推文人 | 杨鹏 

原文信息：Jia, Ruixue and Hongbin, Li, The Value of Elite Education in China. 21st Century China Center Research Paper No. 2017-07.

 

本文利用清华大学中国经济社会数据中心2010-2015年中国大学生调查（CCSS）的90所大学40,916个大学生样本数据，采用精英大学的高考录取分数线作为模糊断点识别策略（Fuzzy RD），研究精英大学教育对于劳动力市场的影响，研究发现：（1）相比于没有接受精英大学教育的大学生，接受精英大学教育的大学生的月工资会增加30%-40%，工资溢价主要来自与大学相关的关系网和教育信号的作用而不是人力资本的作用；（2）接受精英大学教育能够改善代际收入流动性，但是不会影响父母背景对于大学生就业市场的影响。

 

数据

 

本文使用的数据范围涵盖全国27个省市，时间跨度为2010-2015年共计六轮调查。精英大学定义为211工程或者中央政府直接管辖的大学，被调查的90所大学中的26所被定义为精英大学，每年被调查的大学数量和大学生人数如下表所示：

本文关键变量的描述性统计如下表所示：

估计方法

 

研究精英大学高考录取分数线对于个体被精英大学录取概率的影响。

 

第一步，先画图：精英大学每年在各个省市的文理科录取分数线作为断点，选取接近IK最优带宽的20分（约占高考总成绩的3.3%）作为基准带宽，研究被精英大学录取概率在断点前后是否存在跳跃。下图（a）是原始数据，（b）是控制了省市-年份-文理科固定效应，（c）和（d）是安慰剂检验，分别用前一年该省市文理科精英大学录取分数线和下一年该省市文理科精英大学录取分数线作为断点，从下图（a）和（b）可以看出，无论是否控制省市-年份-文理科固定效应，被精英大学录取概率在断点前后存在显著性差别；从下图（c）和（d）可以看出，被精英大学录取概率在安慰剂断点前后是连续。

第二步，第一阶段回归，研究精英大学录取分数线与被精英大学录取概率之间的关系：

其中，〖EliteUniv〗_(i,p,y,tr)表示 p省市y年的文科或理科（tr）个体i能否被精英大学录取，〖Score 〗_i表示个体i的高考分数，Cut_(p,y,tr)表示 p省市y年的文科或者理科（tr）的精英大学录取分数线，λ_(p,y,tr)表示p省市y年文科或者理科（tr）的固定效应。选取接近IK最优带宽的20分作为基准带宽，采用局部线性非参估计和参数估计两种方法，回归结果如下表所示：不论采用哪种方法，还是加入省份-年份-文理科固定效应、交互项等，高考分数线超过当年在该省市文科或理科录取线以上的考生，被录取到精英大学的概率有很大提升，并且很显著。

对于断点识别的一个关键假定是个体不能准确地操纵或控制临界点，其他可观测协变量在断点附近连续。由于少数民族、烈士子女、体育/音乐/数学等特长生加分政策的影响，高考分数在断点以下的个体也有可能被精英大学录取；由于省市内部激烈的竞争，即使高考分数在断点以上的个体也有可能不被精英大学录取。但是前者是在高考之前就被决定了，后者主要是外生因素，并不影响本文的识别，对于本文可能存在的一个影响是，个体对于大学专业或者大学地域的偏好导致个体在选择是否上精英大学和大学地域与大学专业之间做权衡，作者在文章中也花大量篇幅论证这也不是一个问题，具体内容略。其他可观测协变量，比如性别、年龄、是否复读、是否农村、父母收入、父母是否有大学文凭、父母是否党员等变量在断点前后都是连续的，没有存在跳跃，具体图表略。所以本文用精英大学的省市录取分数线作为断点，在因果识别上没有问题的。

 

回归结果

 

1. 精英教育与收入溢价

其中，〖(ln)Wage〗_(i,p,y,tr)表示p省市y年文科或理科（tr）的个体i的工资或工资对数，其他变量含义等同于上一个方程。回归结果如下表4所示：不论采用局部线性非参估计还是参数估计，不论采用简约方程还是两阶段估计方法，接受精英大学教育对于个人收入或者收入的对数溢价都是显著为正的，并且很稳健。 此外，更换带宽、考虑不同年份的生活成本、工资测量误差等因素，结果依然很稳健，具体图表略。

2. 精英教育与代际收入流动性

 

前面研究了精英大学教育对于收入溢价的影响，接下来研究接受精英大学教育与代际收入流动性的关系，代际收入流动性的测量采用两种方法，一种是对收入进行五等分排序的方法，另外一种是子女收入对数与父母收入对数，回归方程设定如下：

其中，〖ChildRank〗_(i,p,y,tr)表示子女的收入五等分排序，ParentRank表示父母的收入五等分排序，β_1度量父母收入排序与子女收入排序的差异性，其他变量含义如同前面方程。具体结果如下表5所示：接受精英教育改善了代际收入流动性，但不能改变父母背景对于代际收入流动性的影响。此外，作者还利用智联招聘网304,021个样本数据研究精英教育是否对于个体第一份工作产生工资溢价，研究结果表明：精英大学教育对于个人第一份工作产生显著为正的工资溢价，具体方程和图表略。

工资溢价的作用机制

 

作者从人力资本、社会网络和信号理论三个角度分析精英大学教育工资溢价的作用机制。

 

1.人力资本理论

 

采用大学英语四级考试成绩作为人力资本的代理变量，同时也研究其他类型的证书考试，如计算机等级、注会、驾照等，如下表7所示，精英教育对人力资本积累没有显著性影响。

2. 社会网络理论

 

采用接受精英大学教育个体的同学的父母的党员比率或者大学学历比率作为测量社会网络的方法，从下表8可以看出：接受精英大学教育个体的同学父母党员比率和大学学历比率比接受非精英大学教育个体的同学的父母党员比率和大学学历比率高，而且对个体工资有显著正向的影响。

3. 信号理论

 

主要从求职途径和找工作受到的歧视两个方面研究信号理论，求职途径：从下表9的（3）可以看出，精英大学的声誉吸引更多的雇主进行校园招聘；找工作受到的歧视：从下表10的（1）至（5）可以看出，精英大学教育并不会显著性影响找工作过程中受到来自性别、外貌、口音、城乡和户籍的歧视，但是（6）表明接受精英大学教育会减少大学学历是否是精英大学的学历等级歧视，不显著的可能原因是样本量偏少，估计不准确。

Abstract

 

This paper studies the labor market consequences of elite education in China, ex- amines the relative importance of elite education and parental background, and sheds light on the mechanisms underlying the impacts of elite education on labor market outcomes. We overcome challenges of data availability and selection bias by compiling our own large-scale dataset and exploiting a discontinuity in elite university admissions eligibility that exists around college entrance exam cutoff scores. We find that receiving an elite education increases the monthly wages of workers by 30-40%. Elite education affects intergenerational mobility, but it does not change the influence that parental background has on employment outcomes. There is suggestive evidence that the wage premium is more likely to be explained by university-related networks and signaling than human capital.