Economic returns to schooling in urban China: OLS and the instrumental variables approach

中国 面板数据 人口经济学 估计 人力资本
作者
Guifu Chen,Shigeyuki Hamori
出处
期刊:China Economic Review [Elsevier]
卷期号:20 (2): 143-152 被引量:82
标识
DOI:10.1016/j.chieco.2009.01.003
摘要

This paper examines economic returns to schooling in urban China using ordinary least square (OLS) and instrumental variable (IV) methodologies. First, we find that OLS estimates of the returns to education are lower in China than in other transition economies, whereas IV estimates are higher in China. Second, we find that OLS, a method for estimating the returns to education without control for endogeneity bias, may underestimate the true rates of return for men. In addition, if we do not control for endogeneity bias and the sample selection bias, we may further underestimate the true rates of return for women. Finally, we find that OLS estimates of the returns to education for men are slightly higher than for women. The IV estimates for women are higher than those for men, and this difference increases after correcting for selectivity biases.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
wanci应助威武的人杰采纳,获得50
刚刚
龙仔完成签到 ,获得积分10
刚刚
Nic发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
2秒前
大萌发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
Owen应助三水采纳,获得10
3秒前
酷波er应助杨旭采纳,获得10
3秒前
3秒前
NexusExplorer应助感动的白梅采纳,获得10
3秒前
西奥发布了新的文献求助10
3秒前
长剑玉珥完成签到,获得积分10
3秒前
mika910完成签到 ,获得积分10
3秒前
4秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
4秒前
liao应助zwc采纳,获得10
5秒前
汉堡包应助无昵称采纳,获得10
5秒前
5秒前
sqcpk完成签到,获得积分10
5秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
5秒前
小菜一碟完成签到,获得积分10
5秒前
ori完成签到,获得积分10
6秒前
SibetHu发布了新的文献求助10
7秒前
CodeCraft应助小华采纳,获得10
7秒前
7秒前
7秒前
bkagyin应助豆儿嘚小豆儿采纳,获得10
7秒前
典雅夏之完成签到,获得积分10
7秒前
hy发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
bkagyin应助啧啧啧采纳,获得10
8秒前
8秒前
曾经富发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
听雨应助桃子e采纳,获得10
8秒前
潇洒紫真发布了新的文献求助10
9秒前
科研通AI2S应助Catherine采纳,获得10
9秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Translanguaging in Action in English-Medium Classrooms: A Resource Book for Teachers 700
Exploring Nostalgia 500
Natural Product Extraction: Principles and Applications 500
Exosomes Pipeline Insight, 2025 500
Qualitative Data Analysis with NVivo By Jenine Beekhuyzen, Pat Bazeley · 2024 500
Advanced Memory Technology: Functional Materials and Devices 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5667927
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4888141
关于积分的说明 15122164
捐赠科研通 4826686
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2584281
邀请新用户注册赠送积分活动 1538179
关于科研通互助平台的介绍 1496440