakorabea赵 西亮
内容摘 要
朱
喜
本 文利 用全 国综合 社会 调 查数 据 （ ＧＳ ２ ０ ） 首 先使 用 Ｐｏ ｉ模 型估 计 了个体 上 大 学 Ｃ Ｓ ０３ ， ｒｂｔ
关 键 词 倾 向指数 匹配 教 育收益 率 处置 效应 ’
Ｊ Ｌ分类 ： １ Ｊ４ Ｏ ５ 中图分类号 ： ８２ 文献标识码 ： 文章编号 ： ０ － ４ （０９ １－０５０２ Ｅ Ｊ ，２ ， １ ３ Ｃ１ Ａ １ ０６ ９ ２０ ） １ ４－１ ０ ２ ０
一
引言
教 育收益 率 问题 是劳 动经 济学 最 为重 要 的研 究课 题 之 一 。现代 人 力 资 本 理 论 认 为 教 育是 最 为重 要 的一种 人力 资本 投资 ， 教育 收 益率 的 高低 直 接 影 响 到个 人 人 力 资本 的形 成 ， 响到 一 国人 力 资本 积 累 的 影 规模 。教育 收益 率 的高低 对个 人收 入 差距 也 会 产 生 重要 的影 响 。因 而 ， 确 的估 计 教 育 收益 率 ， 评 价 准 对 政 策和 制订 决策 都具 有重 要 的意义 ， 越来 越 多 的经济 学 家 意识 到 这 一 点并 做 出 了不 懈 的努 力 。在 经 验分 析 中 ， 两种 基本 的观 点指 导着 实证 研究 。一 是 Ｇ ｉｃｅ （９７ 的效 率 单 位 观 点 ， 认 为 人 力 资本 就 象 有 ｒｉ ｓ １７ ） ｌｈ 他 物 质资 本一样 是 同质 的 ， 管 不 同 的人 可 以拥 有 不 同 的数 量 ， 同样 单 位 的人 力 资 本 本 质 上 是 相 同 的。 尽 但 另 一种 观点 与 Ｒｏ （９ １ 、 ｌｓ ｎ ｏｅ （９９ 相联 系 ， 为人 力 资本具 有 异 质性 ， 个 人 的受 教 育程 ｙ １５ ）ＷｉｉａｄＲ ｓｎ １７ ） ｌ 认 每 度 取决 于他 自己的选 择行 为 ， 比较优 势在 教 育选 择 中起 着 重 要 作用 ， 而 同样 单 位 的人 力 资 本 对 不 同 的 从
可能存 在的错误 均由作 者承担 。
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城 镇居 民的大 学教 育收益 率估 计 ： 向指 数 匹配方法 倾 （０ ５ 、 ｈｓｎａｄＣ ｏ １９ ） 李实 和丁赛 （０ ３ 、 ２０ ）Ｊ ｎｏ ｎ ｈｗ（９７ 、 ｏ ２０ ） 刘精 明 （０６ 等均 采用 了这种 观 点 。在这 类 文献 ２０ ）
赵西亮 ： 门大学经济学 院 厦
厦门
３ １０ 电子信箱 ：ｈｏｉａｇ ｍ ｉ ｃｉ；朱 喜 ： ６０ ５ ｚａｘ ｉ ＠ｇ ａｌ ｏ ｌｎ ． ｎ 上海 交通大学 安泰管 理学院
上海
２０ ５ 。 ００ ２
本文得到国家 自然科 学基金 （ 目 项 批准号 ：００ ０ ３ 和教育部人文社科重 大项 目（ 目批准号 ：７Ｊ ７０ ４ ） ７ ７３ ２ ） 项 ０ Ｊ ９ １５ 的资助。感谢 中国社会 调查 Ｄ 开放数据库（ ｔ ： ｗ ｗ ｃ ｏ ．ｒ ｅ ｓ 允许我们使用综合社会调查 （ Ｇ Ｓ ２ ０ ｈｐ／ ｗ ．ｓ ｄｏ ／ｇ ） ｔ ／ ｓ ｇ ｓ Ｃ Ｓ ）０ ３年 的数据 。感谢两位 匿名审稿人 提出的 中肯 意见 ， 文中
变量 密切 相关 ， 与能 力不 相关 的变 量作 为 工具 ， 教 育 收益 率进 行 估 计 。如 果 能 找 到符 合 要 求 的工 具 但 对
的概 率 ， 然后 运 用倾 向指数 匹配 方法估 计 了 ２ ０ ０ ２年 我 国城 镇 居 民的 大 学教 育收 益 率 。Ｐｏ ｉ估 计 ｒｂｔ
结果表 明 家庭 背景及 地 区对 个人 上 大 学的 概 率具 有 显 著 影 响 。 匹 配方 法估 计 结果 显 示 ， 学毕 业 大 相 对 于 高中毕 业的教 育 收益 率在 ７ ．％ 以上 ， 均超 过 １． ％ 。传统 的 ＯＬ ９１ 年 ９８ Ｓ方 法估计 的 大 学教 育 收益 率仅 为 ５ ．％ ， 于 匹配方 法 的估计 结 果。 另外 ， 中组 个体 的潜在 大学教 育 收益 率可 能 高于 ６１ 低 高 大 学组 的 大 学教 育收 益 率 。
个 体而 言是 有差 异 的 。
现 有文献 中 ， 多数 沿用 了第 一 种观 点 的思 路 ， 既然 每 个 人 拥 有 的人 力 资 本 均是 同质 的 ， 没有 差 别 ， 那 么有理 由认 为 他们 的人力 资本 收 益率 也 应该 是 一样 的 ， 实 中个 人教 育 收益 率 的差 别 主要 取决 于 随机 因 现 素 。 因而在估 计 教 育 收 益 率 时 ， 以直 接 运 用 普 通 最 小 二 乘 法 （ Ｓ） 行 估 计 。 比如 Ｚ ａｇｅ ａ． 可 ＯＬ 进 ｈｎ ｔ １