测量人力资本使用全球学习数据

人力资本的概念是提到早在1776年¹⁶和形式化两个世纪后¹⁷。从那时起,研究人员探索人力资本在经济发展中的作用。几十年来,研究使用的措施教育作为人力资本的代理^18,19,20.。这甚至适用于最突出人力资本指数迄今为止,联合国人类发展指数(HDI)。

然而,使用教育作为人力资本的代理假设在学校学习翻译。证据表明,情况往往不是这样²¹。最近的一项分析显示,全球十个青少年的个人无法满足基本的数学和阅读能力水平²²。教育和学习是急性的差距在发展中国家。在肯尼亚、坦桑尼亚和乌干达,四分之三的学生在三年级读不懂基本的句子,如“狗是小狗的名字”。¹。在印度农村,一半的学生在三年级不能解决两位数减法问题(比如46 - 17)¹。

这些数据从先前的研究表明在人力资本的形成很大的差距:学生在学校,但是不学习不够。缩小这个差距是一个重要的经济发展的当务之急。几项研究表明,人力资本是衡量学校教育时,它不提供收益预测的增长模型。然而,当以学习、人力资本与经济增长密切相关^3,23,24。

到目前为止,大部分的努力来衡量学习集中在高收入国家。这个限制是由于缺乏类似措施的学习在低收入和中等收入国家。现有措施排除相当部分的全球分布,特别是国家最可能获得人力资本的积累。

在本文中,我们填补这一缺口。我们引入一个全球数据库比较学习结果覆盖164个国家从2000年到2017年全球人口的98%。这是一个最大的和最新的全球学习数据库,第一个分解学习结果等性别和介绍方法改进的标准误差量化不确定性意味着分数。数据库,称为和谐学习成果(HLO)数据库,用于公共使用和更新预计每2到3年作为新的学习数据变得可用(参见“数据可用性除方法)。大规模的努力使用这个数据库跟踪人力资本的形成是世界银行的新人力资本指数²⁵。

值得注意的是,在本文中,我们使用术语“学校教育”,指的是平均受教育年限或一个国家的平均入学率在特定的教育水平。我们使用术语“学习”当指的是股票的基本认知技能,包括数学、阅读和科学,以标准化考试在学校进行。

数据库是通过大规模的努力由世界银行识别、收集和整理学生评估数据。我们总共包括七个评估机制:三个国际测试中,三个区域标准化考试的成绩和年级阅读早期评估,这增加了48个国家数据库和至少一个数据点在过去的10年里,包括大型发展中国家如孟加拉国、尼日利亚和巴基斯坦。每个测试覆盖10到72个国家。通过结合这些评估和使他们可比,我们包括的国家,占全球人口的98%。我们使用的方法的详细描述发展和谐学习措施以及所有数据包含在数据库提供了方法和补充信息二世。

数据库包括平均成绩以及标准为每个测量错误,为了量化的不确定性。分数是按教育水平(小学和中学),主体(阅读、数学和科学)和性别(男性和女性)。我们包括每年的数据。在2000年之前我们不延长时间序列数据的质量较低的时期在2000年之前。

数据库的覆盖率和细节描述进一步扩展数据表中1和补充信息。数据库包括2023 country-year观察从2000年到2017年(扩展数据表1)。解集按性别可观测的98.5%。拉丁美洲和加勒比地区和撒哈拉以南非洲地区占21%的所有可用的数据。补充提供了附加的描述性统计信息IA。

我们的方法使用的扩张国际评估全球构造类似的学习成果。这些测试来自评估自1960年代以来在美国进行的,比如学术成就测试(sat)和全国教育进展评估(NAEP)机。测试心理测量的设计,标准化评估的认知技能。自1990年代以来,国际评估等进行了组织经济合作与发展组织(OECD)。两个引人注目的例子是国际学生评估项目(PISA)和在国际数学和科学趋势研究(TIMSS),覆盖了71年,65个国家,分别是在2015年。这些评估使全球比较可信的学习各国和随着时间的推移。然而,迄今为止大多数分析这些评估涵盖一些发展中国家^{3,26,27,28,29日}。

我们包括164个国家,三分之二的发展中国家,通过连接国际评估区域同行。区域评估涉及的大部分撒哈拉以南非洲和拉丁美洲,但往往被排除在国际比较。我们地区测试成绩转换为一个国际测试成绩在学科(数学、阅读和科学)和教育水平(中小学)和相邻年内。通过测试在同一测试分类教育和学科层面上,这种方法最小化测试差异的可能性是一个时间的函数,熟练程度、教育水平或数据可用性。然后我们这种转换适用于一个国家参与区域测试但不是一个国际测试产生类似的分数(称为HLO数据库)。平均分数也计算分解组例子,成绩计算为每个性别。描述的详细方法和补充信息的方法二世。

通过构建一个国际和地区之间的转换方法在测试评估,我们量化测试之间的差异,这种差异调整,并将学习成果从区域评估在全球范围内。高性能的基准,我们使用TIMSS 625年的基准。低档次的基准,我们使用300,相当于HLO规模的最低基准区域评估如Laboratorio Latinoamericano de Evaluacion de la Calidad de la Educacion(拉丁美洲的实验室评估教育质量(LLECE))和教育计划分析系统(PASEC)。这种方法使我们能够捕获的性能在国际和地区分布的基准。

数据协调的努力如本文中描述的服务的双重目的编译的数据在一个给定的时间点和激励更多的数据收集。因此,他们启动循环,可以随着时间的推移不断改进学习数据。为例,在最近发布的世界银行人力资本指数,20个新国家参与学习首次评估,使其包含在后续版本的这个数据库。

我们提出的一些描述性的趋势在第一个应用程序数据库。164个国家的平均学习成果从2000年到2017年图所示。1。数据库变得明显的全球覆盖率和地区通常被排除在国际测试中如比萨和TIMSS包含在我们的数据库(图可以清晰的。1)。数据库涵盖了绝大多数国家在撒哈拉以南非洲,拉丁美洲和加勒比地区和南亚——经济与亲密的学习差距相当大的潜力。

几个趋势:高收入国家远远超过发展中国家。撒哈拉以南非洲落后于所有地区除了南亚、印度等国家进行类似于较之撒哈拉以南非洲国家;在撒哈拉以南非洲,肯尼亚和坦桑尼亚等几个国家领导,与拉丁美洲的许多国家。在拉丁美洲,一些国家如智利与欧洲国家。中东执行类似的或比拉丁美洲和许多亚洲国家比北美和欧洲国家。

预期受教育年限和HLO小学学习成绩数据的最近一年可扩展数据图所示。1对比的数量和质量教育系统(变量的详细描述和分析趋势提供的方法)。扩展数据图中所示的图。1表明,尽管许多发展中国家取得了实质性的教育水平(一个典型的教育系统预计将提供10 - 12年的学校教育),他们还没有意识到高水平的学习(高级水平在国际测试围绕625分)。两个例子与高教育但低学习巴西和加纳。巴西已经11.7年的教育,然而学习分数只有426。加纳已经11.6年的教育,然而学习分数只有229。

我们接下来探索教育和学习的变化的对比变化。我们测量教育使用调整招生比率^29日。我们比较测量教育我们学习在小学的2000 - 2015年。我们使用数据为这一时期最高重叠教育和学习的措施。我们限制我们的比较数据点的国家至少在两个时期在小学入学率和学习时间最大化可比性。我们进一步条件country-fixed效应对每个区域(见使用多元回归方法详情)。这占潜在变化的样本组成的国家为每个时间段可用数据。

我们看到一个明确的趋势增加教育,在学习进步在许多情况下,似乎是有限的。例如,在中东和北非入学率达到了最高的99%,到2010年,从2000年的95%。相比之下,学习水平仍维持在低位并保持不变在380年首次得分从2000年到2015年在这些地区。可能在撒哈拉以南的非洲等地区,随着入学率更高和新,较之学生参与学习评估,平均得分减少由于选择的效果。然而,我们观察学习进程缓慢甚至地区的入学率水平相对稳定和高,如拉丁美洲和加勒比地区,这意味着有更多的比选择这些趋势。在扩展数据图。2,我们明确入学条件,发现几乎相同的模式。此外,回归初级学习成果在小学入学率使用面板的国家在2000年和2015年之间country-fixed影响收益率负系数0.247的入学率P值为0.673,进一步表明较高的入学率与更好的学习结果没有显著关联(见方法详情)。

无花果的模式。2和扩展数据图。2可以解释为表明高原效应,在高等教育水平的例子,在北美或Europe-obtaining进一步上涨可能是困难的。然而,我们也看到一个相对平坦的线在案件中,基线学习水平低,是,在拉丁美洲和加勒比海域表明,学习进步是缓慢的,不管最初的学习条件。数据可用性对于每个国家原则上可能影响我们描述的模式,但是鲁棒性的模式包含country-fixed如上所述的影响表明,他们不是由国家组成。特定国家的趋势也扩展数据图中所示。3。

综上所述,这些数据显示,教育的快速改善教育体系,以及成功实现高入学率,没有遇到同样快速学习进步。这种模式已经在文献中引用¹由国际教育社区“学习危机”^1,22。使用HLO数据库,我们证明它拥有在全球范围内。

大量的研究开发会计文献中探讨了人力资本的收入差异的相对贡献。然而,结果是不确定的,由于人力资本的测量难题。尽管受教育年限存在的直接措施,教育的质量已经难以衡量。

方法来估计依赖于各国之间教育质量差异Mincerian工资回报^5,6,移民返回⁷和越野技能溢价⁸。然而,这些方法也面临着一些挑战,包括需要做出假设的可置换性熟练和非熟练工人⁹。测量质量的挑战导致实质性的变化估计人力资本的作用在越野占收入的差异,从几乎所有的可能都没有^{5,6,7,8,9,10,11,12,13}。

在这项研究中,我们提供了一个更直接的和可靠的测量质量的教育基于我们的学习成果数据,我们使用它来构建人力资本存量的措施(方法)。

我们的结果(表1)表明,人力资本占五分之一到大约一半的越野收入的差异是一个中间位置相对于估计在文献中找到^{5,6,7,8,9,10,11,12,13},范围从0到几乎所有。这些结果符合人力资本模型,捕捉教育企业家的作用,人力资本更全面的措施,包括教育,学习和健康^30.,31日。

平均学习之间的关系和收入面具各国重要的异质性(扩展数据表2)。我们发现人力资本之间的跨国收入差距解释了不到2/5低收入国家,但一半以上的高收入国家之一。我们发现更大的跨区域的差异。例如,当衡量教育、人力资本占跨国收入差距在发达经济体的54%,只有4%在撒哈拉以南非洲。当我们包括学习,这个差距的拉大发达经济体的86%,但只有10%在撒哈拉以南非洲。这种异质性揭示的重要性包括国家的全球分销覆盖多个阶段经济发展的研究人力资本的作用。

最后,我们比较衡量人力资本的替代措施,是基于著名的宾夕法尼亚大学等全球数据库表¹⁴数据集,Barro-Lee教育成就³²和联合国的人类发展指数¹⁵。在表2,我们发现我们的衡量人力资本的增长比人力资本替代措施。这是单变量回归的情况,包括每一个测量的(列1 - 4)。我们观察到1%的学习与改变7.2%的年度增长。相比之下,1%的改变其他人力资本措施与改变每年1.6%至3.3%的增长。我们进一步表明,当我们包括所有措施在同一多元回归,我们的学习和成长之间的关系仍然很高,在5.9%和6.9%之间,具有统计学意义(P≤0.01),而其他人力资本变量减少和统计学无意义的协会有增长。我们发现该模型适合改善稍微附带一个当所有措施R²值为0.32时相对于我们衡量的人力资本R²值为0.30。

因此,我们衡量人力资本与经济增长似乎更强的关系,单独和联合。这可能是因为人力资本的替代措施很大程度上依赖于受教育年限和忽略学习。然而,使用这些替代措施仍然是标准的做法,部分原因是这些数据的广泛报道。通过构建学习跨越164个国家的数据,我们填补关键空白:广泛的覆盖近二十年,衡量人力资本和经济发展有着紧密联系。

这个数据库是此刻已经推出了一系列的全球努力学习在全球范围内测量和跟踪。尽管最近的模型表明,世界有望在2030年实现普及初等招生的目标³³,如果学习继续停滞不前,这一成就意味着小。因此,可持续发展目标包括关注学习而千禧年发展目标主要集中于教育。另一个值得注意的努力来衡量和跟踪学习在全球范围内是世界银行人力资本指数的人力资本水平世界各国进行了比较²。这项努力旨在报告措施鼓励各国的人力资本投资教育。人力资本指数包括学习成果从这个数据库作为其核心组件之一。本文中的数据库将会定期更新和公开,使这些大规模的努力,推进我们的理解形成的人力资本在发展中国家。

数据报告

没有执行实验。没有统计方法被用来预先确定样本容量的协调学习数据或分析在本文完成的。底层的微数据从原来的学习评估有详细的调查抽样程序详细的在相应的技术报告。

Test-score-linking方法

我们包括164个国家,三分之二的发展中国家,通过连接国际评估区域同行。区域评估涉及的大部分撒哈拉以南非洲和拉丁美洲,但往往被排除在国际比较。我们地区测试成绩转换为一个国际测试成绩在主题和教育水平(中小学)和相邻年内。通过测试在同一测试分类教育和学科层面上,这种方法最小化测试差异的可能性是一个时间的函数,熟练程度、教育水平或数据可用性和最大化他们反映测试困难的可能性。然后我们这种转换适用于一个国家参与区域测试但不是一个国际测试产生类似的分数(称为HLO数据库)。

链接方法的成功取决于三个关键假设。首先,测试必须捕获相同的底层人口有关。这种假设是满足使用纸浆包评估代表国家层面的情况下,一个国家参与区域和一个国际评估。这将确保底层人口平均测试都是一样的。第二,测试应该衡量相似的熟练程度。为此,我们联系在学科(数学、阅读和科学)和教育(中小学)水平,以确保重叠。第三,连接函数应该捕获测试之间的差异,而不是特定国家的影响。这种假设更有可能持有的国家数量越大,参与一个给定的测试有关。这种假设的可能性最大化,我们构造连接函数在整个区间。这一步增加样本量用来连接测试,提高的可能性,我们捕捉浪费而不是国别差异。 In fixing the linking function, we assume that the relationship between tests stays constant across rounds. This assumption is reasonable since the mid-1990s, when assessments started to use a standardized approach and to link testing rounds with overlapping test items. A related advantage of a linking function over a fixed interval is that it guarantees that any changes in test scores over this interval are due to realized progress in learning rather than changing linking functions between tests. Of note, every update of the database increases the number of countries participating in a given pair of assessments. Thus, each update expands coverage and enhances the reliability of all estimates by enabling the construction of a more robust linking procedure.

我们使用多个方法链接区域国际评估。我们的主要方法使用回归当多个国家参与的评估比较。当只有一个国家参与,我们使用线性链接。补充信息花絮描述了两种方法和相应的测试使用。两种方法调整测试成绩由一个常数以及相对标准偏差在测试。这些方法建立在一个文学比较在不同的测试成绩^34,35以及最近工作连接跨州在美国总水平成绩³⁶。补充信息IIB,我们进行一系列的敏感性测试,包括进行转换使用country-fixed效应或随机吸引国家和时期。我们进一步探索额外补充信息的方法IIB,如平均链接和比转换,突出每种方法的优缺点和研究鲁棒性。我们找到一个0.99或更高的分数和相关系数相对排名所有健壮性测试(补充图。7)。限制了补充信息IIC。详细描述的所有数据源包括补充信息IID。额外的方法参数,如数据的解集,描述的补充信息国际教育协会。

我们比较数据到一个更小的数据库使用项目反应理论(IRT)——测试共同测试项——找到一个0.98相关系数(扩展数据图。4)。IRT-which被认为是最可靠的方法之一在心理literature-models链接测试一个给定的概率学生回答正确给定测试项目作为学生的函数——和item-specific特征^34,37,38。这种方法被用来构建底层的测试,我们使用。在评估使用它来比较学习,我们需要足够的重叠在底层测试项目在评估^39,40。然而,这样的重叠不存在足够大的测试集和时间段来创建一个全球可比的面板数据集⁴⁰。例如,TIMSS 1995的教育质量监测和非洲南部和东部财团(SACMEQ) 2000包括重叠的数学项目,但只有三个测试问题,将使一个比较。当这个重叠很小,标准最大似然估计将反映真正的方差和测量误差,夸大成绩分布的方差。估计红外热成像参数的各种挑战item-specific有限的重叠以前更详细地讨论³⁹。尽管红外热成像可能不是一个可靠的方法有有限的这样重叠时,我们进行比较的重叠较大,高达17通用测试项目的测试。我们比较我们的结果连接国际比较学生评估项目(的距离),利用红外热成像方法和有重叠的一个子集国际研究项目集中在小学读书⁴⁰。

我们比较同一主题的平均得分(阅读),教育水平(主要)和时间(2000 - 2010),找到相关系数为0.984(扩展数据图。4)。这种比较表明,尽管我们在我们的数据库覆盖范围扩大到164个国家,我们维持高一致性子集的替代措施熟练程度,学校水平和学科的重叠。

值得注意的是,这个数据库中包含的评估在学校进行。测试,因此学习,数据可能会受到招生模式的影响,我们建议用户数据分析的学习成果与入学趋势。例如,平均分数可以由较之学生进入系统而不是对那些已经在学校的学习进步。尽管这是一个潜在的担忧在分析平均分数,有几个原因和谐学习成果仍然是有用的。首先,小学入学率在所有国家都相对较高,平均达到了90%。第二,与校本学习测量测试可能会产生出一个保守的上界的在一个给定的国家学习。像世界上大多数国家的底部的分布测量学习也有相对较低的入学率,新学校进入者不太可能会改变相关结论越野这种最低执行国家可能会透露表现更糟。

比较教育和学习的趋势

预期受教育年限与学习基本技能

相关扩展数据图。1。我们在这个图定义两个关键变量进行分析。首先,我们定义我们的学习变量。我们的质量测量包括主HLO分数,衡量的程度学生在小学学习基本技能。第二,我们定义教育变量。预期受教育年限措施是由联合国教科文组织(联合国教育、科学及文化组织),是一个函数的招生模式和受教育年限的数量给定国家正式提供。这种方法通常是解释国际教育社区作为衡量一个强大的教育体系中,学生参加多年的学校。的预期受教育年限部分招生的函数,我们有时也作为衡量学校教育在这篇文章中,这两个措施是高度相关的。对于数据可供措施的国家,我们发现在他们平均相关系数为0.72。

我们找到一个高方差在学习条件年限(扩展数据图1)。加纳是一个国家教育的近12年的学校教育,但学习成绩低于最低水平的阈值是300。接下来,考虑到赞比亚和南非的例子。在赞比亚,孩子平均预计将有超过9年的学校教育没有达到301分在小学学习。相比之下,在南非,与类似的预期年教育,孩子成绩平均366。考虑到这两个国家有超过9年的预期教育,小学学习成绩不太可能由选择。此外,平均小学入学率在2000 - 2015时期高在这两个国家在赞比亚在南非(98.2%和92.9%)。学习成果是衡量使用测试4 - 6年级,小学入学率相关措施教育比较。通常情况下,大型教育水平间发生的辍学生,如从初级中学。然而,报名到最后年级在小学是居高不下。 For example, in South Africa, data from the World Bank show that 90% of students are retained until the end of primary school. This varies across contexts, but in many countries enrolment rates in primary school are relatively stable through the middle years of primary school when achievement tests are taken.

我们进一步观察一个指数最适合线的形状,用一个较小的相关系数之间的教育和学习的国家提供平均受教育年限10年或少于这个阈值后(相关系数为0.35,相对于0.73,分别)。指数曲线是暗示,应该记住一些注意事项。例如,可想而知,巴西已经学习分数高于南非,不是因为在巴西教育质量较高,但由于入学率低,这意味着表学生留在系统测试的时候。然而,这是不太可能像巴西约有12年的预期教育和南非大约有9年,这意味着大多数孩子通过小学,因此他们的小学学习成绩进步很大程度上反映了教育质量而不是选择。选择的问题会变得更加明显在低水平预期的教育。即便如此,平曲线的一部分,7至10年的预期教育不太可能反映出选择,考虑到学习是通过测试来衡量小学,小学入学率在预计7年或以上教育的国家,通常是高。此外,学习水平大幅变化对于一个给定的点x轴显示异质性在学校质量即使在系统的平均学生接受的教育时间同样数量的年。这些模式表明,教育并不会自动转化为学习。

区域学习和招生的趋势

以下部分是指方法用于比较入学趋势随着时间的推移和学习。我们限制我们的比较数据点的国家至少两个时间段报名和学习在小学最大化可比性数据时期。72个国家的列表包含在以下分析:阿根廷、澳大利亚、奥地利、贝宁、巴西、保加利亚、喀麦隆、加拿大、智利、哥伦比亚、哥斯达黎加、塞浦路斯、捷克共和国、科特迪瓦、丹麦、多米尼加共和国、厄瓜多尔、芬兰、法国、冈比亚、德国、危地马拉、海地、洪都拉斯、香港特别行政区的中国(中国香港)、匈牙利、冰岛、印度尼西亚、伊朗伊斯兰共和国、爱尔兰、意大利、日本、约旦、肯尼亚、韩国(南)、科威特、莱索托、利比里亚、马拉维、马耳他、毛里求斯、墨西哥、摩洛哥、莫桑比克、荷兰、新西兰、尼加拉瓜、尼日尔、挪威、巴拿马、巴拉圭、秘鲁、菲律宾、波兰、葡萄牙、罗马尼亚、俄罗斯联邦、塞内加尔、南非、西班牙、Eswatini(斯威士兰)、瑞典、台湾、中国、多哥、特立尼达和多巴哥、突尼斯、土耳其、乌干达、美国、乌拉圭、赞比亚、津巴布韦。我们平均HLO数据成5年的间隔中类似结构与以前公布的小学入学率数据^29日。作为我们学习延伸到2015年,招生数据延伸到2010年,我们做一个保守的假设,入学率持续到2015年,使包含所有学习数据。

区域学习和报名条件趋势county-fixed效果

在无花果。2估计,计算控制country-fixed影响使用多元回归。对于每个地区和结果y(小学入学率和学习),我们估计以下规范:\ ({y} _ {ct} ^ {r} = \{\α}^ {r} +{\β}^ {r} t + {{\ boldsymbol{\三角洲}}}_ {c} ^ {r} + {\ varepsilon} _ {ct} ^ {r} \ \)在这t代表,δ每个国家的虚变量表示一个向量c在一个给定的地区r。这个回归的基础上,我们恢复区域时间趋势占country-fixed效果。

条件区域学习趋势county-fixed效果和招生

在扩展数据图。2,我们进一步明确招生条件的影响,发现无花果几乎相同的模式。2。对于每个地区和结果y我们运行以下规范:\ ({y} _ {ct} ^ {r} ={\α}^ {r} +{\β}^ {r} t + {{\ boldsymbol{\三角洲}}}_ {c} ^ {r} +{\伽马}_ {ct} ^ {r} + {\ varepsilon} _ {ct} ^ {r} \),在这t代表了一年,δ每个国家的虚变量表示一个向量c在一个给定的地区r和γ代表小学入学率。然后我们恢复区域时间趋势占country-fixed效果和报名条件。

报名和学习回归

我们运行以下回归:\ ({y} _ {ct} = \ \α+β\{\伽马}_ {ct} + {{\ boldsymbol{\三角洲}}}_ {c} + {\ varepsilon} _ {ct} \)在这c代表一个国家,t代表一年,γ代表小学入学率和δ每个国家的虚变量表示一个向量c。感兴趣的系数β,抓住了学习和课程之间的联系。如上所述在“教育不是学习”部分,我们发现没有统计上显著的教育和学习之间的关系与入学率负系数为0.247P值为0.673,加强无花果所示的模式。2和扩展数据图。2。我们还找到一个R²值为0.96。我们省略了四个国家(莫桑比克、尼日尔、喀麦隆和贝宁)招生中异常值超过第95百分位变化,可以偏见平均越野的趋势。另一种可视化的缺失之间的关联学习和学习和招生的招生是一个散点图的趋势随着时间的推移,国家。这个情节中提供了补充图。4。

学习的国家

相关扩展数据图。3。我们说明区域模式通过专注于一些特定的例子来自拉丁语和中美洲,撒哈拉以南非洲和中东地区(巴西、哥伦比亚、墨西哥、乌干达和科威特)。扩展数据图3表明,学习在所有这些国家一直低和改进慢慢过去二十年,从360年到453年,转化为许多学生没有获得基本技能,如阅读一个简单的故事,尽管所有这些国家取得了所有年高入学率在99%以上。此外,在每一个国家的例子,小学入学率非常高而平坦,这加强了缓慢的学习趋势不是报名的函数。图2和扩展数据图。2country-fixed效应控制,可以被认为是这些模式到区域层面的概括。

发展会计

人力资本的贡献在研究跨国收入差距分析会计的发展。我们遵循文献^5,6,41并开始与一个标准的总在其人均生产函数形式:

在这y代表人均产出,K表示资本,h表示人均人力资本水平,一个抓住了残余,通常解释为全要素生产率。两边取对数的跨国收入差距分解为三个来源:资本输出量比、平均人力资本和全要素生产率。下面,我们只有报告的收入差距,可以解释为人力资本的变化,考虑到人力资本是本文的重点。在表1(上),我们将展示分解,使用人力资本纳入教育质量和教育质量的措施^5,7,12。在表1(底部),我们包括额外的分解,\ \(压裂{\ mathrm {ln} ({h} _ {90})——\ \ mathrm {ln} ({h} _ {10})} {\ mathrm {ln} ({y} _ {90})——\ \ mathrm {ln} ({y} _ {10})} \),它被用于研究人力资本占教育质量的措施^10,11,13。

衡量人力资本,我们扩展标准micro-labour-market说话吞吐的规范,重教育的回报包括学习除了教育:

在这年代是学校的数量,l是一个衡量学习,r和w是各自的回报。年的学校教育,我们使用以前公布的数据³²。学习的措施,我们使用本文中给出的数据。我们假设回报率微观经济文献的基础上:我们的价值r= 0.10,每学年的回报率,和w =0.20标准差增加学习、基于文献中使用的参数值^42,43。0.20价值是基于我们的数据。不过,我们可以期待,回到学习将会提高发展中国家的供应能力较低,是回归教育文献的情况⁴²。相当数量的研究已经研究了这些参数。对于本文的目的,我们的目的不是提供明确的结果,而是激励开发会计文献中使用的数据。为此,我们以参数值为给定值,进行敏感性分析w= 0.15,w= 0.25。我们学校数据包括131个国家³²和学习资料。

我们首先比较三个以前的研究结果^5,7,12在表1(上)。我们发现,在我们的估计,仅当人力资本测量捕获数量(w= 0),人力资本占大约7 - 11%的人均产出的差异。然而,当我们包括措施的质量(w> 0),我们发现这种贡献增加到14 - 21%。这些结果表明,测量人力资本,同时考虑质量大幅提高人力资本的作用在解释越野人均产出的差异。这些结果与文献一致显示,当质量考虑,人力资本的作用在解释越野人均产出双打的差异⁷相对于当只考虑数量⁵。

在表1(底部),我们专注于显示查询结果\ \(压裂{\ mathrm {ln} ({h} _ {90})——\ \ mathrm {ln} ({h} _ {10})} {\ mathrm {ln} ({y} _ {90})——\ \ mathrm {ln} ({y} _ {10})} \)。文献^10,11,13已经使用这种分解估计的贡献人力资本跨国收入差距范围从近100%到接近0%。我们表明,当我们测量的质量,包括人力资本的份额变化在40%和48%之间。

报告总结

进一步研究信息设计是可用的自然研究报告摘要与本文有关。