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学区房该不该买,计量经济学告诉你!

两千多年前,为了让孟子在良好的环境中成长,有了孟母三迁的故事。如今,为了让子女获得更好的教育资源,父母们也煞费苦心搬家选房,他们的付出究竟可以为子女今后的人生带来多大的好处呢?

Raj Chetty等(2016)巧妙地利用美国上世纪90年代的随机搬迁实验(MTO),从一个新角度出发挖掘居住环境对孩子长期表现的因果关系。

研究发现:孩子年幼时(不满13岁,下文简称儿童组)搬到更好的社区环境中居住可以显著改善孩子成年后经济、教育与婚姻表现,而若搬迁时孩子的年龄过大(如大于13岁,下文简称青少年组),居住环境的改变不会给其带来正面的影响;此外,孩子在更好的社区环境中居住时间越久,其为孩子长期发展带来的积极影响也越大。

研究背景

MTO的设计机制是酱紫滴:从1994到1998年,美国联邦住房与城市发展部(HUD)在五个大城市启动了一项搬迁计划(MTO)。

受补助的4604户家庭是从居住在高贫困率社区、且有孩子的低收入家庭中随机选取的,再被随机分为实验组、传统补助组和控制组。

MTO项目距今已有20年时间,当年参与MTO项目家庭的孩子逐渐长大成人,毕业、工作、结婚,MTO导致的居住环境改善对于孩子长期发展的影响逐步显现。

数据模型

本文使用的数据主要有两个来源,分别是MTO参与者信息数据库以及联邦收入税收记录数据库(1996-2012)。通过个体的社会保险号将两个数据库信息进行匹配,作者获得了MTO参与家庭的孩子们长大后的收入、是否上大学、大学质量、成年后居住的邻居环境以及婚姻与生育情况数据,从而可以评估MTO计划为实验组家庭的子女带来的好处到底有多大。

本文匹配后的样本中共有7340个孩子,根据随机分配发生时孩子的年龄把其分为不满13岁和13-18岁两个子样本。基于以下两个回归模型,作者分别估计每个子样本的实验组和传统补助组相比于控制组对被解释变量带来的不同影响。

yi 表示第i个孩子成年后的各项指标,Xi 和si是控制变量,分别包含家庭信息以及项目所在城市的虚拟变量。公式(1)中,Expi和S8i是虚拟变量,分别表征第i个孩子被随机分入实验组还是传统补助组。

公式(2)中,TakeExpi和TakeS8i是虚拟变量,分别表征第i个孩子是否接受受限(非受限)的住房补助券参与项目

回归分析

Q1:MTO实验组所在社区的贫困率是否下降了呢?

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