Misreported schooling, multiple measures and returns to educational qualifications
学历误报、多重测量与教育资格的工资回报AI 解读 ↓
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代码、数据与补充材料
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学历误报、多重测量与教育资格的工资回报
- 研究问题
- 当教育资格存在误分类时，如何利用多重测量识别误报程度及其跨期模式，并估计取得教育资格的平均工资回报？
- 方法与思路
- 作者将问题写为混合模型，利用两个独立测量及多次自报数据，并在强可忽略性或排除限制下采用平衡得分半参数估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称识别了行政与自报资料的误分类及跨期误报模式，并估计英国取得任一学术资格相对最低离校年龄无资格离校的回报。
- 阅读关注点
- 应核对两个测量的独立性含义、两种识别设定的可辩护性，以及平衡得分如何容纳个体回报异质性与误分类。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法核实测量独立性及识别限制；摘要未给出回报数值，作者关于估计可靠性的评价仍需全文证据。
原文摘要
We consider the identification and estimation of the average wage return to attaining educational qualifications when attainment is potentially measured with error. By exploiting two independent measures of qualifications, we identify the extent of misclassification in administrative and self-reported data on educational attainment. The availability of multiple self-reported educational measures additionally allows us to identify the temporal patterns of individual misreporting errors across survey waves. We provide the first reliable estimate of a highly policy relevant parameter for the UK, namely the return from attaining any academic qualification compared to leaving school at the minimum age without any formal qualification. We identify returns to qualifications under two alternative settings: a strong ignorability assumption and an exclusion restriction. All these results are obtained by casting the identification problem in terms of a mixture model, and using a semi-parametric estimation approach based on balancing scores, which allows for arbitrarily heterogeneous individual returns.