18
пример, внутренние нормы возвращения к финалу два года колледжа уменьшается примерно до одной четверти для белых и одной трети для чернокожих. Далее составление налогов на доход (ряды 3 и 4) имеет небольшое дополнительное воздействие на оценки. Интересно, прогрессивный характер налоговой системы типично уменьшает нормы возвращения меньше чем пунктом процента. В целом, отказ составлять обучение и налоги ведет к преувеличению возвращения к колледжу. Однако, тенденции времени в возвращении довольно подобны, действительно ли каждый приспосабливается за налоги и обучение.
Графы фигуры 5 тенденция времени в IRR к завершению средней школы для белых и черных мужчин, сравнивая оценки базировались на (i) модель Мясорубки и (ii) гибкая непараметрическая модель дохода составление прогрессивных налогов и обучения. Оценки, основанные на спецификации Мясорубки имеют тенденцию преуменьшать возвращения к завершению средней школы и также быть не в состоянии захватить существенное повышение возвращений к обучению, которое имело место с 1970. Кроме того, большое неравенство в возвращениях гонкой не захвачено оценками уравнения Мясорубки.
Фигура 6 представляет подобные оценки для завершения колледжа. Снова, модель Мясорубки приводит к намного более низким оценкам IRR по сравнению с более гибкой моделью, которая также принимает во внимание налоги и обучение. Непараметрические оценки возвращения к завершению колледжа вообще на 5-10 % выше чем соответствующие оценки на основе Мясорубки даже после составления налогов и обучения. Дополнительно, более общая спецификация показывает существенное снижение в IRR к колледжу между 1950 и 1960 для чернокожих, который не отражен в оценках на основе Мясорубки.
Используя гибкую спецификацию дохода, мы также исследуем, как оценки зависят от предположений о длине рабочей жизни, сравнивая два чрезвычайных случая. Предыдущие оценки предполагают, что индивидуумы работают в течение 47 лет независимо от их обучения (то есть. T' (s) = 1). Альтернативное предположение устанавливает это, рабочие удаляются в 65 лет независимо от их образования (то есть. T' (s) = 0). Мы находим фактически идентичные результаты в течение всех лет и сравнений обучения для обоих предположений об обучении - отношениях 25 продолжительности службы, поскольку доход в конце цикла жизни тяжело обесценен, они имеют небольшое воздействие на полную ценность пожизненного дохода и, поэтому, имеют небольшой эффект на внутреннюю норму оценок возвращения.
25Results доступный от авторов после запроса.
19 4.2 Составляющий Неуверенность в Статической Версии Модели
Мы, к настоящему времени, вычислили внутренние нормы возвращения, используя, удовлетворял ценности от спецификаций дохода. Согласно предположениям Мясорубки о процессе дохода, когда обучение и налоги незначительны, и рабочая жизнь, тот же самый поперек уровней обучения, эти оценки соответствуют непосредственно коэффициенту на обучении в регрессе Мясорубки. Этот подраздел обсуждает интерпретацию оценок, произведенных в соответствии с стратегией Мясорубки и демонстрирует, что это делает неявное предположение о том, как индивидуумы предсказывают их доход. Мы предлагаем другие способы оценить IRR, используемый агентами в создании их выборов обучения, которые базируются на более вероятных механизмах формирования ожидания.
Полные профили дохода для всех выборов обучения не известны индивидуумами, принимающими решения об обучении, так что индивидуумы должны использовать некоторый метод предсказать их будущий доход. Конечно, то же самое верно для econometrician вычисление внутренних норм возвращения к обучению. Как предварительно обсуждено, это обычно в литературе, чтобы использовать спецификации регистрации за доход. Таким образом, обычно принять ln w = Zj + e, так w = eZleЈ и
E (w\Z) = ez" <E {eЈ).
Предположите в течение момента, что предположения Мясорубки о доходе правильны, так, чтобы уравнение (1) описало истинный процесс дохода и что E (e\x, s) = 0. Пока, мы оценили, что внутренние нормы возвращения, используя удовлетворяли ценности для w вместо истинных ценностей. То есть мы используем следующую оценку за доход регистрации: w (s, x) = ехр (а$ + pss +/30x +/31ж2), где &o, постскриптум-> Аъ и / ^i - оценки регресса. Эта процедура неявно предполагает, что при создании их выборов обучения, индивидуумы берут, удовлетворял профили дохода как их предсказание их собственного будущего дохода, игнорируя любые потенциальные определенные человеком отклонения. Другими словами, мы вычисляем IRR для индивидуума по средней ценности для e (ноль) во всем опыте и классификациях обучения. Таким образом наш IRR оценщик fj решает
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.