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社会经济地位与教育回报率的无条件分位回归分析-基于CGSS2010年调查数据

ISSN号：1002-1566
期刊名称：《数理统计与管理》
时间：0
分类：O212[理学—概率论与数理统计;理学—数学]
作者机构：[1]广东海洋大学理学院,广东湛江524048, [2]中国人民大学应用统计科学研究中心,北京100872, [3]中国人民大学统计学院,北京100872, [4]兰州财经大学统计学院,甘肃兰州730101, [5]新疆财经大学统计与信息学院,新疆乌鲁木齐830012
相关基金：教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目（15JZD015）,国家自然科学基金（11271368）,北京市社会科学基金重大项目（15ZDA17）,教育部高等学校博士学科点专项科研基金（20130004110007）,国家社会科学基金重点项目（13AZD064）,教育部人文社会科学重点研究基地重大项目（15JJD910001）,中国人民大学科学研究基金（中央高校基本科研业务费专项资金资助）项目成果（15XNL008）,北京市社科联项目决策咨询项目（2016010021）.

关键词：教育回报率, 无条件分位回归, 分位回归, 明瑟方程, returns to education, unconditional quantile regression, quantile regression, Mincer equation

中文摘要：

无条件分位回归可以在不同分位点上提取教育对收入的一般边际影响。本文使用FFL的无条件分位回归技术，分析了CGSS2010年调查数据，综合父亲的最高教育程度、母亲的最高教育程度和本人认为的14岁时的家庭社会等级三个变量，使用因子分析方法度量了家庭社会经济地位，并根据不同的家庭社会经济地位分别进行了教育回报率的无条件分位回归分析，得出了家庭社会经济地位的不同正在加大群体性的教育回报率差异的结论。

英文摘要：

The Unconditional Quantile Regression （UQR） can estimate the general marginal effect ofeducation on income at different quantile levels. This paper studies the return to education based onCGSS2010. We use factor analysis to get a measurement for the family Social Economic Status （SES）,and use UQR method developed by FFL to analyse the influence of SES on return to education. Theresults show that SES is enlarging the gap of return to education.

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