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研究生: 李靜洵
論文名稱: 台灣的教育報酬率-兼論高教擴張之影響
The Returns to Education in Taiwan with the Consideration of the Impact of Higher Education Expansion
指導教授: 莊慧玲
口試委員:
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 科技管理學院 - 經濟學系
Department of Economics
論文出版年: 2009
畢業學年度: 97
語文別: 中文
論文頁數: 61
中文關鍵詞: 教育報酬高教擴張內生性偏誤
外文關鍵詞: Returns to education, Expansion of higher education, Endogeneity bias
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  • 近年來高等教育的人數不斷攀升,而大學生的薪資卻有下降的趨勢。因此,教育報酬是否真的受到高教擴張的影響,成為本文想要探討的核心問題。本篇論文使用華人家庭動態資料庫RI1999、RI2000、RI2003、RCI2004、與RCI2005的合併樣本進行估計。面對教育可能存在的內生性問題,我們以兩階段最小平方法 (2SLS)、Hausman Taylor估計法 (HT模型)、與追蹤資料一般化動差估計法 (panel GMM) 來對教育報酬進行估計,試圖對內生性問題加以處理。
    實證結果發現,未處理能力在教育與薪資上所造成的內生性問題時,以OLS估計教育報酬的結果可能有低估的偏誤,因為其結果較其他估計法所得出的教育報酬低了至少20%。此外,不同估計方式所得出的教育報酬結果介於5%-12%,其中在OLS估計下會得出最低的邊際教育報酬,其他依序為以純粹解釋變數落後期為工具變數的panel GMM估計、2SLS估計、加入配偶教育年數為工具變數的panel GMM估計、最後為HT模型的估計。最後,對於高教擴張與教育報酬兩者間的關係,我們的研究結果顯示:在我國大學錄取率由27%上升到60%的這段時間裡,高等教育的擴張並未對教育報酬產生顯著地負向影響。


    第一章 序論 1 第二章 文獻回顧與探討 6 第一節、 台灣教育報酬的討論 6 第二節、 教育報酬在估計上的發展 8 第三節、 高教擴張與教育報酬 10 第三章 實證模型與理論 13 第一節、 實証模型的設定 13 1、 Mincer薪資方程式的擴充 13 2、 兩階段最小平方估計模型 15 3、 Hausman Taylor估計模型 16 4、 追蹤資料一般化動差估計模型 18 第二節、 工具變數的檢定 19 1、 內生性檢定 (endogeneity test) 20 2、 弱工具變數檢定 (weak IV test) 21 3、 過度認定限制檢定 (overidentifying restrictions test) 22 第四章 資料說明與實証結果 23 第一節、 資料來源、樣本分析與檢定結果討論 23 1、 橫斷面資料 24 2、 追蹤資料 27 3、 工具變數檢定結果 29 第二節、 實証結果分析 36 1、 橫斷面資料現職工作估計結果分析 36 2、 橫斷面資料第一份工作估計結果分析 38 3、 橫斷面資料現職工作與第一份工作的比較 40 4、 追蹤資料現職工作估計結果分析 41 5、 橫斷面資料與追蹤資料現職工作結果比較 44 第五章 結論 45 參考文獻 48

    于若蓉、章英華 (2005),華人家庭動態資料庫:台灣訪問計劃,2008年8月20日,取自 http://psfd.sinica.edu.tw/plan_04.htm。

    行政院主計處 (1995-2006),受雇就業者每月主要工作之收入-按教育程度分,人力運用調查報告。

    行政院主計處 (2009),國民所得統計摘要-國民生產與國民所得,2009年5月25日,取自http://www.stat.gov.tw/ct.asp?xItem=15060&ctNode=3565。

    吳慧瑛 (2002),二十年來教育發展之經濟評估,1978-2001,《臺灣經濟預測與政策》,33(2) ,97-130。

    邱麗芳 (2003),台灣地區大學教育報酬率:時間變化趨勢之分析,國立中央大學產業經濟學研究所碩士論文。

    教育部統計處 (2008),各級學校學生人數占年底人口千分比,2008年11月20日,取自 http://www.edu.tw/files/site_content/B0013/97edu_108.xls。

    教育部統計處 (2008),大專校院招生報考及錄取人數,2008年9月17日,取自 http://www.edu.tw/files/site_content/B0013/97edu_114.xls。

    教育部統計處 (2008),教育經費統計,2008年11月26日,取自 http://www.edu.tw/files/publication/B0013/index6.xls。

    莊奕琦、賴偉文 (2008),影響教育成就的因素及九年國民義務教育政策效果評析 : 台灣實證,《人文及社會科學集刊》,20(1),25-65。

    符碧真 (1996),教育投資報酬率長期變化之剖析—以我國教育發展個案為例,《教育研究資訊》,4(1),82-99。

    許碧峰 (2004),台灣大專教育溢酬、性別薪資差異與勞動者未觀察到能力報酬之變化,《經濟論文叢刊》,32(2),267-291。

    楊倩如 (2007),高等教育值得投資嗎?研究所教育報酬之探討,國立中央大學經濟學研究所碩士論文。

    鄭保志 (2004),教育擴張與工資不均度:台灣男性全職受雇者之年群分析,《經濟論文叢刊》,32(2),233-265。

    賴偉文 (2008),台灣教育報酬率估計:工具變數法之應用,國立政治大學經濟學研究所博士論文。

    Angrist, J. D. and A. B. Krueger (1991), “Does Compulsory Schooling Attendance After Schooling and Earning?” Quarterly Journal of Economics, 106(4), 979-1014.
    Arcand, J.L., B. D’Hombres and P. Gyselinck (2004), “Instrument Choice and the Returns to Education: New Evidence from Vietnam,” Labor and Demography 0510011, EconWPA.

    Arellano, M., and S. Bond (1991) , “Some Tests of Specification for Panel Data: Monte Carlo Evidence and an Application to Employment Equations,” Review of Economics and Statistics,, 58(2), 277–297.

    Behrman, J.R., M.R. Rosenzweig and P. Taubman (1994), “Endowments and the Allocation of Schooling in the Family and the Marriage Market: the Twins Experiment,” Journal of Political Economy, 102(6), 1131-1174.

    Bound, J., D.A. Jaeger and R.M. Baker (1995), “Problems with Instrumental Variables Estimation When the Correlation Between the Instruments and the Endogenous Explanatory Variables is Weak, ” Journal of the American Statistical Association 90(430), 443-450.

    Card, D. (1995), “Using Geographic Variation in College Proximity to Estimate the Return to Schooling,” In Louis N. Christofides, E. Kenneth Grant and Robert Swidinsky, (eds) Aspects of Llabour Market Behavious: Essays in Honour of John Vanderkamp, University of Toronto Press, Toronto, Canada, 201-222.

    Card, D. (1999), “The Causal Effect of Education on Earnings,” In Ashenfelter, O. and D. Card, (eds) Handbook of Labor Economics, Volume 3A, Amsterdam: Elsevier.

    Card, D. (2001), “Estimating the Return to Schooling: Progress on Some Persistent Econometric Problems,” Econometrica, 69(5), 1127-1160.

    Cragg, J.G.. (1983), “More Efficient Estimation in the Presence of Heteroscedasticity of Unknown Form,” Econometrica, 51(3), 751-763.

    Dearden, L. (1998), “Ability, Families, Education and Earnings in Britain,” Institute for Fiscal Studies Working Paper no.W98/14.

    Griliches, Z. (1977), “Estimating the Return to Schooling: Some Econometric Problems,” Econometrica, 45(1), 1-22.
    Gindling, T.H., M. Goldfarb and C.C. Chang (1995), “Changing Return to Education in Taiwan: 1978-91,” World Development, 23(2), 343-356.

    Hansen, L.P. and K. Singleton (1982), “Generalized Instrumental Variables Estimation of Nonlinear Rational Expectations Models,” Econometrica, 50(5), 1269–1286.

    Harmon, C. and I. Walker. (1995), “Estimates of the Economic Returns to Schooling for the United Kingdom,” American Economic Review, 85(5), 1278-1286.

    Hausman J.A. (1978), “Specification Test in Econometrics,” Econometrica, 46(3), 262-280.
    Hausman J.A. and W.E. Taylor. (1981), “Panel Data and Unobservable Individual Effect,” Econometrica, 49(6), 1377-1398.

    Heckman J. and E. Vytlacil. (2001), “Identifying the Role of Cognitive Ability in Explaining the Level of Change in the Return to Schooling,” Review of Economics and Statistics, 83(1), 1-12.

    Kunze, A. (2000), “The Determination of Wages and the Gender Wage Gap: A Survey,” IZA Discussion Paper, 193, Institute for the Study of Labor (IZA).

    Mincer, J. (1974), Schooling Experience and Earning, Columbia University Press, New York.

    Miller, P., C. Mulvey and N. Martin. (1995), “What do Twins Studies Reveal about the Economic Returns to Education? A comparison of Australian and U.S. Findings,” American Economic Review, 85(3), 586-599.

    Psacharopoulos, G.. (1981), “Returns to education: an updated international comparison,” Comparative Education, 17(3), 321-341.

    Psacharopouls, G.. (1985), “Return to Education: A Further International Update and Implications,” Journal of Human Resources, 20(4), 583-604.

    Ruiz, A.C., M. N. Gomez and M. R. Narváez (2004), “Endogenous Wage Determinants and Returns to Education in Spain”, International Conference - Applied Econometrics Association – Mons (B).

    Schultz, T.W. (1961), Education and Economic Growth, London: The University of Chicago Press, 3rd.

    Shea J. (1997), “Instrument Relevance in Multivariate Linear Models: A Simple Measure,” The Review of Economics and Statistics, 79(2), 348-352.

    Solow, R. M. (1957), “Technical Change and the Aggregate Production Function,” Review of Economics and Statistics, 39(3), 312-320.

    Staiger, D. and J.H. Stock (1997), “Testing for weak instruments in linear IV regression,” In: J.H. Stock and D.W.K. Andrews, (eds) Identification and Inference for Econometric Models: A Festschrift in Honor of Thomas Rothenberg, Cambridge University Press, Cambridge (2005), 80–108.

    Stock, J.H. and M. Yogo (2005), “Instrumental Variables Regression with Weak Instruments,” Econometrica, 65(3), 557-586.

    Trostel P., I. Walker and P. Woolley (2002), “Estimates of the Economic Return to Schooling for 28 Countries,” Labour Economics, 9(1), 1-16.

    Walker I. and Y. Zhu (2007), “The College Wage Premium, Overeducation, and the Expansion of Higher Education in the UK,” IZA Discussion Papers 1627, Institute for the Study of Labor (IZA).

    Wooldridge, J.M. (2001), “Applications of Generalized Method of Moments Estimation,” Journal of Economic Perspectives, 15(4), 87-100.

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