本文是一篇经济论文，经济论文——在对经济领域中的问题进行探讨和研究之后，表述科研成果的文章。经济论文是对经济学领域的研究成果做出的的结论性总结。（以上内容来自百度百科）今天为大家推荐一篇经济论文，供大家参考。
第一章 绪论
本文聚焦于经济全球化与教育回报率的地区差异，为解释我国劳动力流动方向的结构性差异提供了一个崭新的解释。在全球化遭遇重大挫折之际，在2017年初达沃斯世界经济论坛上，习近平主席代表中国接棒经济全球化旗帜，获得了普遍赞誉。经济全球化不仅是中国经济增长的驱动力，对人口流动和个人收入也都有着重要影响。
第一节 研究背景与意义
2016年高校毕业生765万，在就业地区的选择上，高校毕业生倾向就业于“北上广深”这样的一线城市。2016年北京高校学生就业意愿调查结果显示，外地生源毕业生理想就业目标地区，排在前三位的是北京、上海和广东。2015年国家统计局发布的农民工监测调查报告表明，在外出农民工中，转移至地级以上城市的农民工11190万人，占外出农民工总量的66.3%。其中，8.6%转移至直辖市，22.6%转移至省会城市，35.1%转移至地级市。在跨省流动农民工中，80%流入地级以上大中城市，省内流动农民工54.6%流入地级以上大中城市。在一系列的就业人口转移地的报告中，中国流动劳动力倾向就业转移到经济发达的城市或地区，但这些都是集中于静态总量上的研究分析。从近几年的动态研究分析中来看，在一份2015年四川省统计局关于高校毕业生就业意向调查报告结果中显示，大学生就业更倾向于教科文卫行业、国有大中型企业，约七成的大学生就业选择倾向于大城市和特大城市，且有逐年递增的趋势。而对于农民工这一群体，国家统计局发布《2016年农民工监测调查报告》显示，外出农民工增速继续回落，跨省流动的农民工继续减少，不少地方已经出现了“民工荒”现象。在上述的一系列就业城市选择的现象中，显然，教育回报率影响着不同教育水平人口的流动方向，就现有的文献中，对教育回报率地区差异有关方面的研究众多，然而很少有学者去探究教育回报率地区差异产生的内在机制。
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第二节 主要内容与研究方法
本文在综述国内外已有的与教育回报率以及经济全球化对技能溢价文献的基础上，提出了从经济全球化的视角去分析教育回报率地区差异，运用扩展后的Mincer方程模型，基于CFPS2010数据，重点考察模型中经济全球化与教育程度变量的交互项的大小与显著性，之后为了解样本的全貌，运用分位数回归法对不同层次收入群体进行分类，考察了不同工资收入水平下的劳动者，其所在地区参与经济全球化的程度不同对其教育回报率的影响，接下来，为检验结论的稳健性，作者进行了一系列稳健性检验；最后总结全文并提出相应的政策建议。本文的内容分为以下五章：第一章是绪论。主要介绍本文的选题背景与研究意义，文章的主要内容与模型方法以及研究思路框架，并说明该研究可能存在的创新点及不足。第二章是文献综述。首先对国内外有关教育回报率测算、教育回报率随时间变化趋势、教育回报率的影响因素、教育回报率的地区差异等从教育回报率各个方面进行研究的文献进行梳理，以及对经济全球化如何影响人力资本的内在机制文献进行了综述，各个综述都按照理论发展的顺序进行总结与分析，最后，在以上文献的基础上，总结并发掘了从经济全球化的角度去分析教育回报率地区差异的新视角还未提及，故此作为本文的接入点。第三章是主要发现。本章先是介绍了数据的来源、变量的设定与变量数据的描述性统计。而后介绍了传统的Mincer模型，并在此基础上引入扩展的Mincer模型，扩展后的模型加入了经济全球化指标、经济全球化与教育程度变量的交互项以及一系列控制变量，其中以进出口总额与GDP之比作为城市参与经济全球化程度的衡量指标，重点关注受访者教育程度与城市参与经济全球化程度的交互项系数，为了考察样本的全貌，最后，运用分位数回归法考察了经济全球化对教育回报率的促进作用在不同层次收入群体中的差异。第四章是稳健性分析。在前文的基础上，为使得到的结果是“无偏”且“一致性”的，稳健性检验是必要的，故而本章将对上文实证所得到的估计结论进行一系列稳健性验证，分为以下四个部分：首先是定义不同年龄范围，对其分别进行子样本敏感性分析；其次是对个人收入、教育程度以及城市参与经济全球化程度变换指标度量方式，重新进行计量估计；接下来运用工具变量解决内生性问题以及运用Heckman两步法解决样本自选择缺陷；最后将使用CFPS2014数据对本文结论的稳健性进行再检验。第五章是总结及政策建议。总结前文的论述与所得到的结论，并在实证分析结果的基础之上，给出相应的政策建议。
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第二章 文献综述
对择业城市的选择上，教育回报率像一只无形的手引导着不同教育层次劳动力的流动。本文是以教育回报率为研究重点展开的，并着重关注经济全球化与教育回报率的地区差异。在文献综述方面，本文先从国内外教育回报率的研究开始阐述；接下来，聚焦于本文的研究角度，将分别对国内外教育回报率的地区差异以及经济全球化对技能溢价的研究进行综述。
第一节 教育回报率研究
1974 年，西方经济学家 Jacob Mincer 提出了明瑟收入模型，该模型是 Mincer从实证中获取的年龄收入关系图形中，发现了这样的一种基本特征，即教育年限与收入水平呈现出正向的线性关系，也即教育年限越长则工资水平越高，且该模型还表明了个人年龄与工资水平显现出二次性关系，随着自变量因素年龄的增加,因变量收入水平在不同阶段会分别显现出加速递增，减速递增与递减的情况。在模型中 Mincer 用工作经验年限取代年龄后，发现个人工作年限与其收入的对数值的二次关系更加符合线性关系，明瑟收入模型就此诞生。Mincer 模型估算教育回报率时，学者们发现了三个方面的问题：其一是得到的教育回报率是一个常数，其意味着个人每多接受一年的教育，其教育回报率是不变的，然而教育是结构性的，故而教育回报率可能是非线性的，因此教育回报率为常数的观点被诸多经济学家所不认同；其二是影响工资水平的因素诸多，如个体差异，地区发展程度等都会使得在计量估算中出现遗漏变量、选择偏差、内生性等一系列问题，这样得到的 OLS 估算结果是有偏的；其三是该模型没有将“能力”这个因素完全控制，诸多学者认为教育与个人能力是相关的，这样就使得运用该模型得到的结果是有偏的。由于 Mincer 模型的简洁性特点，使得该模型在估算教育回报率上得到了广泛的运用，但由于其确实存在诸多的问题，故而在后来的研究中，国外研究人员们对该模型的运用进行了各种创新与扩展。一方面是在计量方法上的改进，对于能力偏差问题的解决，Willis 等（1979）通过引入能力变量，解释了能力、教育选择与收入水平之间的关系，其结论表明能力强的个人会接受较高的教育水平，且工资收入水平也较高。Blackburn 和Neumark（1993）在明瑟模型的基础上将考试成绩作为能力变量的代理变量来探求教育回报率与工资水平更加准确的估计，结果发现明瑟模型的教育回报率确有高估的嫌疑。
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第二节 教育回报率地区差异研究
经济实力强的地区生活成本高、工作压力大，但对优秀人才的吸引力却从未失色（Ullman，1985）。Jacobs（1961）认为发达城市的多样性、交融性、技术的前沿性都刺激着人力资本水平的提高。Rauch（1993）对人力资源汇聚到大城市后所带来生产力急剧提升的情况进行了探究，该文将工作经验和教育程度作为人力资本的代理变量，其结果显示在控制了地区这一变量后，城市的工作者每多接受一年的教育，其生产率提高 2.8%。Glaeser（1995）运用 1960 到 1990 这 30 年间城市经济发展的数据，研究分析了美国各个大城市经济发展与起始的居民收入、个人受教育水平、产业结构等之间的关系，其研究结果表明城市经济发展水平与城市的起始教育水平呈现出显著的正相关关系。而且结果进一步表明了个人教育程度是通过科学技术进步去影响城市的发展，初步解释了教育回报的地区差异。Glaeser 和 Mare 在控制了种族、教育程度、工作年限与性质等一系列控制变量后探究了美国城市的工资溢价，其结果表明个体在美国中心地区工作，会得到 25%的收入溢价，接下来，在控制了不可观测的个体因素后，地区间收入差异将下降，但总的来看个人在经济发展程度较发达的城市能取得更好的工资回报。Moretti（2004）的研究表明，城市的集聚与具有高技能人才有联系时，那么个人的教育回报率会呈现出提高的现象，Berry（2005）的研究也表明了类似的观点，作者利用城市聚集模型对不同城市间的技能劳动力与工资收入水平之间的关系进行了研究，文章结果显示，因高技能原因而导致经济发展水平高的城市，其高技能人才会得到更高的收入水平，简而言之，在高技能城市就业的高技能人群拥有着更高的收入水平，且进一步促使高技能人才在大城市的集聚。Adamson（2005）估算了美国的教育收益率，结果发现，在大型城市中，对教育程度高的个体工资有显著的提升作用，对于教育程度较低的个体，几乎没有提升作用。Addario 等（2008）利用扩展后的 Mincer 模型，该模型中加入了一系列能将个体汇聚到城市的各种变量，其结果显示，个人从小城市就业转移到大城市，则其收入会提高 2%到 3%。#p#分页标题#e#
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第三章 主要发现...........15
第一节 数据与变量.......15
第二节 模型与方法.......18
第三节 结果与解释.......21
第四章 稳健性分析.......25
第一节 子样本敏感性分析...........25
第二节 变换指标度量方式...........26
第三节 内生性与样本自选择.......29
第四节 CFPS2014 数据再检验.....31
第五章 结论与政策建议.......33
第一节 研究结论...........33
第二节 政策建议...........34
第四章 稳健性分析
此章由四部分组成。首先是将受访者限制在不同年龄段进行子样本敏感性分析；接着使用不同指标度量个人收入水平、经济全球化程度以及教育水平；然后应用工具变量和Heckman自选择模型来处理变量内生性和样本自选择问题；最后基于CFPS2014数据重新进行回归分析。
第一节 子样本敏感性分析
经济全球化水平影响地区教育回报率的结论不受年龄选择影响。在前文分析中，本文选取的样本年龄是介于18岁到60岁之间的，研究结果显示，经济全球化水平越高的地方，其教育回报率也是较高的，经济全球化对教育回报率有显著的正向影响。但作者也要清楚的认识到，在研究的这些样本中，年龄段可以有更好的细化，男性与女性退休时间年龄的差异、事业起步年龄以及劳动力活跃的年龄不同等，那么经济全球化水平影响地区教育回报率的结论会不会受到年龄选择的影响这个问题是确实存在的。为此，表3给出了子样本敏感性分析回归结果。在第（3）列中，本文将分析对象限制在非退休年龄样本。具体而言，剔除了小于18岁或大于60岁的男性观测值，以及小于18岁或大于55岁的女性观测值。考虑到一般人都在22岁或之后完成大学学业，本文尝试剔除22岁以下和60岁以上的观测值，结果报告在第（5）列。有文献认为，25岁到55岁年龄段属于活跃劳动力参与人口，本文也尝试将样本限制在这一范围进行回归分析，结果报告在第（7）列。与第（3）、（5）、（7）列结果相比，第（4）、（6）、（8）列放入了第三类控制变量，其主要包括婚姻状况、政治身份等个人特征变量，以及工作时间、行业虚拟变量等工作特征变量。本文重点关注教育年限与经济全球化的交互项，从表3的结果可以看出，经济全球化水平与教育年限的交互项系数都在0.024到0.028之间。无论是变量系数还是显著性水平，在各子样本回归结果中均变化不大。这在一定程度上保障了本文结论的稳健性。
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结论
本文从经济全球化与教育回报率地区差异关系切入，为解释我国劳动力跨地区流动提供了一个崭新的观察视角。经济发达地区教育回报率通常更高，这是吸引具有较高教育水平劳动力向其流动的重要因素。经济发达地区之所以能为人力资本投资提供更为优厚的回报教育，与其参与经济全球化程度较深密切相关。参与经济全球化程度较高的地区，较早承接了发达国家外包至发展中国家的中间品生产环节。对其而言，这些在发达国家有低技能劳动力完成的产品，与原有的本地生产活动相比，其生产却有赖于高技能劳动力。更重要的是，以商品、劳务以及资本品跨国流动为主要内容的经济全球化，本身就内含了源自发达国家的技能偏向性技术进步。后者通常被视为发达国家驱动技能升水拉高教育回报率的重要力量。于是，技能偏向性技术进步与经济全球化的相互作用，使我国参与经济全球化程度较深的地区，有着更高的教育回报率。本文通过扩展的Mincer方程，基于CFPS2010数据发现了地区教育回报率与其经济全球化参与程度正相关的经验证据。以进出口总额与GDP之比计算，若一个地区对参与经济全球化程度每上升1个标准差，其教育回报率可望提高14%（1个百分点）。本文通过多种方式检验结论的稳健性。首先，限制不同年龄段进行子样本敏感性分析；接下来，使用不同工资指标作为因变量，并尝试多种维度指标衡量教育水平和经济全球化水平。然后，寻找工具变量处理教育水平和经济全球化变量的内生性问题，以及使用Heckman两步法纠正样本自选择效应。最后，使用CFPS2014数据重新估算了经济全球化对地区教育回报率差异的影响。各种稳健性检验结果表明，经济全球化对地区教育回报率确实有着正面影响，且其估计系数和显著性水平，都在相当程度上保持了稳定性。
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参考文献（略）
