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原文信息：
Tan, Brandon Joel. “The consequences of letter grades for labor market outcomes and student behavior.” Journal of Labor Economics 41.3 (2023): 565-588.
原文链接：
https://doi.org/10.1086/719994
2023年底，北京大学校报发文《放弃绩点——成绩评定改革在“生科”》。北京大学生命科学学院从2020级开始，在本院开设的专业核心课、专业选修课、实验和实践类课程的成绩评定中推荐采用等级制。成绩的综合评价用优秀率（A%，成绩为A的课程所占的比例）和优良率（AB%，成绩为A和B的课程所占的比例）替代GPA。这种相对粗糙的成绩评定方式避免同学因为一两分而陷入内卷，鼓励同学们提升综合素质。但等级制成绩评定的“断点”造成了相似成绩的学生具有截然不同的等级，这对学生的劳动力市场表现以及之后的行为有什么影响？本文解答了我们关于这个问题的困惑。
01
引言
等级制是一种相对粗糙的成绩评定方式。获得B等级代表着一个较宽的成绩区间，并不能完全反映学生在给定课程中的表现。尽管如此，字母等级依然作为学生能力的信号。作者使用新加坡国立大学（NUS）的管理数据研究等级制成绩的影响。
作者使用了断点回归（RD）的方法，即考虑到在等级制成绩的分界点处，具有相似的学业表现的同学获得了不同的等级制成绩。同时，学生的个人特征以及大学录取分数等能力衡量标准在断点处都是连续的。学生成绩的分布在断点处也并没有跳跃。
作者发现获得较高的等级制成绩的学生，毕业后月收入增加45新元（32美元）或1.4%。异质性分析发现，收入在A-断点处跳跃最大，必修课程的成绩相对于选修课程对未来收入影响更大。但作者并未发现等级制成绩对于学生其他劳动力市场表现（如，就业状况和就业行业）的影响。“自我信号”、同侪效应、大学就业市场资源以及其他心理因素可能是潜在的机制。
本文与教育在劳动力市场中的信号价值的文献直接相关，特别是建立在类似地准实验设计的学历效应研究的基础上。本文是第一篇研究等级制成绩较高对于劳动力市场结果影响的论文。本文的结果证明等级制成绩会扭曲工资和学生行为。另外，除了较高成绩的劳动力市场信号作用，本文也重点关注学生的行为渠道。
背景和数据
02
本文的数据来自新加坡国立大学2005/2006-2013/2014的8个入学群体学生的行政记录，包含学生-课程级别的等级制成绩以及精确分数（0-100）。并将其与学生毕业6个月后进行的毕业生就业调查（GES）数据进行合并。毕业生就业调查询问学生的工资、毕业后的求职经历以及有关当前工作的各种信息。新加坡所有学校均参与调查，且回复率大于70%。
比较关键协变量的均值可以发现，合并后样本数据与完整样本数据（8届新国立毕业生）相似。最终合并样本由32123名学生组成。
表 A2 列出了本文在学生-课程层面的主要结果变量的汇总统计数据：毕业后的月收入、未来课程的累积平均绩点（ CAP） 以及未来课程的平均难度水平。
新国立大学是新加坡最大的大学，自 2000 年代中期以来，每年招收的本科生人数约占全部人数的 44%。在新加坡，学生在入学前选择课程，课程没有入学成绩要求，院系顾问也不被批准干预学生的课程选择。
03
实证策略
作者使用了断点回归（RD）的研究方法，将分数稍高于等级制断点的学生与分数稍低于等级制断点的学生进行比较。由于得分在断点附近的学生在个人特征、课程表现以及学习能力等方面相似，这种设计能将接受不同字母等级的影响与其他混杂因素区分开来。在此假设下，字母等级截止处结果的任何不连续跳跃都可以解释为获得较高字母等级的因果效应。
yi是学生的结果变量, mij是学生i在课程j取得的分数（0-100），cij是学生i在课程j中最接近的等级制成绩截止值，如果学生i的分数大于对应的等级制成绩截止值，则D（mij>cij）等于1。f(mij)是关于的函数，Xij是代表个人特征的向量（即，学生人口统计变量和本科录取分数）。参数β识别了学生接受较高等级制成绩相对于较低等级制成绩的局部平均治疗效应，特别是那些得分接近字母等级阈值的观测值。
作者在识别中使用三角核和局部多项式回归，并基于Calonico、Cattaneo 和 Titiunik (2014) 开发的方法使用最佳带宽。作者以mij与临近的等级制阈值的距离的标准差作为运行变量。作者报告了聚类在学生层面的稳健的偏差校正标准误。作者通过包括 UAS 和人口控制变量、课程字母等级截止分层固定效应以及使用局部线性 RD 规范来检查结果的稳健性。
结果
04
（1）可信性
RD设计的关键识别假设是，如果没有处理（获得更高的字母等级），个体的平均结果在运行变量（分数）上将是平滑的。
A．制度细节和政策
新国立几乎所有本科课程都有静坐期末考试，并且成绩根据在班级内的排名进行调整。因此，学生不可能完美控制自己的课程成绩。此外，成绩变更需要层层审批，非常困难。
B．在等级截止值处随机选择
可观察的人口变量在等级制成绩截止值是平滑的。图1展示了学生的种族、出生年份、性别以及对GES调查做出回应的概率在截止值处都是连续的。
更重要的是，作者证明学生能力的衡量标准在等级制成绩截止值处是平滑的。图2展示了学生的大学申请分数以及过去的累计平均成绩在截止值附近是连续的。
作者还根据 McCrary (2008) 检查了等级制成绩截止值附近运行变量的密度，并没有发现明显聚集的证据。
（2）基准结果
A．工资
图3 A展示了截止值附近的学生获得较高的等级制成绩的工资回报。在截止值两侧，收入与距截止值的距离的关系平坦，说明等级制成绩作为信号很重要，而人们收到的精确分数可能并不重要。
表2面板A给出了基准回归方程的RD估计值。结果表明，获得更高的等级制成绩的学生毕业后月收入增加32美元（45新元），即1.4%。
B. 学生行为和结果
图3 B和图3 C分别展示了获得更高的等级制成绩对于学生在未来学期的累积平均绩点和在未来学期修读课程的难度的影响。
表2面板B和面板C分别展示了上述的回归结果，获得较低的等级制成绩会使得学生在未来学期的累计平均成绩更低，修读的课程难度也更低。
C. 其他劳动力市场结果
表A8结果表明获得较高的等级制成绩对于学生是否进入劳动力市场以及是否有全职工作没有影响。
作者也探究了获得更高等级制成绩对就业行业的影响。图A3表明这种影响为0且不显著。上述结果表明，等级制成绩对收入的影响并不是由兼职就业或就业行业驱动的。
D、异质性
首先，表3结果表明获得更好的等级制成绩所带来的收入回报是由第一年和第二年所修课程驱动的。
表4结果显示了选修课程和必修课程分别对于Y变量的影响，即选修课程存在零效应，而非选修课程获得较高成绩的回报则与零显着不同，为 36 美元（51 新元）。
作者在表5按照不同等级截止值的回归结果。结果表明，在A-截止点处获得更高等级制成绩所带来的收益回报最大，其次是 A 和 B- 截止点。
表6展示了按照性别分别进行的回归结果。男性获得更高成绩的回报为 43 美元（60 新元），女性为 24 美元（34 新元），这两者在统计上都很显著。
（3）机制
A. 劳动力市场信号
更高的等级制成绩可以作为劳动力市场信号对收入产生直接影响。雇主可能会使用成绩作为能力的信号，因此根据这种粗略的衡量标准向类似的学生支付不同的工资。在表7中，作者估计CAP每增加1个点（≥3.3），每月工资回报为712新元（第4栏）。考虑到单个课程CAP增加对总CAP的影响，劳动力市场信号可能只能部分解释获得较高边际等级的巨大工资回报。
B. 学生行为
在前文中，作者发现获得较差的等级制学生的学生未来的成绩更差，并且修读课程的难度也会较低。对这些行为结果的一种解释是自我信号理论，学生将更好或更差的成绩解释为自己能力的信号，影响他们未来的行为和结果。
另一个看似合理的解释是，学生的行为是对雇主信号的最佳反应。但收入对CAP的函数并非凸的，对于之前CAP 足够的学生来说，降低努力程度来应对较低的等级制成绩并不是最佳选择。还有一种可能性是，对未来成绩的影响是由那些处于分布最顶端的人推动的，他们争夺最好的工作，而这些工作是稀缺的。因此，当一个人的成绩较低并且不再具有竞争最佳工作的竞争力时，学生会理性地减少他/她的努力。
行为和收入影响的另一种可能机制是，较差或较好的成绩可能会影响学生的同侪群体，本文未对此进行检验。
C. 非行为机制
可能还有其他非行为机制可以解释较高等级制成绩对收入的巨大影响。首先，教师可以利用学生的早期成绩来建议学生选修更高级的课程。其次，较高的成绩可能会让学生获得其他人力资本建设的机会。第三，新加坡国立大学的就业服务可以获取学生成绩单，职业顾问可能会根据学生的字母等级或感知能力向他们提供不同的建议和机会。
05
结论
作者使用新加坡国立大学（NUS）的管理数据研究等级制成绩的影响。作者使用断点回归（RD）的方法，即考虑到在等级制成绩的分界点处，具有相似的学业表现的同学获得了不同的等级制成绩。作者发现获得较高的等级制成绩的学生，毕业后月收入增加45新元（32美元）或1.4%。异质性分析发表，收入在A-断点处跳跃最大，必修课程的成绩相对于选修课程对未来收入影响更大。但作者并未发现等级制成绩对于学生其他劳动力市场表现（如，就业状况和就业行业）的影响。“自我信号”、同侪效应、大学就业市场资源以及其他心理因素可能是潜在的渠道。
本文发现了大学班级中成绩较好和较差的学生之间存在显著差距。政策制定者应该在等级制成绩制度的决策中考虑到这些扭曲。例如提供更多的信息以及个性化和有针对性的学生辅导计划。
Abstract
I study the consequences of letter grades serving as coarse measures of academic achievement using university administrative data that record both the letter grade and the precise mark (0–100) received for each course that a given student takes. I exploit a regression discontinuity design with marks as the running variable. I find that receiving a better grade in a single class results in USD 32 greater monthly earnings after graduation, a 1.4% increase. I also find that marginal students who receive a worse grade take significantly easier courses and earn lower grades in future semesters.
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