教育生产函数的理论和经验问题

教育生产函数的理论和经验问题——ConceptualandEmpiricalIssuesintheEstimationofEducationalProductionfunctions作者：ERICA.HANUSHEK摘要测量教育绩效，理解他的决定因素对设置关于教师职能，教育财政和学校整合等方面的政策来说十分重要。但是以前的研究缺乏明晰的概念和一些潜在的分析问题。因此现在存在着不仅关于我们知道了什么，还有关于什么样的研究应该被设置，我们能从中知道些什么的一个相当大的困惑。本文的研究不仅考虑了学校操作和性能，而且考虑了以前研究和从这些研究中能够获得的知识。一、背景二、课本分析三、理论生产函数和教育事实四、对我们应该知道什么和做什么的估计五、结论性评论文章结构一、背景科尔曼报告：（一）全面地描述这个国家中小学曾经的生产状况（二）引起了对学校投入和学生成就之间的关系的重要性的关注（三）引进了一列的统计变量投入产出教育生产函数二、课本分析生产函数：在生产过程中可供利用的资源与最大产出之间的技术关系教育生产函数：研究学校内部效率的一种方法，旨在研究教育过程中投入和产出之间的关系三、理论生产函数和教育事实（一）产出的测量（三）对生产过程的投入（四）生产效率（五）杂项问题和无关紧要的问题（二）多重产出1、标准化考试的分数：（1）作为测试结果是否合适还不是很确定（2）正在被用来作为评价教育程序，甚至分配资金的依据（3）考试成绩和升学有关（4）相关的简单地缩放的分数（5）缺少外部检验（一）产出的测量2、受学校教育年限3、离开学校适应社会的能力4、对收入以及劳动力市场绩效的影响5、认知技巧四种观点：1、生产模型研究均匀产出的质量2、筛选模型学校教育和收入之间关系的不确定性3、运气和个人的特质（和学校无关）是收入差距的重要决定因素4、收入差距主要是由于存在社会阶层1、最简单的情况下，假设有两个产出：一个是“中间的”成果（例如对学校的态度）一个是被决策者所估计的“最终的”成果（二）多重产出假设潜在的生产关系（结构方程）是这样的，除了一系列的外生变量（例如家庭背景和学校），态度影响成就，并且同时成就影响态度。在这种情况下，两个结构方程一般能够被同时估计（虽然不用OLS）。简化形式是一个成果和外生变量之间的关系，是通过一个结构方程带入另一个结构方程获得的。对单独的成果用简化方程来估计是可能的。一般可以用OLS技术进行分析的简化方程表明了外生变量的直接的和间接的影响。2、选择多成果模型更复杂：两种成果都是被决策者单独估计的“最后的”成果有了可以选择的产出，投入和决策者对产出的评价这些信息，这个结构方程能够被再次直接估计。然而，只有关于一个产出的信息，简化形式的估计可能是误导的。对各种各样投入效果的估计将反映在生产技术（在单个产出上每一个投入的效果）和产出选择上，而不仅仅是生产技术。（三）对生产过程的投入=累积到时间t的成就=累积到时间t的家庭背景影响=累积到时间t的同伴影响=累积到时间t的学校投入=个体内在能力理论上对规范存在三种争论：1、详细的定义2、变量的测量方法3、函数关系形式三个关键点：1、和学生个体相关的投入2、过去的投入有一个持续的影响3、如果没有关于教育动力的相当强的假设，研究所需的数据是很庞大的模型的异文本1、采用横截面数据2、采用代理变量3、对动态结构关注过少模型缺点经验结果的解释要求一系列的隐含的有时候甚至不是很可靠的假设1、经验分析缺少对个体内在能力的测量删除变量导致对回归系数估计的误差（1）和其他变量不相关，增大残差方差，相关系数估计无偏（2）和其他变量相关，直接导致家庭背景的影响的估计偏误，模型中其他部分的偏误可能会减少理论模型和经验模型的差异2、变量测量的准确性（1）同时测量外生变量，测量积累变量产生的误差是相当大的。即使测量误差的平均值为0，相关系数的估计依然是有偏的，相对于真实变量的方差而言，偏误和测量误差的方差粗略地成比例。（2）数据没有和个体联系背景测量误差方程2比方程1小学校投入在经验分析中包括对教师特性和学校特性的客观测量（简单地试着去测量同质的投入数量）学校投入在理论框架上考虑另外一组可能重要的变量（比如测量学校的组织情景，教育过程本身）选择的重要作用学校投入方面的测量误差可能最重要在教育背景，有两个类型的问题：1、宏观的学校组织和过程特点组织、课程、上学天数2、和单个教师特点很难区分开得过程课堂组织、抽象概念的表达方式以及交流技巧1、经济效率：在投入要素价格和生产函数既定的情况下，正确选择投入组合2、技术效率：在生产可能性边界上运行，即在教育生产中使用最好的可用技术1、教育决策缺乏最大化学生成绩的或最小化成本的动机2、没有充分理解教育生产过程（四）生产效率（五）杂项问题和无关紧要的问题1、函数模型2、聚集水平3、选择效果和因果关系4、多重共线性5、统计方法教育生产函数有多种形式，大多数是线性模型和对数模型的变异在限制范围内的变异一个更宽范围的变异1、函数模型理论模型是在单个学生水平上的，而许多分析则是在聚集水平上的，比如说学校和区域水平在最简单的情况下，如果在生产过程中所有学生的相同参数近似于线性的，在聚集数据上用OLS估计将是无偏的，但是却没有用单个数据估计更准确。在更复杂的情况下，聚集的影响就很少了。2、聚集水平学校和学生成就之间的关系，对政策制定十分重要主要关心的是教师选择和分配机制好教师好成就？好成就好老师？3、选择效果和因果关系多重共线性--自变量相关--相关系数的错误估计，多重共线性的作用大小依赖于统计方法的选择能够解释各个研究结果存在差异4、多重共线性贯穿先前讨论始终的：生产过程参数估计紧密的统计相关（包含统计分析）5、统计方法四、对我们应该知道什么和做什么的估计1、一致的发现（1）家庭社会经济背景不同导致成就不同短期内可塑性因素长期内不可塑因素（2）对成就而言，学校和老师十分重要（3）学校经济低效率（4）个体的背景特点和学校资源有着大量的交互作用2、分歧（1）如何测量学校的质量（2）什么应该被研究（3）理论问题很小，数据问题很严重（4）出现理论上不合适却表现出很重要的因素五、结论性评论最初分析教育生产函数的动力来源于：（一）分配教育部门内的重要资源（二）为教育政策的制定提供依据（三）在缺乏市场激励的情况下对效益的关心理解教育部门对其他领域的重要影响，但是如果把教育看作是影响其他部门的最重要因素就是肤浅的观点了比如说受教育年限在衡量个体技能和能力方面明显不够，但是大多数劳动经济学家和社会经济学家依然用这一方法来进行研究。1、从理论模型上考虑教育生产函数更全面2、选择增加值模型作为教育生产函数更好3、外生变量会导致较大的误差4、过去的研究存在遗漏变量的现象，但是现在依然缺少对教育投入和产出的规范5、遗漏变量比如说个体内在能力，会造成估计偏误6、低年级用考试成绩来作为产出是合适的，因为在低年级主要是培养他们的阅读和算术能力，但是高年级是不行的7、在教育过程中的“选择”使教育投入更加难以测量我的收获Thankyou!