1951年的职业自选择的凝望 -- 来自Roy模型

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唤醒Roy模型的记忆，来源于一位在美国的朋友信件中关于“移民问题对美国劳动力市场的影响”的课题讨论。此课题原文如下：“Borjas’s study applies the original Roy model(Borjas,1951)... ...Instead of using the original Roy model,i will use the Generalized Roy model(eisenhauer,2015) which allowed nonzero cost of migration and the cost function also includes subjective benefits of immigration. ...”。

Roy模型，对于国内朋友而言是陌生的，可以从知网中查找便知一二。另外，国内应用广泛的计量经济学教科书（高铁梅老师、张晓峒老师）亦未对此模型进行说明。这也造成了国内对此模型研究的空缺，没办法，实在太老了，1951年的“老家伙”。

这个“老家伙”来源于英国经济学家A.D.Roy，他最早提出自选择概念。他于1951在Oxford Economics Paper发表了题为《Some Thoughts on the Distribution of Earnings》的论文，超越半个世纪的论文首页截图如下所示：

    Roy模型经历了沉寂，直至2012年哈佛肯尼迪政治学院George Borjas 和诺特丹大学Kirk Doran 2012在Quarterly Journal of Economics发表的《The collapse of the Soviet Union and the productivity of American mathematicians"》，才算重新把其再次带到人们的视线中。

采用国内搜索引擎，笔者从知乎中挖掘到篇名为《你的选择是？Roy自选择模型及前苏联的数学家们（Labor系列）》的文稿，此篇文稿首发于“EconPaper”专栏，由知乎转载。文稿中自带热点词“苏联解体”、“移民”、“对移民国的影响”问题。文中也说明：“后来，Borjas和Doran从移民的自选择问题出发，意图讨论学术人才涌入对于本国学术人才的影响”。其中，Borjas的经典代表文献为《Self-Selection and the Earnings of Immigrants》（1987）和《The Economic Analysis of Immigration》（1999）。同时，还有关于Generalized Roy model的经典文稿为Eisenhauer的《The Generalized Roy Model and the Cost-Benefit Analysis of Social Programs》。

二：追溯

Roy（1951）的职业选择理论模型被Borjas（1987,1991）应用解释潜在移民迁移的自选择性问题中。Roy的理论模型假定，在来源地的工资收入高于平均水平，且迁移后在迁移地的工资水平也高于平均水平的移民属于正向迁移；在来源地的工资收入低于平均水平，且迁移后在迁移地的工资水平低于平均水平的移民属于负向迁移。在极少数的情况下，比如来源地发生社会动乱或收入的重新分配时，在来源地的工资收入低于平均水平的技术工人，迁移之后在迁移地的工资收入可能高于平均水平。当来源地相对迁移地的工资回报率低以及收入不平等性低时，移民更多的是正向迁移；反之，更多的是负向迁移。Roy模型表明既不是迁移的成本，也不是迁移地的平均收入水平，而是来源地与迁移地的相对技术回报率以及相对收入不平等程度决定了移民的自选择性。

尽管Roy模型在移民的自选择性问题的研究中被认为是权威的，但是在实际应用中却受到研究者们的诟病，因为它在很多情况下都难以准确预测移民的技能水平与自选择性迁移方向的关系，Roy模型提供的仅仅是一个局部均衡的框架。在Roy模型的基本假设中，认为移民仅占迁移地劳动力市场的一小部分，不足以影响到迁移地的劳动力市场结构，因而对迁移地的工资水平没有影响。但是，现实中移民往往对迁移地的劳动力市场影响都很大，改变了迁移地的劳动力市场最优结构以及技能的组成。所以，需要在此基础上进一步讨论一般均衡。不仅如此，Roy模型主要探讨的是移民来源地与一个迁移地两点之间的迁移，而在实际中，移民可能经历了从一个迁移地转移到另一个迁移地，或是从该迁移地回迁到来源地，又或是在来源地与迁移地之间反复地迁移等情况。在这些情况下，单纯的根据移民的技能水平，来源地与迁移地的收入不平等性来判断哪些移民最有可能迁移，可能会存在很大的偏差（杨沫，2017）。

三：核心

回归到核心点，Roy模型处理的核心是“自选择性偏差带来的内生性问题”，常规处理方法为（亦是大家很熟悉的方法）：采用效应分析模型，比如 Heckman 的两步法、内生转换模型（Endogenous Switching Regression，ESR）、处理效应模型（Treatment Effects Model）以及倾向得分匹配法（Propensity Score Matching，PSM）等。然而，令人遗憾的是，上述的这些方法都只适用于处理变量（treatment variable）为二值变量的情形（例如是否从事自我雇佣活动）（详见：自我雇佣者和受聘就业者分类（Borjas，1986）），对于处理变量为多值变量的情形并不能够直接应用。

所幸的是，有部分学者对上述已有的计量方法进行了改进，较为成熟的主要有 BFG 方法和广义倾向得分估计法（generalized  Propensity Score，GPS）。其中，BFG 方法是由 Lee（1983）、Bourguignon et al.（2001，2007）提出的，扩展和改进了 Heckman（1979）两步法对自选择性偏差进行纠正的方法，用于解决多值处理变量的情形；同时，由 Imbens（2000）首先提出并经 Feng et al.（2012）改进的广义倾向得分匹配法（Generalized Propensity Score Matching，GPSM）和广义倾向得分加权分析法（Generalized Propensity Score Weighting，GPSW）也为我们解决多值处理变量问题提供了思路。上述的两种改进方法各有优劣，但值得说明的是，BFG方法需要至少一个工具变量进行模型识别。因此，在缺乏恰当工具变量的情况下，可以考虑采用基于广义倾向得分的处理效应模型来缓解内生性问题（朱自胜，2017）。

四：归结

2015年，Eisenhauer在Roy model基础上推导出Generalized Roy model，文稿中记载了详细的数理推导过程，以及测试的结果及解析。采用这个模型，结合中国的实际问题，写一篇分析类型的文稿，投一投《经济研究》（复合影响因子11.23）、《财经研究》（复合影响因子4.41）、《经济科学》（2.75）还是很有可能中签的！

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牛！！！

杨沫2017这篇文章具体叫什么啊，找不到啊？

hrbatanu 发表于 2019-10-15 12:41
杨沫2017这篇文章具体叫什么啊，找不到啊？

是一篇博论：《农业转移人口市民化研究_现实困境_福利效应以及路径选择》，可自行在知网下载。

很有意思的帖子

Heckman 2008年发表在The New Palgrave Dictionary of Economics（新帕尔格雷夫经济学大辞典）的介绍。刚下载还没看