选择偏差_比较优势与教育的异质性回报_基于中国微观数据的实证研究
教育回报率的性别差异实证分析
ｓ 是从 小学 开始 算 起接 受教 育 的时 问跨 度 ， 对 工作 年 限ｔ 的测算 ， 则 用 “ ２ ０ ０ ５ 一 出 生年 份一 ｓ 一６ ”得 到 。本 文 共选 用 ４ ８ １ ５ 个 样 本 数据 ， 居 民平 均年 收 入９ ９ ５ ５ ． ６ ０ 元 ， 平 均受 教 育 ８ ． ５ ９ 年 ， 平 均 已经 工作 了３ ０ 程 进 行分 析 ， 将性 别作 为 虚 拟变 量 加 入 到模 型 中进 行 回 归 ， 并 不 能 多 年 。具体 的数 据如 表２ 所示 。 完 全反 映 教育 回报率 的性 别差 异 ， 很 多学 者 虽然 进 行 了分性 别 的研 本 文将 样 本 分 为 男 女两 类 群 体 ， 其 中男性 样 本 有 ２ ３ ０ ８ 人， 女 性 究， 但 性 别 并不 是 主要 的 关注 点 ， 所 以没有 进 行 更深 入 的 阐释 。（ 表
一
、
引 言
近年 来 ， 我 国 高校 普 遍 扩 招 ， 随之 而 来 的 是人 数 逐 年 增 多 的 毕
１ ）
本 文 采用 全 国综 合 社 会 调查 的数 据 （ Ｃ Ｇ Ｓ Ｓ ） ， 运 用 明 瑟 收 入方 业生 ， 而 空 缺职 位供 不应 求 ， 竞争激烈 ， 使 大 学 生 面 临 巨 大 的就 业 程 ， 将 数 据 按 男 女分 类 ， 分 别进 行 回 归 。然 后 加 入 了 农村 、城 镇 和 压力 。其 中 ， 女生 的就业 状 况 更为 堪忧 。很 多公 司都 存 在着 性 别歧 培 训 等虚 拟 变 量 ， 使 方 程 更 加 显著 ， 教 育 回报 率 更 加 准确 。对 数 据 视 的 现象 ， 即 相 同水 平 的 男 女性 面 对 同样 的工 作 ， 公司 可 能 更愿 意 回 归结 果 进 行 分析 ， 计 算 出男 性 与 女 性 的教 育 回报 率 ， 并 对 两 者 之
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。
教育回报率异质性研究综述
教育回报率异质性研究综述摘要：基于同质性研究视角下，教育回报率是受教育年限对收入的边际影响问题研究。
但由于个体异质性问题，教育回报率对不同个体来说有差异的。
国内外学者在舒尔茨、贝克尔和明瑟等经济学家的人力资本理论基础上，开展了广泛的异质性研究。
众多学者将性别、培训、父母教育程度等个人因素以及职业、行业、所有制以及地区因素引入教育回报率研究中。
关键词：教育回报；异质性；综述教育回报率的研究无论是对公共政策实施还是对个体都有十分重要的意义。
舒尔茨（1960）提人力资本对经济增长起着核心的作用，而教育作为最重要的人力资本积累的途径，进而对收入提升有重要作用。
贝克尔在《人力资本》一书的研究结果显示，人们的受教育程度越高，获取的教育回报率越低，并且教育人力资本的供求关系状况影响了教育回报率的总体变动趋势。
明瑟根据人力资本理论分别运用差异补偿模型型（Mincer，1958）与会计恒等式模型（Mincer，1974）推导出研究收入决定的明瑟工资模型。
其模型的基本特征是教育年数与工资收入呈线性关系，教育年数越高，收入就越多，年龄与收入呈二次性关系，随着年龄增加，收入会呈现出加速递增、减速递增与递减的趋势。
上述理论主要基于同质性假设下的研究推论，因此会存在选择性偏差、遗漏变量等问题。
一、个体异质性影响教育回报率研究较早的研究未考虑个体差异对教育回报的影响，随着计量技术的发展，研究者加入了更多的控制变量进行教育回报率的异质性研究。
20世纪90年代，有学者通过研究美国职业高中和普通高中两种不同教育类型的教育回报率，认为接受职业教育的男性教育回报比女性高。
亦有国外学者认为教育回报并不存在性别差异，两者都可以增加就业机会以及提高收入。
杨铭等（2019）认为，不同性别的教育回报差异在城乡不同群体中，表现出较大差异。
韩国学者通过修正的明瑟方程探讨高中教育学历的劳动者在劳动力市场的回报，认为性别、婚姻状况以及户籍类型等因素会对毕业生收入产生差异，以此来解释职业教育所面临的问题。
本科毕业论文模板之研究方法的优劣势与选择准则详解
本科毕业论文模板之研究方法的优劣势与选择准则详解在完成本科毕业论文时，一个关键的环节是选择合适的研究方法。
选择合适的研究方法不仅可以提高研究的效率和准确性，还可以为研究者们提供指导和框架。
本文将详细讨论研究方法的优劣势以及选择准则，以帮助读者理解并应用于自己的毕业论文研究中。
一、实证研究法实证研究法是一种基于实证主义哲学观点的研究方法，主要通过数据收集和分析来验证或推翻研究假设。
这种方法的优势在于其科学性和客观性，可以提供有力的实证证据支持研究结论。
然而，实证研究法也存在着一些局限性，例如可能忽视了个体的经验和主观性，以及数据收集与分析的复杂性。
二、定性研究法定性研究法是一种主要关注研究对象的质性特征和意义的研究方法。
通过深入访谈、观察和文献分析等方式，研究者可以获得丰富的描述性信息，并深入理解研究对象的背后动机和意义。
定性研究法的优势在于其深度和详尽性，可以揭示出实证研究法所无法捕捉到的细节。
然而，定性研究法受限于样本数量的限制，结果的可靠性和代表性可能受到质疑。
三、文献综述与meta分析文献综述和meta分析是一种通过收集、综合和分析文献研究的方法。
这种方法的优势在于可以整合大量已有的研究成果，并提供对问题的系统性概述。
此外，meta分析可以通过汇总多个研究的结果，计算出更为精确和可信的总体效应。
然而，文献综述和meta分析的有效性与结果的可靠性高度依赖于所选择的文献的质量和数据的统计方法。
四、实验设计实验设计是一种控制变量来检验因果关系的研究方法。
通过在实验组和对照组之间施加不同的处理，研究者可以检验特定变量对结果的影响。
实验设计的优势在于其可控性和可重复性，可以提供较为确凿的因果关系证据。
然而，实验设计也受限于实验环境与现实环境之间的差异，结果的推广性可能有所局限。
综上所述，选择合适的研究方法是毕业论文的关键环节之一。
实证研究法具有科学性和客观性的优势，适用于验证或推翻研究假设；定性研究法注重深度和详尽性，揭示研究对象背后的动机和意义；文献综述和meta分析可以整合大量已有研究成果，并计算总体效应；实验设计具有可控性和可重复性，适用于检验因果关系。
报告中的实证结果的消除误差和偏见的方法
报告中的实证结果的消除误差和偏见的方法在社会科学研究中，实证研究是一种通过收集和分析现有数据来验证或推翻特定假设的方法。
然而，在实证研究中，由于多种原因，误差和偏见是无可避免的。
为了提高实证研究的准确性和可靠性，研究人员需要采取一些方法来消除误差和偏见。
本文将介绍六种常用的方法，分别是：随机抽样、清理数据、控制变量、双盲试验、去除噪声和多样性。
一、随机抽样随机抽样是实证研究中最常用的方法之一，它可以消除抽样误差。
通过随机抽样，研究人员可以确保样本具有代表性，能够准确地反映全体人群。
在随机抽样过程中，每个个体都有相等的机会被选入样本，从而避免了选择性偏差。
二、清理数据数据清理是消除数据误差的关键步骤。
在实证研究中，数据往往会存在缺失、错误、异常值等问题。
为了确保数据的准确性和一致性，研究人员需要对原始数据进行清理。
这包括检查数据的完整性、一致性和逻辑性，并进行必要的修正和删除。
三、控制变量控制变量是实证研究中常用的方法之一，它可以消除外部因素对实证结果的影响。
在实证研究中，往往存在多个变量之间的相互作用。
为了确定特定变量对实证结果的影响，研究人员可以通过控制其他相关变量来消除混杂因素的干扰。
四、双盲试验双盲试验是一种消除实证研究中主观偏见的方法。
在实施双盲试验时，实验参与者和研究人员都不知道给予的处理或干预是否有效。
这样可以避免参与者和研究人员对处理的预期产生主观偏见，并确保实证结果的客观性。
五、去除噪声在实证研究中，噪声是不可避免的，它可以干扰实证结果的准确性。
为了消除噪声的影响，研究人员可以采用统计方法，如平均值、中位数、回归分析等，来过滤掉随机误差。
同时，在样本量足够大的情况下，噪声的影响也会减小。
六、多样性多样性是实证研究中重要的考虑因素之一，它可以减少研究结果的偏见。
在实证研究中，研究人员可以通过增加样本的多样性来提高研究结果的泛化能力。
多样性可以包括地理多样性、文化多样性、年龄多样性等。
我国城乡教育回报率差异研究基于CHIP数据的实证分析
3、促进城乡教育交流。通过开展城乡学生交流、城乡教师交流等活动，加 强城乡之间的教育互动和合作。这不仅可以增加农村学生接触城市教育的机会， 还可以提高农村教师的教育教学水平。
4、完善劳动力市场制度。加强对劳动力市场的监管，确保城乡居民在就业 方面得到公平待遇。同时，鼓励企业到农村投资和发展，为农村居民提供更多的 就业机会和稳定的收入来源。
实证结果与分析
通过实证分析，我们发现我国城乡教育回报率存在显著差异。具体而言，城 市居民的教育回报率明显高于农村居民。这主要源于以下原因：
1、教育资源分配不均。城市拥有丰富的教育资源和优秀的教学条件，农村 则相对匮乏。这种不均衡的资源分配导致农村居民难以获得优质的教育，进而影 响了其未来收益。
然而，本次演示的研究还存在一定的局限性。首先，CHIP数据的时间跨度较 短，可能无法全面反映近年来我国城乡教育回报率的变化趋势。其次，本次演示 主要了教育回报率的差异，而未考虑到教育投资的成本问题以及个人选择接受教 育的决策过程。未来研究可以进一步拓展到教育投资成本及个人教育决策方面， 以期为缩小城乡教育回报率差异提供更为全面的政策建议。
文献综述
教育回报率是指通过教育投资所获得的未来收益的贴现值。国内外学者针对 教育回报率开展了大量研究，普遍认为教育对个人和社会的回报率均较高。然而， 对于城乡教育回报率差异的研究相对较少，这为本次演示的研究提供了契机。
研究方法与数据来源
本次演示采用了 CHIP数据，该数据涵盖了我国城乡居民的收入、教育、健 康等多方面信息。通过建立回归模型，对城乡教育回报率差异进行了实证分析。 首先，以受教育程度为自变量，以小时工资率为因变量进行回归分析；然后，以 城乡虚拟变量和其他控制变量为自变量，以上述回归残差为因变量进行回归分析。
近十年有关我国职业教育回报率研究综述
近十年有关我国职业教育回报率研究综述房基;闫广芬【摘要】职业教育回报率是指排除性别、工作经验、区域差异等因素后,职业教育对于个人收入或社会经济发展的影响.研究者对于职业教育回报率的计量方法经历了多样化阶段、单一化阶段和深入化阶段.总体来看,目前对职业教育回报率研究还存在很大不足,主要有:研究逻辑起点不明确、研究深度不足、研究结果不可比、回报率动态研究不足.【期刊名称】《职业技术教育》【年(卷),期】2017(038)016【总页数】5页(P50-54)【关键词】职业教育回报率;丹尼森计量模型;明瑟计量模型【作者】房基;闫广芬【作者单位】天津大学教育学院天津,300350;天津大学教育学院【正文语种】中文【中图分类】G719.2伴随着我国工业化、现代化进程的加快，产业结构的优化升级，以及经济增长方式的转变，加快发展职业教育，建立现代职业教育体系，不仅是当务之急，更关乎我国全面建成小康社会的未来大计。
本文通过梳理近十年有关我国职业教育回报率的研究，旨在找出国内有关研究的发展与局限，为我国职业教育发展找到一定的实证依据。
与教育回报率近义的还有教育贡献率、教育收益率两词。
有研究者认为，教育收益率是在其他条件不变的情况下，每增加一年受教育时间所引起的收入的增长[1]，多指教育对于个人收入增长的作用大小；而教育回报率、贡献率多指教育对于社会经济发展的作用大小，研究中教育回报率与贡献率不具体区分，统称教育回报率。
教育经济学家萨哈罗普勒斯指出，“教育投资的回报率”主要是指去除性别、工作经验、区域差异等因素对结果的影响后，就业者每多受一年教育所获得的收入增长率[2]。
对于教育回报率的研究不仅包括个人回报率，在当代人们同样关注宏观上教育对社会的回报率。
职业教育回报率在以往研究中未有统一的定义，从教育回报率的定义中衍生出职业教育回报率的定义应是科学可行的。
基于此，笔者认为，职业教育回报率指的是排除性别、工作经验、区域差异等异质性因素后，职业教育对于个人收入或者社会经济发展的影响大小。
2024年小学教育论文参考文献参考
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经济学研究认知与规范：思考及启发
经济学研究认知与规范：思考及启发*（Guide of Economics Research: Method and Cognition）周靖祥#摘要：论文的形成过程是一种研习，经济学研究本身就是一门博大精深的学问和知识。
经济学研究的整个系统形成程序包括：问题→文献→正论→结论→问题，从“问题”来又回到“问题”去。
经济学理论与现实结合的分析过程展现出来即为论文，经济学研究需要树立问题导向、历史主义、人文情怀和方法论认知。
在中国经济学研究的认识基础上，建立研究组成部分的结构论分析框架，并辅助实例说明研究方法选取、研究结果解释和文本呈现要领。
文章最后提出经济学研究的一些建议性主张，以为经济学研究者提供启发。
关键词：经济学；方法论；实证研究；规范研究一、写作动机和布局进入21世纪，中国经济保持了十年的“高速”发展，2000年以来更是中国经济学发展和转变的“十年”。
全球范围内，经济学的理论经典（The Common）和研究方法大多受到强烈质疑，更为犀利的批判，更为精细的重新审察。
2007年，金融危机发生激起对“凯恩斯主义”宏观经济学的反思，①此次危机俨然成了全球经济学反思的导火索，②中国经济学发展的拐点提早到来，并且不得不反思外部冲击。
事实上，对凯恩斯模型的质疑和学术批判在20世纪80年代就渐现，主要是以Lucas and Sargent（1981）和Cooper and John（1988）的两篇文章为代表，③而且国外主流经济学界针对凯恩斯主义的批判也开始于20世纪80年代*最初起名为“经济学研究论文写作论纲：迷思及求解”，修改成稿主要出于两方面原因：其一，近4年来审稿屡屡碰到“新手”写作的论文，更多时候给出的意见是“修改后再审”，随之提出的是一序列的修改建议，或者更大程度上是“如何写作论文？”从文字到文献、再到方法，有冲动说出自己的一些亲身体会；其二，这是第二年开设研究生计量经济学课程，之前也断断续续在不同场合聊过“经济学研究方法论”问题，这次希望系统地记述下来，以为学生提供一些学习资料。
我国世界一流大学建设政策的成效研究基于双重差分模型的经验证据
我国世界一流大学建设政策的成效研究基于双重差分模型的经验证据一、本文概述本文旨在通过双重差分模型的经验证据，深入研究和评估我国世界一流大学建设政策的成效。
自改革开放以来，我国高等教育经历了快速的发展，政府大力推动世界一流大学建设，旨在提升我国高等教育的国际竞争力，培养更多高素质人才，服务国家发展战略。
对于这一政策的实施效果，学界和社会各界存在不同的看法和观点。
本文旨在通过严谨的实证研究，为我国世界一流大学建设政策的成效提供科学、客观的评价。
本文将首先回顾我国世界一流大学建设政策的背景和发展历程，梳理政策的主要目标和措施。
运用双重差分模型，选取合适的样本数据和变量，构建经验证据，分析政策实施前后对我国大学的影响。
通过对比政策实施前后的变化，评估政策的成效，并探讨其背后的原因和机制。
本文将对研究结果进行总结和讨论，提出相应的政策建议和未来研究方向，为我国世界一流大学建设政策的进一步优化和发展提供参考。
本文的研究不仅有助于深入了解我国世界一流大学建设政策的成效，还能为政府决策和高等教育发展提供科学依据，具有重要的理论价值和实践意义。
同时，本文的研究方法和分析框架也可为类似政策评估研究提供借鉴和参考。
二、文献综述在探讨我国世界一流大学建设政策的成效之前，首先需要回顾相关领域的研究进展。
世界一流大学作为高等教育领域的领军者，其建设与发展一直是教育研究的重要议题。
众多学者从不同角度对世界一流大学的内涵、特征及其形成机制进行了深入探讨（张某某, 2015李某某, 2017）。
政策支持被认为是影响大学发展的关键因素之一（王某某, 2019）。
近年来，随着我国高等教育的快速发展，政府相继推出了一系列旨在促进大学向世界一流水平迈进的政策措施。
这些政策涵盖了资金投入、人才引进、科研创新等多个方面，旨在通过综合改革推动大学的整体水平提升（刘某某等, 2020）。
关于这些政策的实际成效，学术界尚存在争议。
一些研究认为政策实施有效促进了大学竞争力的提升（陈某等, 2021），而另一些研究则指出政策效果受到多种因素的制约，并非所有大学都能从中受益（赵某某等, 2022）。
101444-我国城镇居民不同教育层次的收入与教育回报率差异——基于非参数方法和参数方法的估计11
我国城镇居民不同教育层次的收入与教育回报率差异——基于非参数方法和参数方法的估计张兴祥付中昊林迪珊摘要：文章从中国家庭住户调查（CHIP）2007年的数据中筛选出普高、职高、中专和大专四个教育层次的样本进行比较。
利用非参数方法和参数方法，对我国城镇居民不同教育层次的收入与教育回报率进行估计。
研究发现，若以小时工资（均值）衡量，普高、职高、中专、大专四个教育层次的收入呈现倒“U”型分布。
通过非参核密度估计，我们考察了不同受教育群体在收入分布上的差异，并据此来推测各群体教育回报率上的差异。
修正后的最小二乘法回归结果表明，四个教育层次的样本，其教育回报率从高到低排列依次为：中专、职高、大专、普高。
分位数回归结果表明，尽管不同教育层次的回报率在各分位点上呈现不同的面貌，但其总体排序基本上与最小二乘法回归的结果一致。
关键词：城镇居民教育层次收入差异教育回报率差异一、文献回顾自从Jamison &Gaag（1987）发表了第一篇研究中国教育回报率的文章后，这一领域就成为国内外学者研究的热点。
有关中国城镇居民教育回报率的研究，可归结为四个维度：一是研究性别的教育回报率差异，如Maurer-Fazio（1999），Li（2003），陈良焜、鞠高升（2004），刘泽云（2008），黄志岭、姚先国（2009）；二是研究区域、地区或城市的教育回报率差异，如王海港、李实、刘京军（2007），杜两省、彭竞（2010）；三是研究行业或部门的教育回报率差异，如刑春冰（2005），高梦滔、张颖（2007）；四是研究年龄（工龄）的教育回报率差异，如Li &Luo（2002），王明进、岳昌君（2009），娄世艳、罗润东（2009），王美艳（2009）。
其中，以研究性别教育回报率差异的文献数量居多，当然，有些文献还兼及多个维度。
另外一些文献则专注于研究不同教育层次的工资收入差异。
我们知道，在Mincer估计方程中，如果解释变量中的教育项为受教育年限，那么回归结果刻画的将是工资收入与所受教育年限之间的线性关系，但工资收入与教育之间可能存在非线性关系（Brauw&Rozelle，2009），也就是说，不同教育层次可能存在异质性问题①，教育回报率并不是随着教育层级增加而呈线性递增的。
异质性
异质性、选择偏差与教育回报: 基于中国微观数据的实证研究*李雪松 詹姆斯·海克曼**摘 要本文根据2000年中国的微观数据，运用现代微观计量经济学的分析方法，在考虑异质性和选择偏差的基础上，估计了20世纪末中国的教育回报。
研究结果表明：与受教育水平相关的收益在人们中间存在显著的异质性；在当今中国的劳动力市场上存在一种重要的实证现象，即人们根据比较优势原理对教育水平进行选择。
传统的普通最小二乘法以及工具变量法都难以对这种选择做出合理的估计，我们的分析框架弥补了上述两种方法的缺陷。
2000年中国6个省区城镇青年大学教育的平均回报率为43%(年均近11%)。
中国在经历二十多年的市场经济改革后，较之80年代及90年代初期，教育的平均回报有了显著提高，中国的教育和劳动力市场已经开始发挥重要作用。
一、引言微观数据有两个基本特征：异质性以及缺少与实际相反的状况。
由于存在未被观测到的异质性，即使在所有可以被观测到的方面都相同的人们仍然会做出不同的决策、获得不同的收入、选择不同的投资组合。
缺少与实际相反的状况引发了数据缺失问题，如果某人实际选择了一种状况，我们就不可能观测到他(她)做出其他选择时的结果。
如果我们观测到某大学毕业生的当前收入水平，我们就不可能同时观测到假使他(她)高中毕业就参加工作的当前收入水平。
过去，解决选择和数据缺失问题的方法大多没有考虑异质性，他们一般都假设不同的个人具有同质性。
本文的研究充分考虑了个人之间显著的异质性。
我们根据中国城镇居民家庭收入与支出调查（CUHIES2000）所公布的横截面微观数据，估计了中国高等教育的异质性回报。
对学历做出不同选择的人们有着各自不同的教育回报率。
本文的工作建立在由Heckman和Vytlacil (1999, 2000, 2001)，Carneiro, Heckman和Vytlacil (2001)以及Carneiro(2002)等研究所形成的半参数分析框架基础之上。
如何进行毕业论文的实证研究的因果推断与处理选择偏差
如何进行毕业论文的实证研究的因果推断与处理选择偏差在进行毕业论文的实证研究时，因果推断和处理选择偏差是两个重要的问题。
这篇文章旨在探讨如何进行毕业论文的实证研究，以提供对因果推断和处理选择偏差的选择。
一、因果推断因果推断是指通过研究控制变量的影响，确定一个变量对另一个变量产生的因果关系。
在毕业论文中进行因果推断时，我们可以采用以下方法：1. 随机化控制实验：随机分配实验组和对照组，并在处理后比较两组之间的差异。
这种方法可以有效地控制潜在的混淆变量，从而得出因果关系。
2. 自然实验：利用自然环境中已经存在的自变量进行研究，从而推断其对因变量的影响。
例如，在研究教育影响时，可以利用学校政策或国家政策的变化进行研究。
3. 基于协变量的回归分析：通过引入协变量来控制外部变量，从而减小处理效应的影响。
这种方法可以用于观察研究或实验研究。
二、处理选择偏差的选择处理选择偏差是指处理组与对照组之间的非随机选择，可能导致对因果关系的误判。
在进行毕业论文的研究时，我们可以采取以下方法来处理选择偏差：1. 随机化处理：通过随机选择实验组和对照组，可以有效地减小处理选择偏差。
保证实验组和对照组之间的特征分布均匀。
2. 匹配控制：在观察研究中，选择与处理组具有相似特征的对象作为对照组，通过匹配来控制处理选择偏差。
3. 倾向得分匹配：根据处理组对某些协变量的倾向得分，选取与之相近的对象作为对照组。
通过这种方式，可以更准确地控制处理选择偏差。
三、总结在进行毕业论文的实证研究时，因果推断和处理选择偏差是需要考虑和解决的重要问题。
通过采用随机化控制实验、自然实验和基于协变量的回归分析，可以进行有效的因果推断。
而处理选择偏差则可以通过随机化处理、匹配控制和倾向得分匹配等方法来处理。
在具体的研究中，需要根据研究对象和可行性等因素来选择适合的方法。
只有在有效地进行因果推断和处理选择偏差的控制下，我们才能得出准确可靠的研究结果。
以上是关于如何进行毕业论文的实证研究的因果推断与处理选择偏差的选择的文章。
如何解决学术论文中的研究误差和偏差问题
如何解决学术论文中的研究误差和偏差问题学术论文作为学术研究的重要成果，其可靠性和准确性对于学术界和社会发展具有重要意义。
然而，研究误差和偏差问题是学术论文中常见且严重的挑战。
本文将探讨如何解决学术论文中的研究误差和偏差问题。
首先，研究误差是指由于实验设计、数据收集和分析等环节中的不确定性而导致的结果偏离真实值的情况。
为了解决研究误差问题，研究人员可以采取以下措施。
首先，合理设计实验方案。
在实验设计过程中，应尽量减少实验条件的变化，确保实验结果的可重复性和可比性。
其次，增加样本量。
样本量的增加可以降低随机误差对结果的影响，提高研究结果的可靠性。
此外，还可以利用统计学方法对数据进行分析，以减少由于随机误差引起的偏差。
其次，研究偏差是指由于研究设计、数据收集和分析等环节中的系统性错误而导致的结果偏离真实值的情况。
为了解决研究偏差问题，研究人员可以采取以下措施。
首先，注意样本选择的代表性。
样本的选择应尽可能代表研究对象的整体特征，避免因样本选择不当而引入偏差。
其次，注意研究设计的合理性。
在研究设计过程中，应尽量排除其他因素的干扰，确保研究结果的准确性。
此外，还可以利用双盲实验、随机分组等方法来减少实验中的偏差。
除了以上措施，研究人员还可以采取其他方法来解决学术论文中的研究误差和偏差问题。
首先，加强研究团队的交流与合作。
多学科的交叉合作可以避免研究人员的主观偏见，提高研究结果的客观性和可靠性。
其次，加强对研究伦理的关注。
研究人员应遵守科学研究的伦理规范，确保研究过程的公正性和透明度。
此外，科学界也应加强对研究结果的审查与评估，通过同行评议等机制来提高学术论文的质量和可信度。
然而，解决学术论文中的研究误差和偏差问题并非易事。
研究误差和偏差是科学研究中不可避免的问题，其根源包括人的主观因素、技术手段的限制以及研究对象的复杂性等。
因此，解决这些问题需要研究人员和学术界的共同努力，需要不断改进研究方法和技术手段，提高研究人员的素质和专业水平。
比较优势陷阱及其对中国的实证分析
第19卷第3期2006年6月西安财经学院学报Jour nal of Xi an I nstitute of F inance and EconomicsVol 19 No 3Jun 2006y比较优势陷阱及其对中国的实证分析蔡(厦门大学国际经济与贸易系,福建厦门 361005)摘 要:我国对外贸易长期实行比较优势战略,取得了较好的成绩,但也出现了贸易条件恶化与贫困化增长的局面。
本文通过对我国贸易条件与出口产品附加值的实证分析,证明了我国存在着一定程度上的比较优势陷阱,并探讨了我国比较优势陷阱生成的机制。
关键词:比较优势陷阱;贸易条件;产品附加值中图分类号:F752 文献标识码:A 文章编号:1672-2817(2006)03-0044-05一、比较优势陷阱理论综述(一)比较优势陷阱的定义大卫 李嘉图等古典学派经济学家提出比较优势理论以来,该理论得到了发达国家的大力吹捧。
从逻辑推理上讲,比较优势理论是比较完美。
但在现实的国际贸易中却出现了所谓!里昂惕夫之谜∀,此类的比较优势理论无法解释的现象,更严重的是以比较优势理论作指导,执行比较优势战略的发展中国家出现了贸易条件恶化和贫困化增长的现象,出现了比较优势陷阱。
所谓!比较优势陷阱∀是指一国(尤其是发展中国家)完全按照比较优势,生产并出口初级产品和劳动密集型产品,则它在与技术和资本密集型产品出口为主的经济发达国家的国际贸易中,虽然能获得利益,但贸易结构不稳定,总是处于不利地位,从而落入比较利益陷阱。
比较优势陷阱可以分为两种类型:第一种是初级产品比较优势陷阱。
它是指执行比较优势战略时,发展中国家完全按照机会成本的大小来确定本国在国际分工中的位置,运用劳动力资源和自然资源优势参与国际分工,从而只能获得相对较低的附加值。
并且比较优势战略的实施还会强化这种国际分工形式,使发展中国家长期陷入低附加值环节。
由于初级产品的需求弹性小,加上初级产品的国际价格下滑,发展中国家的贸易条件恶化,甚至可能出现贫困化增长现象。
教育的自选择与比较优势研究：基于中国的实证分析
作者： 林莞娟[1];王辉[1];周晓露[2]
作者机构： [1]北京大学光华管理学院,北京100871;[2]美国宾夕法尼亚州立大学,美国
PA16802
出版物刊名： 经济科学
页码： 75-89页
年卷期： 2014年 第1期
主题词： 大学教育;自选择;比较优势
摘要：当教育存在比较优势时，个人选择最大化收入的教育程度，某些人高中毕业后的工资比大学毕业后高，另一些人则相反。
因此，当存在比较优势时，上大学不一定是最优选择。
本文采用Roy模型验证中国教育选择是否存在比较优势。
根据1989—2009年中国健康和营养调查研究数据，本文得到：个人能力是多维的，人们依据比较优势选择教育程度。
这对我国大学扩招的教育政策有一定指导意义：当人们依据比较优势选择教育程度时，大学大幅度扩招可能会误导人们错误地选择大学教育，或者误导人们忽视职业技术教育，从而带来高级技工大量空缺的问题。
中国高等教育异质性回报的变化：1992～2009--基于MTE方法的实证研究
Change of Heterogeneous Return to China’s Higher Education：1992~2009作者： 张巍巍[1];李雪松[2]
作者机构： [1]中国社会科学院社会发展战略研究院,北京100045;[2]中国社会科学院数量经济与技术经济研究所,北京100732
出版物刊名： 首都经济贸易大学学报
页码： 63-77页
年卷期： 2014年 第3期
主题词： 教育回报;教育改革;经济政策微观效应
摘要：本文基于存在异质性时经济政策微观效应评价的一般理论框架，运用半参数局部工具变量（LIV）估计方法，使用微观调查数据，实证研究了1992～2009年中国高等教育异质性回报的变化趋势。
结果表明，1992年、2000年和2009年任意一个随机的个体上大学的年化平均回报率（ATE ）分别为5.5％、9.9％和11.4％，呈现上升趋势，反映了中国劳动力市场化改革的积极效应。
学术论文写作中如何处理实证研究中的偏差问题
学术论文写作中如何处理实证研究中的偏差问题在学术研究中，实证研究是一种常见的方法，它通过对现实世界的观察、实验和数据分析来验证或推翻一个假设。
然而，实证研究中常常会存在一些偏差问题，这可能会对研究结果的准确性和可靠性产生负面影响。
因此，在学术论文写作中，如何处理实证研究中的偏差问题是一个重要的议题。
首先，我们需要了解实证研究中的常见偏差类型。
其中一个常见的偏差是选择偏差。
选择偏差指的是在样本选择过程中，由于研究者的主观因素或其他外部因素的干扰，导致样本并不具有代表性。
另一个常见的偏差是信息偏差。
信息偏差指的是在数据收集和分析过程中，由于数据的不完整或不准确，导致研究结果存在误差。
此外，还有时间偏差、测量偏差等其他类型的偏差。
在处理实证研究中的偏差问题时，我们可以采取以下几个方法。
首先，研究者应该在设计研究时尽量避免偏差的产生。
例如，在样本选择过程中，可以采用随机抽样的方法，以确保样本具有代表性。
在数据收集和分析过程中，可以使用多种方法来验证数据的准确性和完整性，例如，进行数据清洗和数据验证等步骤。
其次，研究者可以通过控制变量的方法来减少偏差的影响。
控制变量是指在研究中将某些可能影响结果的变量保持不变，以便更准确地观察其他变量对结果的影响。
通过控制变量的方法，可以排除一部分偏差的干扰，使研究结果更加可靠。
另外，研究者可以采用双盲实验的方法来减少偏差的影响。
双盲实验是指在实验中，既不让被试者知道自己所接受的处理是什么，也不让实验者知道每个被试者所接受的处理是什么。
通过双盲实验的方法，可以减少实验结果受到实验者主观因素的影响，提高实验研究的可靠性。
此外，研究者还可以通过引入控制组和实验组来减少偏差的影响。
控制组和实验组是指在研究中将被试者分为两组，其中一组接受处理，另一组不接受处理。
通过比较两组被试者的结果，可以更准确地观察处理对结果的影响，减少其他因素的干扰。
最后，研究者应该在研究报告中充分揭示和讨论偏差问题。
教育异质性回报的对比研究
Comparing Study of the Heterogeneous Return to
Educatioi
作者： 简必希[1];宁光杰[2]
作者机构： [1]麦吉尔大学经济学系、南开大学经济学系,300071;[2]南开大学经济学
系,300071
出版物刊名： 经济研究
页码： 83-95页
年卷期： 2013年 第2期
主题词： 教育收益率;异质性;选择偏差;倾向性得分匹配法
摘要：本文根据中国健康与营养调查（CHNS）1997年和2006年的数据，在考虑选择偏差和个体异质性的基础上，运用倾向性得分匹配法（Propensity Score Matching Method），分别估计了中国前后十年高中和大学的教育收益率。
局部线性匹配法能有效减轻最小二乘估计因个体自选择和异质性所带来的不一致问题，而且可以对教育的处理效应进行分解。
估计结果显示：个体之间存在显著的异质性；十年间各阶段教育的平均收益率都得到显著提高；高中的年收益率均大于大学的，而大学的三项政策效应差距有缩小的趋势。
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选择偏差、比较优势与教育的异质性回报B 基于中国微观数据的实证研究李雪松(中国社会科学院数量经济与技术经济研究所100732)詹姆斯#赫克曼(美国芝加哥大学经济系)内容提要:本文根据2000年中国的微观数据,运用现代微观计量经济学的分析方法,在考虑异质性和选择偏差的基础上,估计了20世纪末中国的教育回报。
研究结果表明:与受教育水平相关的收益在人们中间存在显著的异质性;在当今中国的劳动力市场上存在一种重要的实证现象,即人们根据比较优势原理对教育水平进行选择。
传统的普通最小二乘法以及工具变量法都难以对这种选择做出合理的估计,我们的分析框架弥补了上述两种方法的缺陷。
2000年中国6个省区城镇青年大学教育的平均回报率为43%(年均近11%)。
中国在经历二十多年的市场经济改革后,较之80年代及90年代初期,教育的平均回报有了显著提高,中国的教育和劳动力市场已经开始发挥重要作用。
关键词:微观数据异质性选择偏差中国教育回报一、引言微观数据有两个基本特征:异质性以及缺少与实际相反的状况。
由于存在未被观测到的异质性,即使在所有可以被观测到的方面都相同的人们仍然会做出不同的决策、获得不同的收入、选择不同的投资组合。
缺少与实际相反的状况引发了数据缺失问题,如果某人实际选择了一种状况,我们就不可能观测到他(她)做出其他选择时的结果。
如果我们观测到某大学毕业生的当前收入水平,我们就不可能同时观测到假使他(她)高中毕业就参加工作的当前收入水平。
过去,解决选择和数据缺失问题的方法大多没有考虑异质性,他们一般都假设不同的个人具有同质性。
本文的研究充分考虑了个人之间显著的异质性。
我们根据中国城镇居民家庭收入与支出调查(C UHIES2000)所公布的横截面微观数据,估计了中国高等教育的异质性回报。
对学历做出不同选择的人们有着各自不同的教育回报率。
本文的工作建立在由Heckman和Vytlacil(1999,2000, 2001),Carneiro,Heckman和Vytlacil(2001)以及Carneiro(2002)等研究所形成的半参数分析框架基础之上。
边际政策效应(MTE)是这些文献的核心概念,这个概念是由Bjorklund和Moffitt(1987)首先提出的。
边际政策效应是指,处于接受或不接受教育临界状态的人最终选择接受教育时的平均回报。
这些人根据未被观测到的自身特征选择接受教育的不同水平。
我们的研究结果表明:对于2000年中国6省区(广东、辽宁、四川、陕西、浙江和北京)的城镇居民来说,大学4年教育的平均政策效应(ATE))))随机挑选任何一个人接受大学教育后其一生收入将增长43%(即每年大学教育带来近11%的回报率)。
而用另外两种方法)))普通最小二乘法(OLS)和工具变量法(IV))))对ATE做出的估计结果分别为29%和56%(即每年大学教育分别带来约7%和14%的回报率)。
总体中存在着显著的回报异质性,估算出的选择偏差达到了-22%。
我们的发现与Carneiro,Heckman和Vytlacil(2001)相似:人们根据比较优势原理对教育水平进行选912004年第4期李雪松、詹姆斯#赫克曼:选择偏差、比较优势与教育的异质性回报:基于中国微观数据的实证研究择。
最小二乘法(OLS)对真实的平均政策效应(ATE)给出了一个下偏的估计,而工具变量法(I V)则给出了一个上偏的估计。
在经历了二十多年以市场为导向的经济改革后,中国的平均教育回报较之80年代和90年代初期有了较大幅度的提高。
中国的教育和劳动力市场已经开始发挥作用,技能获得的回报也比以前更多了。
本文的余下内容是这样安排的:第二部分描述考虑和不考虑异质性时的收入模型;第三部分对选择偏差、边际政策效应(MTE)进行定义,并给出估计MTE的理论框架;第四部分是中国数据的实证分析结果;第五部分进行简要地总结。
二、考虑和不考虑异质性时的模型考虑如下明瑟尔(Mincer)方程,其参数为常数,这是假设不存在异质性时的传统教育回报模型。
ln Y i=B S i+C X i+U i(1)其中i表示不同的个人(i=1,2,,,n),ln Y i为收入的对数形式,S i表示受教育水平,X i为解释变量向量,比如工作年限、工作年限的平方、以及性别、地区、产业、企业所有制等虚拟变量,U i是期望为零的随机误差项,B为教育回报率,C为系数向量。
直接运用普通最小二乘法(OLS)对方程(1)进行估计存在一个问题:该模型可能遗漏了个人能力变量A i,它被包含在误差项U i之中。
许多实证分析认为Cov(A i,S i)X0,因此E(U i|S i)X0。
此时最小二乘法只能得出有偏、非一致的估计量。
Griliches(1977)阐述了对该问题的经典看法。
可是,在现实生活中,大多数数据并不包括对个人能力的度量。
于是不少经济学家想方设法运用一些变通的方法,试图来消除或减弱个人能力偏差。
许多学者采用工具变量(I V)法,找出一个与S i高度相关但与U i不相关的工具变量I i;另外一些学者采用固定效应方法,假设双胞胎、兄弟姐妹具有相近的个人能力,对他们进行成对比较;还有一些学者使用个人能力的代理变量,并把这些代理变量作为解释变量包含在X i中。
由于大多数数据并不具备采用固定效应方法所需的足够信息,而且使用该方法还需满足误差项可分离的条件,这种比较可能会使误差更趋严重。
找到满意的工具变量也很困难,事实上,大量有关教育回报和收益问题的文献中普遍使用的工具变量都是无效的,它们往往与被遗漏的个人能力相关(Carneiro与Heckman(2002)以及Carneiro(2002))。
许多实证分析表明:家庭背景往往与个人能力关系密切,良好的家庭氛围通常有助于提高个人能力(Carneiro和Heckman,2003)。
本文在实证分析过程中使用父母收入作为个人能力的代理变量。
设想一种比模型(1)更为普遍的形式,它考虑了教育的异质性回报,用随机系数的形式表示如下:ln Y i=B i S i+C X i+U i(2)其中B i表示存在异质性时的教育回报率,因人而异。
X i是由其他解释变量组成的向量,该模型在一种更为普遍的条件下对个人能力偏差进行了校正。
本文着重讨论两种教育水平的选择:高中和大学。
令S i=1表示大学学历,S i=0表示高中学历(没有接受大学教育)。
显然存在多种学历选择,我们的分析则是对实际情况的一种简化,这种简化普遍存在于文献中。
大量证据表明,在多数情况下,教育回报与受教育年限并不成线性关系,使用传统的收入对数对于学历的回归系数将导致对教育回报率估计的严重偏差(Heckman,Lochner 和Todd,2003)。
92两种潜在的选择结果(ln Y0i,ln Y1i)可以表示为:ln Y0i=C0X i+U0i(当S i=0时)(3a)ln Y1i=C1X i+U1i(当S i=1时)(3b)对总体而言,E(U0i|X i)=0,E(U1i|X i)=0。
由于存在数据缺失问题,在横截面上想同时获知一个人的ln Y0i和ln Y1i通常是不可能的。
我们仅仅可以确定分布F(ln Y0i|X i,S i=0)和F(ln Y1i|X i,S i=1),而不可能确定分布F(ln Y0i|X i)和F(ln Y1i|X i)。
由于异质性及选择问题的普遍存在,我们不可能再使用诸如OLS和IV的传统方法来估计参数。
对结果进行整理,有:ln Y i=S i ln Y1i+(1-S i)ln Y0i(4a)=[(C1-C0)X i]S i+C0X i+[U0i+(U1i-U0i)S i](4b)=[(C1-C0)X i+(U1i-U0i)]S i+C0X i+U0i(4c)=B i S i+C0X i+U0i(4d)其中B i=(C1-C0)X i+(U1i-U0i)(5)表示个体i的异质性教育回报。
当C1X C0(即存在观测到的异质性(C1-C0)X i),或U1i X U0i(即存在未观测到的异质性(U1i-U0i))时,B i在总体中是一个变量,教育回报是一个服从于一定分布的随机变量。
在给定X的条件下,B i的平均值为:B=E(B i|X i)=E[(C1-C0)X i](6)假设人们根据下述选择规则来决定是否进入大学学习:S*i=P i(Z i)-U siS i=1当S*i\0时0当S*i<0时(7)其中S*i为隐藏变量,代表入学的净收益,Z i是可观测到的变量向量(Z i可能包含部分X i)。
P i=P i(Z i)表示参与或接受政策(比如进入大学学习)的概率,它可用概率模型或逻辑模型估计出来。
U s i表示个体i在政策选择过程中未被观测到的异质性。
为不失一般性,假设U si在[0,1]区间上服从均匀分布(Heckman和Vytlacil,1999),对于个体i 来说,是否进入大学学习完全取决于观测到的异质性P i(Z i)与未被观测到的异质性U si之间的比较。
U s i越小,则进入大学学习的可能性越大。
三、选择偏差与边际政策效应令$i=ln Y1i-ln Y0i表示某项政策使个体i从S i=0转变到S i=1时的经济收益。
根据方程(3a)、(3b)及(5),$i=B i。
根据方程(3a)、(3b)及(6),普通最小二乘法(OLS)估计量的概率极限为: p lim(^B O LS)=E(ln Y i|X i,S i=1)-E(ln Y i|X i,S i=0)=E(C1X i+U1i|X i,S i=1)-E(C0X i +U0i|X i,S i=0)=^B(ATE)+[E(U1i|S i=1)-E(U0i|S i=0)](偏差)(8)其中,平均政策效应ATE表示随机挑选一个具有特征X的个体所具有的教育回报的均值,定义如下:932004年第4期ATE=E($i|X i)=E(B i|X i)= B(9)如果人们很清楚各自的U si且依据(U0i,U1i)采取行动,那么S i将与U0i及U1i相关,方程(8)的第二项将不为零。
因此普通最小二乘法OLS是对ATE的有偏估计量。
注意到方程(8)也可表示为:p lim(^B O LS)=E(ln Y i|X i,S i=1)-E(ln Y i|X i,S i=0)=E(B i|X i,S i=1)(TT)+[E(U0i|S i=1)-E(U0i|S i=0)](选择偏差)(10)其中参与者的平均政策效应TT表示那些政策参与者(比如进入大学学习)与假设他们没有参与该政策(比如没有接受大学教育)时相比所获得的效应的均值,定义为:TT=E($i|X i,S i=1)=E(B i|X i,S i=1)= B+E(U1i-U0i|S i=1)=ATE+E(U1i-U0i|S i=1)](分类效应)(11)选择偏差E(U0i|S i=1)-E(U0i|S i=0)表示事实上的政策参与者(比如进入大学学习)假设他们未参加项目时的不可观测变量与真正未参加项目者(比如未接受大学教育)的不可观测变量之差的均值,也即大学毕业生如果他们高中毕业就参加工作的当前收入与真正高中毕业生的当前收入之间的不可观测变量差异的均值。