【香樟推文2178】择校还是择邻？教育的长期背景效应
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Laliberte, Jean-William. 2021. 'Long-Term Contextual Effects in Education: Schools and Neighborhoods.' American Economic Journal-Economic Policy, 13(2), 336-77.
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引言
受教育程度因地区、社区和学校而异。受教育程度的差距可能转化为成年后持续的社会经济不平等，因而提高毕业率和大学入学率是公共部门和研究者共同的目标。社区环境显著影响学生的抱负和学习动机，学校则是社区的关键机构和加剧空间不平等的关键机制。然而关于学校和社区对教育程度的相对重要性的实证仍然很少。在许多管辖区内，学生进入学校严格以居住地所在学区划分，使得这两个维度的影响难以通过观测区分。家庭的分异进一步复杂化了社区和学校的影响。
加拿大魁北克省运行了法语和英语两个平行的公立学校系统，根据母语将学生分配到不同的默认学校；同时，可负担的私立学校的广泛分布使得父母可以自由选择退出这些默认选项，从而打破了语言群体内学校和社区之间的确定性联系，因此特别适合调查学校与社区的作用。作者利用蒙特利尔地区法语学校默认选择的局部变异，作为学校质量的IV；接下来，通过关注迁移者来估计总暴露效应（Total exposure effect，TEE）的大小，以确定学校和社区的不同因果效应。研究发现，搬到更好的地区的收益有50%到70%是由于上更好的学校，社区效应对教育结果只有很小的解释度；6 岁时居住在法语小学学区边界的较好一侧会影响10多年后可测量的教育结果。
创新点
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这篇文章的研究创新点体现在三个方面：（1）与以往回答经典问题“社区重要吗?”的文献相比，本文主要关注点是揭示学校机制的作用，即考虑到暴露效应的累积性质，社区暴露效应主要通过学校来发挥作用。（2）与评估学校对教育和劳动力市场结果的因果影响的文章相比，本文采用了不同的方法，利用空间不连续性来表明早期教育环境具有长期影响。（3）与对比学校和社区影响程度的研究相比，本文通过同时使用两种IV，直接将学校与社区效应区分开来，表明学校质量在很大程度上解释了为什么区位对受教育程度很重要。
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数据和模型
文章使用了学生级别行政数据并结合了魁北克教育系统的几个关键机构特点。这个大型纵向行政数据库跟踪了在蒙特利尔地区长大的学生的整个教育生涯，并每年跟踪他们转学、跨社区迁移和进行高等教育投资的情况。有了这些数据，本文就可以预测两个地区的平均学校质量的差异是如何导致教育成就的差异的。
作者建立了理论模型，主要推论是对儿童的教育投资发生在义务教育阶段，并在投资年份之后实现和衡量长期结果；永久居民，即一直居住在一个地方的孩子的教育程度可以划分为可衡量的与学校相关和与社区相关的部分，以及与任一学校或社区无关的残差：迁移者的长期教育结果取决于两地学校和社区的质量，以及在每个地方的居住时间长短；学校对结果贡献份额强度随着学校入学永久居民分选数量增加而减少。模型建立和推论推导过程此处略过。
实证研究
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首先，测量学校和社区质量。为了获得衡量学校质量的指标，在永久居民子样本上估计了一个双向固定效应模型。公式为：
表1报告了在学校和学区固定效应下，关于大学入学率、按时完成中学学业率和受教育年限回归结果的标准差。第（1）、（3）和（5）栏中报告了学校和学区固定效应的单独变化的回归结果，发现学校间差异大约是社区间差异的两倍。第（2）、（4）和（6）栏中，作者同时控制了学校和社区固定效应，发现社区之间的原始学生水平差异55%到65%是由进入学校差别造成的。
其次，评估上更好学校的效应。一些情况下，即学区边界两边的学生居住在同一社区，享受相同的社区便利设施。然而，学区边界通过改变默认选择，导致
两个邻居可能面临进入默认学校的质量差异。因而，文章提出了RD-IV设计，用于评估就读更好的学校对长期教育结果的因果影响。
基线处，每个学生都与离她家最近的边界b相匹配，作者根据学生i是否居住在最近的法语小学边界b的较好一侧（即具有相对较高的固定效应），定义了一个指示变量Highside ib，以在以下两阶段不连续性回归中用作IV：
将样本限制为居住在其最近边界 500 米内的永久居民，图 2 按到边界的距离绘制了以所有协变量预测的教育教育结果，发现每一个结果中，都无法看出预测教育成就预测结果的间断。
进一步地，如果法语家庭根据他们为法语学校的质量支付意愿在边界附近进行分选，那么由此产生的任何房价的反应都应该导致该学区的英语家庭朝着另一个方向进行分选；然而，边界附近的英语家庭的占比没有不连续性，符合没有分选的假设。
图 3 显示了到边界的距离与儿童时期学校质量和大学入学率之间的关系。A 组和 B 组包括了所有永久居民，C 组和 D 组是将样本限制在英语学校学生的安慰剂检验。A组显示，在基线时被分配到更好的学校确实显着改变了学生在童年时期就读的学校的平均质量 ()，学校平均质量随着边界两侧两者距离的增加而提高。教育程度也恰好在门槛上跃升， 6 岁时处于边界较好一侧的学生在最终进入大学的可能性要高出约 2 %（面板B）。面板C、D显示，英语学校的学生在学校质量或大学入学率方面没有间断点。因此，阈值处观察到的急剧变化是由于学校本身而不是其他社区特征的不连续变化。
表 2展示了包括所有常住居民的第一阶段、简化式和IV-RD回归结果。就大学入学率而言，第1列中，位于共享边界两侧的法语默认学校之间的平均质量差距为0.063%；英语学校学生子样本的差距相似，表明他们居住在法语学校边界附近。第2列则显示，默认选项的差异确实会转化为基线就读学校质量的显著差异（如大学入学率的差距为 0.025%）。默认学校质量差距强烈影响第3列中儿童平均学校质量
。第4列表明，教育成就和分配测量变量之间存在统计显著的简化式相关。例如，生活在边界较好一侧的学生按时获得中学文凭的概率比另一侧学生高0.035 %。列 (2)-(4)底部面板显示，通过安慰剂检验。
最后一列报告学校因果效应的2SLS估计结果。对于大学录取率和受教育年限 ，比率的 RD-IV 系数低于1（0.854、0.774)，这意味着存在某种程度的自选择，即不是按居住地进行分选。按时完成中学学业的系数则非常接近于 1，说明学校可能对按时毕业等即时结果的影响更直接。
再次，评估总暴露效应。作者检验了迁移学生的教育结果是否随目的地居住时间的增加而与目的地学区的常住居民的结果一致，以估计学校和社区的总暴露效应。计量框架将迁移者的结果建模为迁移时间加权的目的地永久居民的结果的函数。主要估计方程是：
表 3 报告了OLS估计的主要结果。标准误差在目标学区级别进行聚类。对于两个二元结果，提前一年搬到永久居民结果表现高于原籍 10 %的学区，搬家者的年度教育程度显著提高了约0.42 个百分点（第 1 列），推算 10 年累积效应将是迁移来源地和目的地永久居民差异的 42%。受教育年限收敛率约为 4.9%。控制搬家前不良学习成绩（第 2、4列）或将样本限制为一次性迁移者（第 3、4列）几乎不会影响系数大小和显著度。
最后，评估学校和社区哪个方面占主导。估计框架为：
其中，
和
使用第一部分实证中估计的固定效应测量。学校和社区边际效应
和
以迁移时间变化确定。这些偏回归系数，揭示了一个背景维度变化的年度影响，而另一个维度保持不变。完全收敛率
是这两个边际效应的加权平均值。
图 5 以浅灰色再现了之前显示的总暴露回归系数并以红色显示了相应的社区成分。三个结果中，连接这些点的线的斜率较平坦，表明控制学校效应后收敛速度就会低得多。
05
稳健性
文章最后进行了一系列稳健性检验，包括使用二次函数对大学入学率估计、使用三角核作为控制函数、调整RD带宽敏感度、重新进行子样本匹配和加权、通过识别出兄弟姐妹和纳入婚姻和收入状况讨论家庭效应可能影响、讨论个体特征与迁移前学习困难情况影响等。
启示
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本文是新近发表在AEJ：EP上的论文，很具有启发性，许多方法值得我们学习。首先，在文章切入点上，本文另辟蹊径挑战了传统的社区影响学生教育成就的观点，提出学校质量对学生成长的影响更大的假设。其次，非常巧妙地基于两个RD-IV设计，通过利用魁北克教育系统的制度特征分离出由学校效应驱动的总长期暴露效应部分。然后，通过教育行政数据匹配学区特征数据。非常好地完成了研究目标。最后，文章还进行了扎实的稳健性检验，并讨论了政策的外推意义，以上工作都为基于研究的教育政策干预提供了良好的参考。
（本推文选题受到浙大农经系金松青老师2021年应用经济学实证方法研究生课程启发，文献汇报小组宋文豪、成威松、彭信添同学参与部分前期梳理工作，一并致谢。）
文献来源：Laliberte2021AEJ-EP,2021
推文作者单位：浙江大学中国农村发展研究院
Abstract
This paper decomposes total childhood exposure effects – the causal effect of growing up in a better area – into separate school and non-school neighborhood components. To do so, it brings together two research designs. First, I implement a spatial regression-discontinuity design to estimate school effects. Second, I study students who move across neighborhoods in Montreal during childhood to estimate total exposure effects. I find that total exposure effects on educational attainment are large, but that between 50% and 70% of the long-term benefits of moving to a better area are due to access to better schools rather than to neighborhoods themselves.
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本期小编：郭昱江