【学术活动】教育经济学读论文之一：中国名牌大学是否更容易造富（2）

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大家讨论的很不错，呵呵，这次第一次讨论的链接https://bbs.pinggu.org/thread-2153086-1-1.html
下面开始深化，希望大家在这个帖子里面，多探讨一下技术问题。

第一个问题：在最理想的状态下，你觉得使用什么样的数据，最能说明我们讨论的主题？

第二个问题：如果只是用北京1地10校的数据，你认为有何问题？或者使用上海1地10校的数据？

第三个问题：如果能获得全国20个各层次院校的毕业生就业数据，你认为那些变量是不可或缺的？

第四个问题： 如果有全国75个各层次院校的毕业生生就业数据，举例如下：
学校：
211&985 ：15所
211 only：15所
985 only：15所
no 211& no 985&公立院校:15所
民办院校：15所

学生变量： 入学成绩，毕业GPA，性别，是否担任社团职务，是否担任学生会职务，是否参加过实习，是否参加过职业类技能考试，是否参加过学术类竞赛，英语四六级分数，家庭收入，父母受教育程度，经常保持联系的同学数，经常保持联系的老师数，保持联系的同学信息，保持联系的老师信息

如果有以上数据，你觉得合理么？有什么补充？在调查过程中，哪个变量出现问题？哪些变量的地域性、时间性的特征明显？哪些变量的学校特征明显？哪些变量的个人特性明显？


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关键词：教育经济学 中国名牌 教育经济 名牌大学 经济学 经济学 大学 中国名牌

第一个，最理想的情况，搞个随机控制实验：在全国随机抽样4万名高三学生，然后随机将学生分成4组，分别分派到985、211、非211公立（个人认为211包括985，不理解你的第四个问题）、民办高校读本科，4年后调查这些人的就业情况和起薪。学生在大学中怎么学习、怎么表现都不管，当黑匣子。简单比较各组的平均treatment effect就可以得到你想要的，因为随机抵消了所有其他因素。
这种研究显然不现实，所以该问题的意义不大。

shetianlang 发表于 2012-12-13 10:06
第一个，最理想的情况，搞个随机控制实验：在全国随机抽样4万名高三学生，然后随机将学生分成4组，分别分派 ...

多谢你的参与。
你提的观点很不错，在讨论细节之前，我表达一下我的观点：我提出的第一个问题，并不说明这就是要做的事情；显而易见，这只是一个理想情况。但是这个理想情况正如完全竞争市场一样，虽然不可企及，但是能为分析指明方向。
回到你的回答，我觉得你的随机试验问题在于：4万名高中生为什么要随机的分配到4类院校？只根据考分进行学校分配，这个并不影响随机性：因为全国高校并非有从1到100极为严格的单调递增/减排序，每个层次上都有很多学校，那么即便是根据考分分配院校，我们也可以分层次分析。你认为呢？

fgleric 发表于 2012-12-13 10:13
多谢你的参与。
你提的观点很不错，在讨论细节之前，我表达一下我的观点：我提出的第一个问题，并不说明 ...

你可能误会我的意思了。Randomized controlled trial 最大的优势是它构建了一个外生的工具变量，该变量与实验前样本的特征毫无关系。只根据考分进行学校分配，这个当然不是随机的，因为你的分配跟考分是相关的，进而跟很多其他变量都是相关的，所以没办法成为一个很好的工具变量。我说RCT是黑匣子，就是说我不管你在学校怎么学习的，怎么参加社团的，怎么搞科研的，我只在乎由于上不同类型高校这件事带来的总体影响。

shetianlang 发表于 2012-12-13 10:22
你可能误会我的意思了。Randomized controlled trial 最大的优势是它构建了一个外生的工具变量，该变量与 ...

right！

对不起，刚才误会你的意思了。

的确是，这个实验是最理想的。呵呵，我真希望有钱有实力去实验这个“法西斯式”的trial 开玩笑。

那你能否继续说一下下面几个问题呢？我希望你能继续留下来交流。本次讨论会越来越深入，技术性问题也会越来越有意思， i promise.

谢谢

其实这种研究，最核心的问题还是counterfactual，我们只能观察到一种事实，上了名校学生的就业工资，或者没上名校学生的就业工资，但观察不到上名校学生如果上非名校就业工资会是多少，或者没上名校的学生如果上名校就业工资会是多少。pool能观察到的数据，自然涉及到一个dummy：是否上名校。问题在于这个dummy与无法观测的个人特征（如能力）是相关的，即有内生性的问题。所以归根到底要考虑如何处理内生性问题。我知道李老师一直利用中国双胞胎数据来处理这一问题，但目前这一方法在文献中也多有批评。

shetianlang 发表于 2012-12-13 10:36
其实这种研究，最核心的问题还是counterfactual，我们只能观察到一种事实，上了名校学生的就业工资，或者没 ...

为了留住你，只好花巨资了，呵呵。我记得总在stata版见你。

接着讨论，对，李老师的双胞胎数据可也让不少人眼红。使用双胞胎数据的优点在于，很多因素不用管了，只用matching的方法就可以得到比较robust的结论。

下一贴就要开始讨论李老师的这篇paper了，所以这里暂不展开。

如果使用propensity score来解决个人差异性问题，依然解决不了个人“能力”的观测问题，但是已经比较接近了；那针对目前仅有的毕业生的各项数据，你觉得应该用何种IV或者其他方式来处理比较好呢？

fgleric 发表于 2012-12-13 10:42
为了留住你，只好花巨资了，呵呵。我记得总在stata版见你。

接着讨论，对，李老师的双胞胎数据可也让不 ...

给定现有的毕业生数据，我也没有很好的方法。我在想可否找一个自然实验，比如98年以后的大学扩招政策，可能导致一部分本来不能上名校的学生也上了，这个政策跟能力关系不大，但是跟高考分数还是有点关系。

算了，我还是谈谈对其他问题的看法吧：
问题二、学校地理位置对找工作有影响，应该纳入回归方程，但单一地理位置缺乏variation，没办法估计参数。
问题三、所有可能测量学生就业相关能力的变量，所有可能测量学校教育质量的变量。
问题四、需要补充测量学校教育质量的变量，以及寻找替代学生能力的变量或者IV。

今天就说到这里，写作业去了。

fgleric 发表于 2012-12-13 11:13
多谢你的参与。
你提的观点很不错，在讨论细节之前，我表达一下我的观点：我提出的第一个问题，并不说明 ...

我的理解shetianlang是在说RCT，这里的随机分配不是按照考分来决定谁去哪个学校——因为这本身就不是随机的。

RCT在一个学校内可以做，比如随机分班原则，即，不以录取考分从高到低的原则分配班级资源。

fgleric 发表于 2012-12-13 11:42
为了留住你，只好花巨资了，呵呵。我记得总在stata版见你。

接着讨论，对，李老师的双胞胎数据可也让不 ...

PSM依赖一个很强的假设，在控制了个人可观测差异的情况下，treated的选择基本近乎随机。但事实上由于录取存在非常大的内生性，即使采用PSM，严格上也无法解决内生选择的问题。

目前除了双胞胎IV的办法，估计也就只剩下CFA了。

这类问题的有趣之处在于可以不断推进技术进步，也可以不断挑战研究者的想象力。