北京大学经济学双学位教育经济学期中考试.docx
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北京大学经济学双学位教育经济学期中考试
北京大学经济学双学位教育经济学期中考试（总14页）
2016年春季学期
《教育经济学》期中考试
11刘心怡
问题一（20分）：
假如你是一个万人大企业集团的CEO，为了进一步扩大再生产，需要再招聘50名管理人员，100名技术人员，200名生产工人，请问你根据什么原则和标准从数千应聘者中选拔雇员？
这种原则和标准的理论基础是什么这种理论有哪些优点和缺陷请写一篇不少于500字的小论文。
答：
根据“受教育程度、工作经验与职位的高低程度相匹配”的原则和标准。
该原则的理论基础是人力资本理论，其主要观点是：
经济增长或者企业发展的关键是提高劳动力的质量，从而大大提高劳动生产率；而提高劳动力质量和生产率的主要途径就是教育。
也就是说，受教育能够提高知识技能，而知识技能的提高可以导致较高的劳动生产率，于是提高了劳动力的质量，促进了经济发展。
人力资本理论的优点是，它使得人们更加重视人的教育、知识技能的提高对于促进经济增长的不可忽视的作用。
同时它对于人力投资的经济效益进行了定量的分析，开拓了教育与经济相互关系的多方面探讨，也为成本-效益分析在教育管理中的应用奠定了基础。
人力资本理论适应经济社会新的发展需要，提出了新的教育价值观，并以此为基础提出一系列人力资源开发政策。
人力资本理论的局限性，首先是对教育在国民经济发展中作用的定位不够准确，其次是将教育与经济增长的关系简单化，而且从方法论来看，人力资本理论也有两重性。
同时这种理论也夸大了教育对于收入平等所起的作用。
问题二（20分）：
请问教育成本分担与成本补偿有什么联系和区别实行高等教育的受益者分担一部分成本对公共教育资源在全社会的分布有什么影响对社会收入分配有什么影响请写一篇300字的小论文，并画出相应的示意图。
答：
教育的成本分担和成本补偿，有时也叫成本回收。
它们都是指由教育受益的各方分别负担部分教育费用，用以补偿教育过程中发生的成本——资源耗竭，从而使得教育过程能够继续下去，教育系统能够正常运行。
教育成本补偿是站在教育部门的角度，而教育成本分担是站在整个社会的角度而言的。
实行高等教育的受益者分担一部分成本可以让国家把教育经费分摊给更多的大学生享用，可以使更多的人获得接受高等教育的机会，可以降低政府对高收入家庭子女的补贴,将公共教育资源转移到更加需要的低收入阶层手中,从而使高等教育资源配置在不同收入阶层之间趋向公平；同时国家可以将公共教育资源用于为更多人提供上大学的机会方面。
在劳动力市场上劳动力受教育程度的差距就会缩小,从而降低了社会成员就业机会的不均等,缩小收入差距。
实行教育的成本分担与补偿对于促进社会整体趋于公平有积极的影响。
高等教育规模的急剧扩张使得国家财政对教育拨款的增长跟不上教育的规模的扩张速度。
实行成本分担和成本补偿政策在中国当前的社会主义市场经济条件下势在必行。
而且这种政策对公共教育资源在全社会的更公平的分配具有积极意义。
图一：
实行成本补偿后公共资源在全社会的分布倾向更公平
图二：
实行成本分担后，受较高教育的高收入群体的收入水平倾向于相对降低
图三：
实行成本分担后，受较低教育的低收入群体的收入水平倾向于相对提高
问题三（20分）
什么是教育的内部收益率什么是教育的明瑟收益率这两者有什么联系和区别这两者各有什么优缺点在什么情况下使用内部收益率在什么情况下使用明瑟收益率请写一篇300字的小论文。
答：
1、教育的内部收益率，是指当收益现值等于成本现值时的贴现率。
其计算公式是：
以上计算式中，B为收益现值，C为成本现值，t为时间，r即是教育的内部收益率。
2、教育的明瑟收益率，指的是平均多接受一年教育导致个人收入提高的比例。
明瑟收益率的标准估算方程为：
LnY=β0+β1S+β2Exp+β3Exp2+μ
其中，Y是个人的工资收入；S是学校教育年限,代表学校教育投资；Exp是工作年限；μ为残差。
该方程中的β1被称为明瑟收益率
3、这两者都是计算教育的收益率的常用的方法，区别在于，内部收益率是平均收益率，而明瑟收益率是边际收益率。
4、内部收益率和明瑟收益率各自的优缺点分别是：
内部收益率方法优点：
（1）考虑到了教育的直接成本和间接成本，能估算教育的私人收益率和社会收益率；
（2）其估算结果可同其他资本形式（如物质资本）的投资收益率进行比较，因而在理论上受到欢迎。
缺点是：
内部收益率法对数据的要求比较高，运用的普遍性收到了限制。
明瑟收益率优点是：
（1）数据方便收集，易于实践；
（2）它能够用于反映教育对经济发展的贡献，评价教育产出的效率，反映劳动力市场对教育的需求状况，对非义务教育阶段学费水平的确定也具有重要的参考作用。
缺点是：
它只能用来估算教育的私人收益率，不能用来估算教育的社会收益率，因为它不能把教育的社会成本内化进模型。
所以，在需要计算社会收益率或者需要将教育投资同其他资本投资做收益率的比较的时候，需要用到内部收益率法，当需要估算教育的私人收益率或者估算多受一年教育者的收入增加的比率时，选择使用明瑟收益率。
问题四（20分）
假如你2012-13学年上大学，2016年7月毕业。
上大学期间每年按照2013年的价格计算的支出是20000元人民币，经过半年的试用期，2017年开始正式工作，你的起始年工资是40000元人民币，假设你工作了30年，第30年的工资是150000万元人民币（见下表）。
在不考虑你上大学前受基础教育的成本情况下，请计算你上大学的内部收益率。
Year
Duration
Benift
Cost
2013
1
20000
2014
2
21000
2015
3
22050
2016
4
2017
5
40000
2018
6
40000
2019
7
50000
2020
8
50000
2021
9
50000
2022
10
60000
2023
11
60000
2024
12
60000
2025
13
65000
2026
14
65000
2027
15
65000
2028
16
70000
2029
17
70000
2030
18
70000
2031
19
75000
2032
20
75000
2033
21
85000
2034
22
85000
2035
23
85000
2036
24
90000
2037
25
90000
2038
26
100000
2039
27
100000
2040
28
120000
2041
29
120000
2042
30
130000
2043
31
130000
2044
32
150000
2045
33
150000
2046
34
150000
--------------------------------------------
答：
使用公式：
计算得内部收益率r=%
所以，我上大学的内部收益率为%。
问题五（20分）
阅读以下教育生产函数的研究和计量分析结果，回答下列两个问题：
1、从这一研究的实证分析结果中，可以得出哪些结论？
2，从这些结论中可以引申出哪些教育投资建议和教育政策建议？
1、答：
从文章中的实证分析结果可以得到的结论有：
（1）学生个体、班级和学校三个层面的因素均对甘肃农村初中数学和语文教学质量有显着影响。
（2）甘肃农村初中学生家庭社会经济背景对数学和语文教育质量有显着影响。
在控制住其他因素以后，甘肃农村初中学生家庭年人均收入和家庭文化资本对学生数学和语文成绩均有显着正影响。
（3）甘肃农村初中学生的学校同伴对数学和语文教育质量具有显着影响。
这种同伴效应在学校同伴的认知水平和学校同伴父亲的受教育水平上均有所体现。
（4）甘肃农村初中学生自身因素对数学和语文教育质量的影响不容忽视。
学生自已的教育期望水平对其数学和语文成绩有显着正影响，而缺课次数对其数学和语文成绩均有显着负影响。
（5）在控制住其他因素后，甘肃农村初中班级规模和学校规模对数学和语文教育质量均有显着负影响。
班级规模过大在一定程度上限制了师生与学生之间的交往，限制了学生参与课堂活动的机会，还可能阻碍了教师对学生的个别指导，从而影响了学生的学业成绩。
（6）甘肃农村初中教师素质对数学和语文教育质量有重要影响。
在控制住其他因素后，甘肃农村初中教师教龄、学历、学历学习和进修学校培训均对学生数学成绩有显着正影响；教师资格和职称对学生语文成绩有显着正影响；代课教师所教学生的数学成绩要显着低于公办教师。
（7）学校公用经费是教育事业费中用于保证和改善办学条件的公共开支部分，它是学校行政和教学活动的基本保证。
（8）分权管理制度对甘肃农村初中数学和语文教育质量有显着正影响。
2、答：
政策建议：
本文的研究结论很大程度上适用于我国西部农村其他地区初中教育。
所以根据上述几点结论，为了提高我国西部农村初中数学和语文教育质量，提出以下几条政策建议：
1、缩小班级规模和控制学校规模。
需要采取的措施有：
（1）增加经费的投入。
（2）停止一些地方政府在西部农村中小学布局调整过程中片面追求办学的集中和学校规模扩大的做法。
2、提高教师素质。
教师素质对数学和语文教育质量有重要影响,因此提高教师素质将是提高西部农村初中数学和语文教育质量的重要途径。
?
可以采取的措施：
（1）进一步提高教师的学历水平。
（2）严格实施教师资格制度。
（3）加大教师参加进修学校培训的强度。
3、建立代课教师权益保障制度,改善代课教师队伍素质。
4.推动学校实施分权化管理。
中国西部教育生产函数研究
一、问题提出
随着我国农村义务教育的基本普及，质量提升已经成为农村义务教育在新的社会历史发展时期需要完成的新任务和需要解决的新课题。
提高农村义务教育质量必须以科学的理论依据作为基础，这就需要我国教育研究人员对农村义务教育质量的影响因素进行研究。
迄今为止，我国学者虽然对此问题进行了一些研究，但这些研究基本都是采用逻辑思辨的方法，经验性的实证研究非常少见，国内已有的研究结论显然不足以为政府制定相关政策提供科学的参考依据。
同国内研究相比，国外关于教育质量影响因素的实证研究非常丰富，其中以教育生产函数方法探讨教育质量影响因素的研究最为成功，其研究成果为许多国家制定提高教育质量的政策提供了参考依据。
有鉴于此，本文将借鉴国外教育生产函数方法对我国西部农村义务教育质量影响因素进行实证研究，希望能为政府制定提高西部农村义务教育质量的相关政策提供一定的参考依据，同时推动国内教育生产函数研究的发展。
二、相关实证研究
国外教育生产函数的实证研究非常丰富，主要探讨了教育支出、教师素质、班级规模、家庭社会经济背景、同伴特征等因素与教育质量的关系。
许多学者对教育支出与教育质量的关系进行了研究。
一些采用普通最小二乘法（OLS）的研究表明，仅仅增加生均支出等物质投入通常并不能导致学生学习成就的大幅提升[1]。
由于传统的OLS回归容易受到内生性和遗漏变量的影响从而出现估计的偏差，因此一部份学者采用了新的计量方法来估计教育支出的影响。
Dewey等人[2]采用工具变量和Greenwald等人[3]采用元分析方法后的研究均发现教育支出对学生成绩有显着正的影响。
教师素质与教育质量的关系一直是教育生产函数研究人员研究的重心，相关研究主要集中于探讨教师工作年限、教师学历、教师资格和教师培训四个方面的因素对教育质量的影响。
Hanushek等人[4]和Krueger[5]均发现教师工作年限对学生成绩有正的显着影响。
Cooper和Cohn[6]发现有硕士学位的教师对学生的成绩有显着正的影响，其它学位的教师影响不显着；Krueger[7]与Dewey等人[8]均发现教师学历影响不显着。
Hanushek等人[9]和Rivkin等人[10]的研究均发现，在教师聘用过程中推广教师资格证书考试不太可能提高教育质量；Clotfelter等人[11]发现教师资格考试分数对学生成绩有正的影响。
Bressoux[12]发现教师培训提高了学生成绩，而Jacob和LarsLefgren[13]发现教师在职培训对小学生数学和阅读成绩都没有显着影响。
班级规模与教育质量的关系是一个公众和教育研究者经常讨论的问题。
早期一些采用OLS方法的研究表明小班并不必然提高学生的成绩[14]。
后来，Hoxby采用随机实验方法的研究结果显示班级规模的影响也不显着[15]，但Angrist和Lavy采用工具变量的方法发现班级规模的下降有助于提高学生的成绩[16]。
教育生产既发生在学校，也发生在家庭。
因此，儿童的学习成绩既受学校的影响，也受家庭条件的影响。
一大批学者对家庭在这种教育联合生产的作用进行了研究，主要的做法是把家庭的社会经济背景（主要用家长的受教育程度和家庭收入衡量）作为变量，引入教育生产方程，结果大多显示家庭社会经济背景对学生成绩有显着正影响[17]。
自从Coleman等人发现同伴对学生成绩有重要作用[18]后，许多学者对此进行了研究。
这些研究一般用同伴的平均成绩或家庭社会经济背景来衡量同伴的特征。
早期的一些采用OLS方法的研究结论显示，学校或班级同伴的家庭社会经济背景对学生成绩有显着正影响[19]。
后来，Hanushek等人采用固定效应模型[20]与Hoxby采用工具变量方法[21]的研究也都发现同伴对学生成绩有显着正影响。
与国外丰富的研究相比，国内教育生产函数研究十分薄弱。
蒋鸣和发现教育的各种投入，例如，教师学历、校舍及设备条件均与学业成绩显着相关，但生均经费和公用经费与学业成绩之间相关关系较弱[22]。
国家教育发展研究中心对四川、河北两地的小学质量影响因素进行了分析，研究结论显示家庭距学校的距离、学生上学的愿望、家长对学生上学的期望、学生母亲文化程度、家长对学生毕业后的期望、学生家庭所在地对学生学习成绩影响大。
家长是否辅导学生学习、班里的学习气氛对学习成绩的影响适中[23]。
北京市教委的研究结果显示，学生个体因素、家庭因素、办学条件因素、教师因素、学科因素均对北京市义务教育阶段学生的学业成绩有显着影响[24]。
综上所述，我国的教育生产函数研究基本还处于起步阶段，开展国内教育生产函数研究具有重要的理论和实践意义。
国外教育生产函数研究经过长达四十年的发展，虽然取得了很大进步，但仍在以下方面存在一些不足：
（1）缺乏个体层面数据的研究。
已有研究主要集中在宏观层次，以学生个体为分析单位的微观研究很少。
宏观层次研究隐含的假设是每个学生平均地接受资源，因此这类研究很可能严重错误地反映了有效资源的分配，产生总量数据偏差问题[25]。
（2）缺乏多层次数据方法的研究。
绝多数研究忽视了数据的层次性，基本上都是分析某一个层次变量的数据，而忽略了其它层次变量的影响，这会带来估计结果的偏差[26]。
由于教育投入在多个层面上对学生成绩产生影响，引起学生成绩差异的因素既来自学生个体，也来自班级、学校、学区、州和国家，因此，需要采用多层次分析方法估计不同层次教育投入的影响。
（3）忽视学生自身特征的影响。
学生个体特征也许是教育过程中最重要的教育投入，对于学习成绩具有重要影响[27]。
然而，很少有学者在教育生产函数的分析框架内对学生自身特征与学习成绩的关系进行研究。
三、数据和理论模型
1.数据来源
本研究的数据来源于美国宾西法尼亚大学EmilyHannum教授主持的“甘肃基础教育调查研究”项目调查数据。
“甘肃基础教育调查研究”项目课题组于2000年和2004年委托甘肃统计局进行了两次抽样调查。
2000年的调查采用多阶段分层抽样，在甘肃省20个县100个村获取2000个9～12岁的有效儿童样本，并对应调查儿童母亲、家庭、村长、老师、班主任、校长，分别从不同的角度考察影响儿童学业的因素。
2004年的调查是2000年调查的追踪调查，这次调查还对每个抽样儿童都进行了语文和数学成绩测试。
测试试卷由甘肃省教育科学研究所的专家制定，考试内容以国家课程标准为参照。
本研究选取了2004年调查中的初中学生样本，学生样本量为1674名。
2.理论模型
根据Hanushek[28]的经典理论模型，本文建立了如下的教育生产函数扩展理论模型：
在这里，
代表教育质量，用甘肃农村初中学生数学和语文成绩衡量；
代表与教师素质有关的自变量矩阵，主要包括教师类型、教师教龄、教师学历、教师职称、教师资格、教师培训等变量；
代表教师以外的其它学校投入自变量矩阵，主要包括生均公用经费、学校规模、班级规模等变量；
代表与学生家庭社会经济背景有关的自变量矩阵，主要包括父母受教育程度、家庭经济收入、家庭文化资本、父母的学习辅导、父母对子女的教育期望等变量；
代表与学生学校同伴特征有关的自变量矩阵，主要包括同伴的认知水平和家庭社会经济背景等变量；
代表与学生自身特征有关的自变量矩阵，主要包括学生性别、民族、认知水平、教育期望水平和学习努力程度等变量。
代表与教育制度有关的自变量矩阵，主要指分权管理制度。
四、多层次数据分析结果
考虑到数据的层次性问题，本研究利用分层线性模型将建立三层的教育生产函数模型，从学生个体、班级和学校三个层面对影响甘肃农村初中数学和语文教育质量的因素进行分析。
本研究所采用的统计软件为版本。
1.方差分析模型结果
在进行三层模型分析之前需要研究方差分析模型。
该模型中，第一层、第二层和第三层模型里都没有预测变量，它只注重区别被研究对象的个体差异和背景差异的比较，而暂时不考虑控制相关变量对因变量的影响。
方差分析模型的主要目的是将学生成绩的总方差分解为学生个人、班级和学校三个层次，以检验各层方差（特别是第二层和第三层方差）的比例是否显着，它决定了本研究是否有必要建立三层模型。
表1是甘肃农村初中学生数学成绩方差分析模型带有稳健标准误（withrobuststandarderror）的方差成分估计结果：
表1数学方差分析模型层际方差成分表
随机效应
标准差
方差成分
组内相关
自由度
P值
层3随机项
%
186
层2随机项
%
694
层1随机项
从表1可知，层3和层2随机项方差估计的卡方检验P值均小于，这表明甘肃农村初中学生的数学成绩在第二层（班级层面）和第三层（学校层面）存在非常显着的差异，也就是说班级背景因素和学校背景因素对学生成绩的变异有很大影响，为此，需要在第二层和第三层模型中增加一些解释数学成绩的预测变量。
利用组内相关公式[29]可计算出第一层、第二层、第三层方差占总方差的比例分别为%、%和%，这说明了甘肃农村初中学生的数学成绩大约58%的差异来源于个体和家庭间的差异，约21%的差异来源于班级间的差异，约21%的差异来源于校际间的差异。
因此，可以说甘肃农村初中学生数学成绩的差异主要在于个体层面的因素，班级和学校层面因素的影响程度相差不大，但均不可忽视。
表2是甘肃农村初中学生语文成绩方差分析模型带有稳健标准误的方差成分估计结果。
从表2同样可知，甘肃农村初中学生的语文成绩在第二层（班级层面）和第三层（学校层面）也存在非常显着的差异，为此，也需要在第二层和第三层模型中增加一些解释语文成绩的预测变量。
表2语文方差分析模型层际方差成分表
随机效应
标准差
方差成分
组内相关
自由度
P值
层3随机项
%
186
层2随机项
%
694
层1随机项
2.完全模型分析结果
方差分析模型的结果表明建立三层模型分析甘肃农村初中学生数学和语文成绩是完全有必要的。
因此，本研究分别建立了三层的教育生产函数完全模型以分析甘肃农村初中学生数学和语文成绩的影响因素。
完全模型中，第一层、第二层和第三层模型里都引入了预测变量，以分析各层预测变量对因变量的影响。
在分层模型中，高层模型即本研究中的第二层和第三层模型的自变量往往是通过探索分析在被选变量集合中选择的，这样可以最大限度地找出那些真正对因变量的变化起影响作用的自变量；第一层模型自变量的选择没有什么定式，通常的做法是利用相关性分析和经验研究相结合。
（1）数学成绩完全模型分析结果
根据以前相关研究选择的第一层模型自变量和数学成绩探索分析选择的第二层和第三层模型自变量，本研究建立了数学成绩的完全模型。
数学成绩的完全模型主要统计结果见表3。
在层3（学校层面）变量中：
公立初中学生的数学成绩显着低于民办初中学生的数学成绩。
学校规模对学生的数学成绩有显着负影响。
学校生均公用经费与学生数学成绩之间存在显着负相关关系。
分权管理制度对数学成绩有显着正影响。
同伴认知水平对数学成绩有显着正影响。
在层2（班级层面）变量中：
班级规模对数学成绩有显着负影响。
县统考对数学成绩有显着正影响。
中专学历教师所教的学生数学成绩显着高于高中学历教师，这可能是因为有中专学历的教师大都来自中师毕业生，他们接受过系统的师范教育训练，故比普通高中毕业生更擅长于教育教学工作。
教师月基本工资对数学成绩影响不显着，但教师的月奖金对数学成绩有显着的负影响。
⑤公办教师所教学生的数学成绩显着高于代课教师。
⑥教师教龄对数学成绩有显着正影响。
接受过学历学习的教师所教学生的数学成绩显着高于没接受过学历学习的教师。
教师参加进修学校培训对学生数学成绩有显着正影响，甘肃农村初中教师接受进修学校培训的频率越高，其所教学生的数学成绩也要越高。
教师的课外辅导对学生的数学成绩有显着正影响。
参与学校管理的教师所教学生数学成绩显着高于没参加学校管理的教师。
在层1（个体层面）变量中：
男生的数学成绩显着高于女生数学成绩。
学生缺课对数学成绩有显着负影响。
学生自己的教育期望对数学成绩有显着正影响，即学生对自己的受教育期望水平越高，其数学成绩就越高。
学生家庭年人均收入和反映家庭文化资本的家庭藏书量对数学成绩均有显着正影响（见表3）。
表3数学成绩的完全模型主要统计结果
变量名
系数
P值
变量名
系数
P值
层3
截距
奖惩式管理
学校类型（0=“民办”，1=“公办”）
***
同伴认知水平
***
学校规模
*
同伴父亲受教育程度
生均公用经费
*
同伴家庭年人均收入
分权管理
*
层2
班级规模
*
小教高级（以中教三级为基准）
县统考（0=“不参加”，1=“参加”）
***
中教一级（以中教三级为基准）
教师性别（0=“女”，1=“男”）
月基本工资
中专（以高中学历为基准）
***
月奖金
*
大专（以高中学历为基准）
公办教师（以代课教师为基准）
*
没有资格（以初中资格作为基准）
教龄
*
小学资格（以初中资格作为基准）
学历学习（0=“不参加”，1=“参加”）
*
教师缺课
进修学校培训
*
见习期（以中教三级为基准）
课外辅导
**
是否参与管理（0=“否”，1=“是”）
*
小教一级（以中教三级为基准）
奖惩手段干预（0=“否”，1=“是”）
层1
性别（0=“女”，1=“男”）
*
自己的教育期望
*
民族（0=“少数民族”，1=
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