人力资本测度的论文讨论

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做数据做累了，上来吐吐槽
我是做经济增长理论的。博士论文作关于人力资本测度方面的工作。把博士论文中的一块工作拿出来，今年3月份投了经济学季刊，6月7号最终得到了两个一审专家的审稿意见。
第一个审稿人看起来是搞人力资本测度的，给的建议很中肯，其中提到的最关键的两个问题是：

1）我的论文中设定实物资本的折旧率是7%，同时脚注中提到一系列国际上通用的研究成果（折旧率通常在6%左右），要我说明为什么设定为7%而不是6%或者6.5%或者其他什么的。

这并不是一个关键的假定，事实上就算将折旧率调整为6%，或者其他相应的数值，也不会对我回归分析的结果产生根本性的影响。前几天本来打算调整为其他的值重新做几遍回归，把结果重新返回去作二审的内容。昨天想了想，不妨实际搜集一下数据，分析一下我国过去20年的实物资本折旧率到底是多少。这个工作花掉了我大概20个小时的时间，最终测得的值有两个特征，一是随着时间的变化程度相对较大且规律性不明显，而不是如当初预想的或是想当然的认为的那样是个基本恒定的值，或是呈现出一个比较明显的变化趋势（我觉得这主要是由于，固定资产折旧的数据并没有全国的，而只能靠省级数据的加总得到，因此不够准确）。二是，平均的折旧率大概在7.89%，在排除掉3个奇异点数据之后，基本上在7.4%。也就是说，设定为7%基本靠谱，但如果调整的话，不妨调高一些，变成7.5%。

2）根据一系列微观研究文献中的结果，把教育的平均回报率设定为0.1，并列出了相关研究文献。审稿人问我这个0.1这么取，有没有考虑到我国的特殊情况，处于快速工业化进程中的我国，教育回报率很可能是在不断变化中的，而并非是一个常数。

这个问题，我已经想到了两个可能的解释办法，正在进一步处理中。不过要是审稿人不问到这个问题，我还真不会深入去研究这个0.1。

第二个审稿人比较尖锐，看起来是搞经济增长理论的，给我的解析模型中关于技术进步的部分提出了一个很有价值的问题，他说解析模型中的这个假定条件要是不满足，或者设定不正确的话，后面计量回顾的结果是不可靠的。

这个问题也很赞啊。我需要结合实际可获得的数据，对解析模型的假定条件做修正，并在修正了之后的模型基础上重新做回归分析。



ps.想想去年年底把博士论文提交盲审，学校的3个匿名盲审“专家”的“意见”，真是～～～～。

再ps.再想想年初去T大参加一个会议，会上管理学“专家”提的意见，也基本上和经济学无关，都是从管理学或是统计学的角度来讲多重共线性啊内生性啊之类的问题的。不像这两个审稿人，真的是从人力资本测度或是经济增长解析模型的角度把这个问题剖开，一个提到了两个值（7%和0.1）的设定，一个提到了解析模型本身假定条件（技术进步）可能存在的硬伤，都是针针见血的真功夫啊。

这三个月的等待没有白费，两个审稿人的意见都非常给力，很有价值。真心感谢他们。不管这次二审能不能通过，也不管最终能不能在季刊发表，也真心感谢季刊能给提供这么个无比宝贵的交流平台，能让我有机会把自己的东西放到别人的显微镜下细细揣摩，挑出问题所在。这两份一审意见，本身就是很宝贵很宝贵的财富了。

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关键词：人力资本 经济增长理论 固定资产折旧 多重共线性 资本折旧率 经济学 季刊 审稿人

呵呵，LZ估计也是猜想这些匿审专家（季刊的通常比较年轻）也会来此出没吧
提前送一顶高帽子，顺便“沟通”一下
不过，还是很支持学术交流贴

多多交流确实很重要

这么做没意义。何必把人心揣度的那么不堪？过分发挥反而无聊了。

就是感慨一下而已。想到前阵子google这个杂志的审稿情况，这个站上有帖子说季刊匿名审稿人的审稿意见学术价值并不高。和我这次的经历并不一样，我也就是针对这点有感而发的。

ps.一个审稿人，如果我判断的错误不是太离谱的话，这个人肯定不是“比较年轻”。第二个审稿人，能够把解析模型中的这个问题看的那么透，估计也不至于是“比较年轻”了。他们估计没有上这里的习惯。

云随风动 发表于 2011-6-14 17:11
呵呵，LZ估计也是猜想这些匿审专家（季刊的通常比较年轻）也会来此出没吧
提前送一顶高帽子，顺便“沟通”一下
不过，还是很支持学术交流贴

交流交流是有好处的

实际上，如果你仔细研究就会发现，多重共线性和内生性要比折旧率等问题要重要的多得多，折旧率是个见仁见智的问题。

与主题不一致，删除。

学术本来就是一种沟通与交流，让它碰撞出绽放的火花。即使是一点点的创新，也是学术的进步。

1# caoanroad4800
当你看一个审稿人能清楚地看透模型实质，那未必说明他年龄有多大，也许很年轻是在读研究生——其实，年轻的学生往往对某些模型更熟悉，因为天天在上课考试推导。所以，不能因为审稿人熟悉模型就断定他不上论坛。

你的模型是个实证模型，假如是理论模型的参数校正，折旧率可以从5%-10%（大致）调整。所以，纠结于是7%还是6%，没有太多实际意义。

另外教育平均回报率0.1这个数值的国际平均水平与中国实际情况也没有多少可比性——正如国际平均工资水平与中国工资水平没有可比性一样。统计年鉴中的工资是在职职工工资，没有统计私营企业。除非你用的是微观调研数据如CHIP或者CHNS，但我看你的论述应该是国家层面的宏观分析。欧美发达国家的统计是从税务系统而来的数据，按照累进税率和缴税总额推算出总收入，这个值是靠谱的。0.1放到中国来，显然也没有多少实际意义了，因为基础根本不一样。

而且教育回报的测算中左边是工资，右边一堆控制变量，解释变量是教育年限。这个标准模型（Mincer equation）的内生性问题并没有很好解决，Angrist and Krueger (1991)用出生月份做教育年限的IV，但后来证明也存在一些缺陷。当然，这个基础是微观调研数据，而你的论文是宏观实证，恐怕难以找到教育年限的IV。

我说这些无非想证明一点，很多实证上的系数或者数值如果一定要推敲或者借用会有许多问题，不能太当真。如果要扣这些细节，研究恐怕就很难继续了。

《经济研究》2005某文中“,需要知道教育回报率 ,由于目前在我国并没有一个公认的分教育阶段的教育回报率数据 ,我们采用国外学者对中国的估计数据。George Psacharopoulos 对世界上大部分国家有关教育回报率的研究进行了长时期的跟踪 ,提供了迄今最全面和权威的教育回报率数据。被广泛引用的 Psacharopoulos ( 1994) 及最新的 Psacharopoulos et al (2004) 提供的数据表明 ,中国教育回报率在小学教育阶段为 0.18 ,中学教育阶段为 0.134 ,高等教育阶段为 0.151 ,它与亚洲国家和地区的平均水平比较接近。”

《经济研究》2008某文中“中国城镇职工的教育回报率从1990 年的 2.43 %上升到了 1999 年的 8.1 %”

注意，上述文献起码说明关于中国教育回报是否为10%有比较大的分歧，另外，这个数值的变化也很大。
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下面是美国数据1940-1990年的教育回报率，大致为0.1，但是愈靠近现在这个值越大，所以即使是美国这样的发达经济体教育回报率也并非常数，白人和黑人间这个数值也存在差异。当然，审稿人的意见是对的。可是这个0.1到底有多少效果却不好说。