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当学校教育被误报时估计学校教育回报

作者

上市的：
  • 托马斯·凯恩

    （哈佛大学和NBER）

  • 塞西莉亚·E·罗斯

    （普林斯顿大学和NBER）

  • 道格拉斯·斯泰格尔

    （达特茅斯学院和NBER）

摘要

我们提出了一种通用的矩技术方法，利用工资、考试成绩和其他协变量的差异来识别自我报告和成绩单报告学校教育中的测量误差，以识别每个测量的相对真实性。我们还探讨了此类报告错误对OLS和IV学校教育回报估算的影响。研究结果为广泛文献中关于教育回报的两个常见发现提供了新的线索：“羊皮效应”和最近的IV估计，这两个发现依赖于“自然实验”来确定教育回报。首先，受访者倾向于自我报告学位获得情况，而不是报告与学位获得情况不符的教育获得情况。例如，我们估计，超过90%的大专或学士学位学生准确地报告了学位成绩，而只有略高于一半的大学学分学生准确地报道了他们的教育成绩。因此，OLS的估计往往低估了每年的教育回报，夸大了学位效应。第二，由于教育程度的测量误差是非经典的，IV估计也往往有偏差，尽管偏差的大小取决于受工具影响的教育程度区域的测量误差的性质。

建议引用

  • 托马斯·凯恩（Thomas J.Kane）、塞西莉亚·E·罗斯（Cecilia E.Rouse）和道格拉斯·斯泰格（Douglas Staiger），1999年。"当学校教育被误报时估计学校教育回报,"工作文件798，普林斯顿大学经济系，劳资关系科。。
    • 手柄：RePEc:pri:indrel:419
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    IDEAS上列出的参考文献

    作为
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    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

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    关键词

    测量误差;重返学校;广义矩量法;
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    • N74号-经济史---经济史：运输、国际和国内贸易、能源和其他服务---欧洲：1913年-
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