system: [SYSTEM]

user: 3. 研究结果与分析 3.1. 教育回报率的估计 表4~6给出了各教育阶段教育回报率在最近邻居匹配、半径匹配和核匹配三种方法计算下的估计结果。模型(1)~(3)分别代表全样本以及男、女子样本。 Table 4 Rate of return of education at different educational levels (nearest neighbor matching 教育层次 (1)全样本 (2)男性 (3)女性 ATT t值 ATT t值 ATT t值 小学学历 9.42 2.31 ＊＊ 9.49 −1.18 9.25 1.85 ＊ 初中学历 9.89 0.41 10.05 0.55 9.67 0.15 高中学历 10.28 3.36 ＊＊＊ 10.39 1.45 10.10 1.86 ＊ 大专学历 10.72 4.36 ＊＊＊ 10.83 2.67 ＊＊＊ 10.60 2.37 ＊＊ 大学学历 11.00 2.99 ＊＊＊ 11.15 2.28 ＊＊ 10.84 2.37 ＊＊ N (观测值) 4679 2566 2113 表4. 不同教育层次教育回报率(最近邻居匹配) 注：***、**和*分别表示在1%、5%和10%统计水平上显著。 Table 5 Rate of return of education at different educational levels (radius matching 教育层次 (1)全样本 (2)男性 (3)女性 ATT t值 ATT t值 ATT t值 小学学历 9.42 2.31 ＊＊ 9.50 −1.14 9.23 1.75 ＊ 初中学历 9.89 0.43 10.05 0.56 9.66 0.10 高中学历 10.28 3.42 ＊＊＊ 10.39 1.46 10.09 2.02 ＊＊ 大专学历 10.72 4.38 ＊＊＊ 10.84 2.65 ＊＊＊ 10.63 2.73 ＊＊＊ 大学学历 10.73 2.99 ＊＊＊ 11.13 2.23 ＊＊ 10.84 2.37 ＊＊＊ N (观测值) 4679 2566 2113 表5. 不同教育层次教育回报率(半径匹配) 注：***、**和*分别表示在1%、5%和10%统计水平上显著。 Table 6 Rate of return of education at different educational levels (kernel matching 教育层次 (1)全样本 (2)男性 (3)女性 ATT t值 ATT t值 ATT t值 小学学历 9.42 2.17 ＊＊ 9.49 −0.2 9.24 2.38 ＊＊ 初中学历 9.89 0.97 10.05 0.89 9.67 0.19 高中学历 10.28 3.72 ＊＊＊ 10.39 2.80 ＊＊＊ 10.10 3.04 ＊＊＊ 大专学历 10.72 5.07 ＊＊＊ 10.83 3.98 ＊＊＊ 10.60 3.49 ＊＊＊ 大学学历 11.00 3.63 ＊＊＊ 11.15 2.21 ＊＊ 10.84 2.25 ＊＊ N(观测值) 4679 2566 2113 表6. 不同教育层次教育回报率(核匹配) 注：***、**和*分别表示在1%、5%和10%统计水平上显著。 表4~6分别使用了最近邻居匹配、半径匹配和核匹配三种方法，可以看到三种匹配的结果教育收益率都非常接近，且三个样本的大多数分组在这三种方法的t检验结果都在1%到5%的水平下显著，说明结果是稳健的。 总体而言，教育回报率与学历呈正相关，即学历越高，教育回报率越高，这一结论与其他学者研究结论相同。且相较于前一教育水平，受教育水平层次越高，教育回报率均提高得越多。 全样本中，除初中学历外，其他层次教育的教育回报率结果在3中匹配方法中统计上均较为显著。初中学历教育回报率在统计上不显著可能原因是，相对于未达初中学历的样本来说，初中学历在社会上也并无任何竞争力，都只能从事较为简单的体力劳动。 男性子样本在高中学历之前的教育回报率在最近邻匹配和半径匹配中均不显著，但男性高中学历教育回报率在核匹配方法中在1%的统计水平上显著，大专及以上学历在3种匹配方法中统计上均较为显著。其中教育回报率不显著的原因与全样本类似，高中学历相对于初中学历差别也不大。但是在核匹配中高中学历教育回报率十分显著，这仍需要进一步的研究。 女性样本除初中教育回报率不显著外，其他层次教育的教育回报率在3中匹配方法中统计上均较为显著。女性初中教育回报率不显著的原因大致与前述理由相同。 3.2. 共同支撑假设 PSM匹配效果如何首先需要检测模型是否满足共同支撑假设。如果对照组和处理组的匹配变量的重叠区间太窄，处于重叠区域外的样本无法实现有效匹配，从而导致过多的样本损失，会影响处理效应的可靠性。图1是男女子样本处理组和对照组在各教育阶段匹配后的密度函数图。可以看出，匹配后男性、女性小学和初中学历的处理组和对照组的倾向得分区间具有相当大范围的重叠，但在密度分布上重合度不算太好，拟合效果不佳；匹配后男性、女性高中学历及之后的处理组和对照组的倾向得分区间具有相当大范围的重叠，且密度分布重合度较高，表明大多数观察值在共同取值范围内且拟合效果较为理想，进行倾向得分匹配仅会损失少量样本，共同支撑条件得到满足。 3.3. 平衡性假定检验 PSM匹配后还需要使得处理组和对照组在各个维度上的变量特征上没有显著的差异。若完成匹配后的变量之间还存在显著差异，则难以减小因为样本个体异质性产生的偏差而得到净效应。本文参考陈强教授的做法，比较匹配前后处理组与对照组之间匹配变量的标准化偏差，标准化偏差减小表明两组差异减小；考察匹配后处理组与对照组之间匹配变量的均值是否存在差异，用p值检验判断差异是否显著。结果见表7。 图1. 匹配后的密度函数图 Table 7 Balance hypothesis test results (university group 变量 处理 男性 女性 处理组 对照组 标准化偏差(%bias) p值 处理组 对照组 标准化偏差(%bias) p值 父亲受教育水平 匹配前 9.4437 8.1818 29.8 0.001 10.626 9.0874 43.3 0 匹配后 9.3659 9.1558 5 0.563 10.329 10.063 7.5 0.363 母亲受教育水平 匹配前 8.2465 6.2846 42.8 0 9.2135 7.7136 38.3 0 匹配后 8.1449 7.6232 11.4 0.17 8.9008 8.3294 14.6 0.107 户口 匹配前 1.0704 1.087 −6.1 0.477 1.0427 1.0631 −9.1 0.314 匹配后 1.0725 1.0833 −4 0.635 1.0476 1.0357 5.3 0.505 籍贯 匹配前 13.208 14.727 −16.8 0.052 12.754 14.243 −16.3 0.076 匹配后 13.25 12.79 5.1 0.538 13.095 13.163 −0.7 0.934 家庭规模 匹配前 2.7077 2.8182 −9.3 0.283 2.9359 2.7913 12.8 0.167 匹配后 2.721 2.5616 13.4 0.123 2.8929 2.877 1.4 0.87 工龄 匹配前 0.0493 0.12253 −26.3 0.002 0.0427 0.08252 −16.5 0.067 匹配后 0.05072 0.05072 0 1 0.04762 0.03571 4.9 0.505 工作经验 匹配前 268.69 421.07 −40.2 0 207.73 301.78 −34.6 0 匹配后 274.79 287.94 −3.5 0.636 220.25 265.41 −16.6 0.047* 健康水平 匹配前 4.1796 4.0949 10.4 0.227 4.0427 4.1068 −8.2 0.371 匹配后 4.163 4.2319 −8.5 0.281 4.0516 4.0476 0.5 0.956 婚姻 匹配前 0.71831 0.70356 3.2 0.707 0.74021 0.75728 −3.9 0.669 匹配后 0.71014 0.71739 −1.6 0.851 0.72222 0.78571 −14.6 0.098* 政治面貌 匹配前 0.36972 0.3083 13 0.134 0.31673 0.13107 45.6 0 匹配后 0.35145 0.39493 −9.2 0.292 0.24603 0.30556 −14.6 0.135 听普通话 匹配前 4.5141 4.336 25.2 0.004 4.5836 4.3835 32.9 0 匹配后 4.5 4.4819 2.6 0.742 4.5476 4.5278 3.3 0.7 说普通话 匹配前 4.2324 3.9368 33.3 0 4.3737 4.2039 23.6 0.01 匹配后 4.2101 4.221 −1.2 0.874 4.3532 4.3095 6.1 0.478 普通话水平 匹配前 9.4437 8.1818 29.8 0.001 20.31 18.777 29.4 0.001 匹配后 9.3659 9.1558 5 0.563 20.075 19.774 5.8 0.503 民族 匹配前 8.2465 6.2846 42.8 0 0.06762 0.04369 10.4 0.263 匹配后 8.1449 7.6232 11.4 0.17 0.05159 0.12698 −32.9 0.003 宗教信仰 匹配前 1.0704 1.087 −6.1 0.477 0.93594 0.91262 8.8 0.332 匹配后 1.0725 1.0833 −4 0.635 0.93254 0.88492 18 0.064* 表7. 平衡性假定检验结果(以大学学历分组为例) 首先看标准化偏差(%bias)是否减小。匹配后，10个分组样本中处理组与对照组各匹配变量的标准化偏差均大幅减小，匹配后偏差大都低于10%，除个别外基本上都低于25%，满足Rubin [ 19 ] 对样本匹配的要求，大幅降低了教育回报率的估计总偏误，证明匹配效果较好。 其次用t检验对处理组与对照组的匹配变量均值进行差异显著性检验。结果表明，匹配后绝大部分变量的均值没有显著差异，说明成功匹配的样本除学历变量外可看作一个人，即满足反事实分析框架。 总体而言，男女子样本在匹配后显著降低了配对个体之间变量的差异，大幅度降低了样本内生性带来的自选择偏误，满足了平衡性假定要求，样本匹配效果良好。 3.4. 男性和女性教育收益率差异的比较 基于倾向得分值，本文对样本进行匹配并分别计算出男性和女性在各教育阶段的教育回报率，即表4~6中ATT值。由表4~6可知，这三种匹配方法得到的结果无明显差异，与已有文献中匹配方法对匹配结果影响不大的结论相一致。本文男女子样本在各教育阶段的控制组和对照组样本量均比较充足，满足PSM对数据量的要求。其中核匹配效率最高，使用该匹配方法完全可以保证匹配的质量，且方差较小，估计效果较好。因此，本文主要讨论核匹配法的估计结果，同时，由于男女子样本在小学和初中学历分组中匹配效果不佳，所以，本文主要讨论高中及之后学历的教育回报率。 从表6可知，个体在不同教育阶段的教育回报率不同，男女样本在相同教育阶段获得的教育回报率也不同。整体上对教育收益率进行比较，可以发现：从各阶段教育的教育回报率来看，全样本和男女子样本的教育回报率都随着教育层次的提升而增加，且各个教育阶段的教育回报率男性均略高于女性0.3个百分点左右。 男性小学学历的教育回报率为9.49%，高于女性的9.25%，不同以往研究的是，拥有小学学历的男性教育回报率略高于女性，但男性小学教育回报率在统计上不显著。男性初中学历的教育回报率10.05%，仍高于女性的9.67%，两者均高于小学学历的教育回报率，但在统计上都并不显著。因此，此两项结论有待进一步研究。 男性高中学历的教育回报率为10.39%，高于女性的10.10%，两者教育回报率均高于受教育水平未达高中的样本。说明在完成义务阶段教育后，无论男女接受高中教育将会获得更高的教育回报。不同与以往研究的是，高中教育阶段男性教育回报率略高于女性0.29个百分点。 男性大专学历的教育收益率为10.83%，高于女性的10.60%，两者教育回报率均高于受教育水平为高中的样本。说明在完成高中阶段教育后，接受大专教育的个体将会获得更高的教育回报。同样不同与以往研究的是，大专学历的男性教育回报率略高于女性0.23个百分点。 男性大学学历的教育收益率为11.15%，高于女性的10.84%，两者教育回报率均高于受教育水平为高中的样本。表明在完成高中阶段教育后，接受大学教育的个体将会获得更高的教育回报，且回报率高于接受大专学历。同样不同与以往研究的是，大学学历的男性教育回报率仍略高于女性0.31个百分点。 综上所述，我国男性在各个教育阶段的教育回报率均要略高于女性。