發(fā)布時間：2020-10-27 13:45

　　 個人收入與其所受教育程度之間的關(guān)系可以通過教育收益率來測量。教育收益率是指受教育者因增加其受教育的數(shù)量而得到的未來凈經(jīng)濟報酬的一種測量,它是評價教育生產(chǎn)力的一個非常有用的指數(shù)。然而,在收集個人收入數(shù)據(jù)時,收入往往存在缺失,這為正確估計教育收益率帶來了很大的障礙。當數(shù)據(jù)缺失時,直接忽略缺失這個現(xiàn)象,有可能會對統(tǒng)計結(jié)果造成很大的影響,如估計值出現(xiàn)偏差等。為了對缺失現(xiàn)象建立統(tǒng)計模型,Rubin(1976)引進了缺失機制的概念,并把缺失機制分為三類:完全隨機缺失,隨機缺失與非隨機缺失。其中,完全隨機缺失與隨機缺失也稱為可忽略的缺失機制,非隨機缺失稱為不可忽略的缺失機制。常用的缺失機制模型有Logistic模型,Probit模型以及C-loglog模型等。本文基于我國城鎮(zhèn)職工在2002年與2013年的年收入的數(shù)據(jù),在不可忽略缺失假設(shè)下,使用明瑟收入函數(shù),研究了我國2002到2013年的教育收益率的變化。選用的變量信息包括受教育年限、年齡與年收入三個變量。由于年收入數(shù)據(jù)涉及個人隱私,在調(diào)查時,一般會遭遇無響應(yīng)。在我們使用的數(shù)據(jù)中,2002年的年收入的缺失率約為6.0%,2013年的年收入的缺失率約為22.4%。我們采用Logistic模型對缺失機制進行擬合,并用聯(lián)合似然函數(shù)方法推斷模型中的所有未知參數(shù)。該聯(lián)合似然函數(shù)具有可識別性,我們證明了估計量的相合性與漸近正態(tài)性,并得到在不可忽略缺失機制下所得到的教育收益率從2002年的9.62%降低到2013年為8.56%。
【學(xué)位單位】：廣州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：C81;G521
【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究的背景、目的與意義
        1.1.1 研究的背景
        1.1.2 研究的目的
        1.1.3 研究的意義
    1.2 研究方法
    1.3 研究內(nèi)容
    1.4 論文創(chuàng)新點
    1.5 問題的重點與難點
    1.6 文獻綜述
        1.6.1 國內(nèi)研究狀況
        1.6.2 國外研究狀況
第二章 預(yù)備知識
    2.1 教育收益率與明瑟收入函數(shù)
        2.1.1 教育收益率
        2.1.2 明瑟收入函數(shù)
    2.2 缺失數(shù)據(jù)與缺失機制
        2.2.1 缺失數(shù)據(jù)
        2.2.2 缺失機制
    2.3 極大似然估計
        2.3.1 似然函數(shù)與極大似然估計
        2.3.2 缺失數(shù)據(jù)下的極大似然函數(shù)
第三章 模型的構(gòu)建與估計量的大樣本性質(zhì)
    3.1 構(gòu)建模型
    3.2 估計參數(shù)
    3.3 估計量的大樣本性質(zhì)
第四章 估計量的數(shù)值計算方法
    4.1 MonteCarlo算法概述
    4.2 EM算法概述
    4.3 估計量的數(shù)值計算
第五章 實證分析
    5.1 數(shù)據(jù)來源
    5.2 描述性統(tǒng)計及數(shù)據(jù)預(yù)處理
    5.3 模型選擇
        5.3.1 可忽略缺失機制模型
        5.3.2 不可忽略缺失機制模型
    5.4 實證結(jié)果分析
第六章 總結(jié)與后續(xù)研究
    6.1 論文的總結(jié)
    6.2 政策建議
    6.3 后續(xù)研究
參考文獻
攻讀碩士期間取得的研究成果
致謝

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本文編號：2858598