Коротко: для установления причинно‑следственной связи между уровнем образования и экономическим успехом нужны исследования, которые исключают обратную причинность и совместную зависимость от скрытых факторов, демонстрируют устойчивость результатов и выявляют механизмы. Ниже — какие эмпирические доказательства и проверки нужны, с пояснениями.
Основная канва оценки (чего ищем)
- Чувствительный и идентифицированный коэффициент эффекта в модельном виде: $Y_i=\alpha +\beta Ed{u}_i+X_i^{\prime }\gamma +{\epsilon }_i$, где $Y_i$ — результат (доход, занятость и т.д.), $Ed{u}_i$ — мера образования. Цель — получить ненулевое и причинно интерпретируемое $\beta$.
Ключевые угрозы идентификации
- Обратная причинность (например, высокие доходы ведут к большему образованию).
- Скрытая переменная (семейный фон, способность): смещает OLS: $\mathrm{plim}{\hat{\beta }}_{OLS}=\beta +\frac{\mathrm{Cov}(Edu,\epsilon )}{\mathrm{Var}(Edu)}$.
- Систематическая ошибка измерения образования или исходного потенциала.
Желаемые эмпирические подходы (и какие доказательства они дают)
1. Рандомизированные контролируемые испытания (RCT)
- Рандомизация обучения/субсидий устраняет конфаундинг; даёт оценку ATE.
- Нужно: четко описанный интервенционный протокол, долгосрочный фоллоу‑ап по доходам/занятости.
2. Натуральные эксперименты / квази‑рандомизация
- Изменения в принудительном обучении (компульсивные реформы), политика субсидий, закрытие/открытие вузов.
- Доказательство: до/после и между‑групповая идентификация (DiD) с проверкой параллельных трендов.
3. Инструментальные переменные (IV)
- Инструмент $Z$ влияет на $Edu$ и влияет на $Y$ только через $Edu$.
- Формулы: первая стадия $Ed{u}_i=\pi Z_i+X_i^{\prime }\delta +{\nu }_i$; вторая стадия даёт LATE.
- Нужны доказательства силы инструмента (F‑статистика > 10) и аргументы о допустимости исключения.
4. Режим регрессии на разрыве (RDD)
- Использование пороговых правил (например, проходной балл для стипендии). Модель: $Y_i=\alpha +\tau D_i+f(scor{e}_i)+{\epsilon }_i$.
- Доказательства: непрерывность предикторов вблизи порога, проверка манипуляции байеса.
5. Панельные данные и фиксированные эффекты / близнецовые/сиблинговые подходы
- Устраняют постоянные по индивидууму/семье конфаундеры.
- Дают доказательства, насколько эффект остаётся после контроля за семейным фоном и временем.
Дополнительные проверки на надежность
- Предварительные тесты/фальшивые эффекты (placebo cutoffs).
- Тесты на баланс ковариат между группами.
- Чувствительность к спецификации (разные наборы контролей, разные оконки RDD).
- Анализ гетерогенности (по полу, социальному происхождению, качеству образования).
- Bounding и sensitivity analysis (например, Rosenbaum bounds) для оценки влияния незаметных конфаундеров.
Данные и переменные
- Индивидуальные лонгитюдные данные с информацией: образование (лет/степени/качество), доходы, занятость, родительский статус/доход, когнитивные тесты, локальные экономические условия.
- Большая выборка и длительный горизонт наблюдений (эффекты образования могут проявляться поздно).
Механизмы и внешняя валидность
- Нужны доказательства механизмов: навыки (тесты), сигналы работодателю, сети/капитал, повышение продуктивности.
- Отдельные исследования для оценки качества образования vs. его длительности.
- Обсуждение внешней валидности: RCT или IV часто дают LATE для подпопуляции; нужно ясно указать для кого оценка применима.
Итоговые критерии достаточности доказательств
- Наличие стратегии идентификации, которая правдоподобно устраняет конфаундинг.
- Проведены важнейшие проверки (баланс, предтренды, сила инструмента, placebo).
- Репликация на разных данных и методах; выявление механизмов.
- Оценка обобщаемости (ATE vs LATE) и прозрачность ограничений.
Короткое практическое руководство: предпочитайте RCT или надёжные натуральные эксперименты; при использовании IV/RDD обязательно демонстрируйте валидность (сильная первая стадия, аргумент исключения, проверки); дополняйте анализ панельными/сиблинговыми подходами и тестами чувствительности.