本文選題：過度教育 + 隨機前沿��； 參考：《山西財經大學學報》2017年03期

【摘要】：以中國家庭收入項目(CHIPS)縱向數(shù)據(jù)為樣本,采用隨機前沿法(SFA)和樣本選擇模型,分析了我國過度教育現(xiàn)狀及其演變。研究發(fā)現(xiàn):隨機前沿模型設定合理,而忽略樣本選擇會導致嚴重偏誤;教育回報歷年來顯著為正,男性、東部地區(qū)、一級勞動力市場、正規(guī)部門、固定長期工的效率更高;過度教育呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢,不同性別、所有制及不同地區(qū)的教育不足與過度教育并存;與發(fā)達國家相比,我國的過度教育水平不高,教育投入總量不足。
[Abstract]:Based on the longitudinal data of Chinese family income project (CHIPS), using the random frontier method (SFAA) and the sample selection model, this paper analyzes the current situation and evolution of overeducation in China.The results show that the stochastic frontier model is reasonable, but neglecting the sample selection will lead to serious bias, the return of education is significantly positive over the years, male, eastern region, primary labor market, formal sector, fixed long-term work efficiency is higher;The over-education shows a tendency of rising first and then decreasing. Different gender, ownership and different regions of the education deficiency and over-education coexist, compared with the developed countries, the level of over-education in China is not high, and the total amount of education investment is insufficient.
【作者單位】： 東北財經大學數(shù)學學院;東北財經大學經濟計量分析與預測研究中心;東北財經大學經濟學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(71471030) 國家社會科學基金項目(13CJY010)
【分類號】：G521

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本文編號：1747231