本土留學是指入讀國內中外合作的大學，中外合作辦學為受教育者提供了第三條求學之路——本土留學教育。作為一種新生事物，本土留學教育正逐漸成為很多學生和家長的選擇。

今日，小編為您推送一篇通過計量分析接受本土留學教育對個人經濟收入的影響效應的論文，飄洋過海去異國他鄉求學還是接受本土留學教育？或許本文會給你一些提示。

內容提要：本文利用課題組2014年對7所相關院校畢業生的調查數據，運用傾向值匹配法克服自我選擇偏差等問題，計量了接受本土留學教育對個人經濟收入的影響效應。研究發現，個人性別、專業意向、家庭背景等因素對個體選擇本土留學教育的概率有顯著影響。同時，匹配的計量結果表明，大學本土留學教育存在顯著的經濟收益，相對于普通高等教育，接受本土留學教育可能使個人月工資平均水平提高20.9％；本土留學教育對不同學生群體個人教育收益的影響效應存在較大差異，未接受本土留學教育學生的潛在收益明顯低于已接受本土留學教育學生的收益。

　　關 鍵 詞：大學本土留學 個人收益 傾向值匹配

　　標題注釋：國家社會科學基金(教育學)一般課題“大學層面本土留學的價值識別與風險控制”(項目編號：BIA130084)。

　　中圖分類號：F08;G40-054 文獻標識碼：A 文章編號：1003-4870(2016)01-0033-06

　　一

　　引言

傳統意義的留學教育指留學生離開自己的國家或地區到另一個國家或地區求學，而本土留學教育不同于以往的留學教育，是一國公民不用出國就可以在自己的國家接受來自其他國家大學提供的本科專業教育。[1]本研究中，大學本土留學特指中國公民在中外合作辦學機構(包括獨立設置機構和二級學院)，接受以英文為主要教育語言，以原版教材為主要學習資料等以國外教育模式為主的高等教育、學歷教育。大學本土留學與中外合作高等教育聯系密切，中外合作辦學促成了大學本土留學的實現。目前，中外合作辦學已初具規模，并進入快速發展階段，自2010年以來，平均每3天就誕生一個本科及以上中外合作辦學機構或項目，截止到2015年底，全國經批準設立或舉辦的本科及以上中外合作辦學項目有1084個，具有法人資格高等教育中外合作辦學機構11個(含籌)，不具有法人資格中外合作辦學機構(二級學院)57個(含籌)[2]。可見，本土留學教育作為一種新生事物，正逐漸成為高等教育的一部分。在經濟全球化及高等教育國際化的時代背景下，在我國中外合作辦學異軍突起的現實動因驅動下，基于對本土留學教育未知與挑戰，有必要對本土留學生這一特殊群體的高等教育投資收益進行實證研究與理論反思。

　　長期以來，研究者側重從辦學形式、辦學政策、質量保障、師資隊伍建設等方面對中外合作辦學展開研究，而對本土留學教育的研究極為有限。從受教育者視角出發，接受本土留學教育是否能夠以低投入獲得高回報，學有所值？我們能否突破傳統研究方法的局限性，有效識別、檢測與鑒定大學本土留學個人收益？為更客觀、更有效地揭示本土留學的個人收益，我們引入計量經濟學中新興的計量方法——傾向指數匹配法(Propensity Score Matching，PSM)，使用非隨機化或非實驗方法估計干預效應，以得到本土留學教育對個人收益影響的無偏估計量。

　　二

　　研究方法

　　傳統計量高等教育質量收益的方法是在明瑟收入模型中加入反映教育質量的變量，運用OLS回歸法進行評估。因OLS回歸模型存在強前提假設、自我選擇偏差、內生性等問題而導致估計存在嚴重偏差，研究者通常運用擴展的OLS回歸模型以盡量控制誤差，但仍然很難解決樣本選擇性偏差問題。樣本選擇偏差在隨機化實驗中可以被忽略不計，但在非隨機化實驗中，卻并非如此。為克服傳統教育收益計量方法的局限性，本研究引入在計量經濟學前沿的研究方法——傾向值匹配法。

(一)傾向值匹配法理論框架與基本假設

　　傾向值匹配法由統計學家Rosenbaum和Rubin第一次提出，它以“反事實框架”為理論基礎，運用對個人不真實的條件或可能性進行替換的一種分析方式[3]。傾向值匹配法適用于隨機分配假定被違背的情況，主要解決在其他因素不變的情況下，實驗組和對照組的凈差異在多大程度上能夠歸結于自變量干預的疑問，通過對實驗組和對照組中特征相似個體的比較，進而對非隨機化的研究數據進行分析和因果推斷。本研究中，個人是否接受本土留學教育涉及自我選擇、學校選擇、教育成本選擇和地域選擇等各種抉擇，本土留學教育組和普通高等教育組研究對象的初始條件不完全相同，我們很難將個人隨機分配到本土留學機構或普通大學中以獲得平衡數據。這樣用來推斷的樣本數據就不是隨機產生的，樣本選擇性偏差是客觀存在的，在進行因果效應評估時就必須考慮選擇偏差，如果采用傳統的OLS回歸進行的統計控制并不是最佳的選擇，而PSM回歸模型卻可以有效解決干預分配不可忽略條件下的數據平衡問題，使用非隨機化或非實驗方法估計干預效應[4]，從而對本土留學個人收益進行更為有效的評估。

　　傾向值匹配法在運用過程中需滿足條件獨立性假設和共同支撐域假設兩個前提假設：在給定協變量X的情況下，條件獨立性假設要求將研究對象被分配到實驗組或對照組與潛在結果無關，可用公式表示為共同支撐域假設要求對某種特征的研究對象要同時出現在實驗組和對照組中[5]，可用公式表示為。

　　ATT、ATU、ATE是傾向值匹配法的三個重要參數指標，分別代表實驗組的平均干預效應(Average Treatment Effect on the Treated)、對照組的平均干預效應(Average Treatment Effect on the Untreated)以及總體的平均干預效應(Average Treatment Effect)。本研究中將個體能否接受本土留學教育視為干預，若設i為任意一研究對象，X為所觀測的全部協變量，Y為潛在結果變量，則AIT、ATU和ATE三個參數的計量模型如下：

(二)一般步驟與算法

　　傾向值匹配分析模型的實施過程分傾向值打分、匹配及匹配后的分析三個步驟。研究者根據實際需要和以往文獻研究等設置因變量和協變量，構建logit(或probit)回歸模型，預測傾向值后選擇合適的匹配方法，最后對因果效應進行評估。目前比較常用的匹配方法有最近鄰匹配法、半徑匹配法、核匹配法和分層匹配法等。

　　三

　　變量與樣本數據

(一)變量選取

　　本研究的自變量是個體接受高等教育的形式；因變量采用畢業生月收入水平。據以往文獻研究及2014年天際網發布《職場新生代薪酬增長報告》，結果表明學校教育對個人工資水平的影響在丁作后的前三年作用較大，而對于工作三年以上的工作人員，工作經驗等因素對其影響更大[7]，因此本研究選取畢業生的初始月工資水平作為因變量的代理變量。

　　Imbeds指出匹配法中的協變量應為處理之前就確定的變量，協變量不可以受到處理的影響[8]，因此，在本研究的協變量選取中，協變量為影響個人能否接受本土留學教育的變量，而非受到本土留學教育經歷影響的變量(如工作地點、職業等)。根據以往國內外關于教育收益的研究經驗，本文納入的協變量主要包括：①性別、是否為獨生子女等人口學特征。②所學專業：根據預調查中本土留學機構專業設置情況，將專業分為理學、工學、經管學、人文社科、語言學、其他學科六類。③家庭所在地：因不同家庭所在地學生接觸與選擇本土留學教育的機會不同，我們將家庭所在地設置為農村、鄉鎮、縣城、城市四個水平。④家庭在當地的消費水平：本土留學教育成本偏高，家庭經濟水平往往是受教育者能否順利接受本土留學教育的前提條件，我們將家庭經濟水平作為衡量家庭資本的代理變量，共設置遠低于平均水平、低于平均水平、平均水平、高于平均水平、遠高于平均水平五個層級。由于協變量均為分類變量，在回歸分析中又進一步處理為虛擬變量，虛擬變量具體設置如表1所示：

(二) 樣本數據

　　課題組根據我國不同地域中外合作辦學發展現狀，在2014年5月至10月利用編制的《本土留學學生收益與風險調查問卷》，對東部、中部地區4所中外合作辦學院校和3所普通高等教育院校展開抽樣調查：選取了招生時間比較長、招生規模比較大的X大學、N大學、SM學院、ZX學院4所中外合作辦學院校；并選擇所在地域、學校類型、招生批次等與上述4所院校相似的H大學、S大學、Z大學3所普通高等教育院校。調研采用紙質問卷的形式，隨機發放問卷1000份，有效回收問卷779份，有效回收率為77.9％；在有效問卷中，中外合作辦學院校問卷占72.8％，普通高等教育院校問卷占27.2％。

　　四

　　大學本土留學個人收益的計量結果

(一)估計傾向指數

　　我們采用logit模型估計了傾向指數，因變量為個體能否接受本土留學教育的虛擬變量(取值為1表示接受本土留學教育，反之為0)，協變量為影響個人能否接受本土留學教育的因素，得到個體接受本土留學教育的logit模型回歸結果以及各個變量對其接受本土留學教育的邊際效應，結果如表2所示。表中數據表明logit回歸結果擬合較好(LRchi2=266.84，p=0.000，Pseudo=0.1999)，通過了ROC檢驗，表示我們選擇的協變量對個人是否接受本土留學教育有比較強的解釋力，協變量能比較顯著地預測個體是否接受本土留學教育。

　　從logit模型回歸系數可以看出：個體人口學特征、所學專業、家庭背景(家庭所在地、家庭經濟水平)等因素對個體是否接受本土留學教育有顯著影響。在性別層面：相對女生，男生接受本土留學教育的概率下降了5.0％；在獨生子女與否層面：相對于非獨生子女，獨生子女接受本土留學教育的概率下降了12.0％；在專業層面：相對人文社科專業，因學習語言類專業而選擇本土留學教育的概率最高，經管類學科其次，因學習理工科而接受本土留學教育的概率較低，這反映出本土留學教育在語言類學科、經管類學科具有較強優勢，而在理工科優勢并不明顯；在家庭所在地層面：相對于農村學生，來自縣城和城市的學生接受本土留學教育的概率提高了8.2％、26.0％，這種現象主要是由本土留學機構的招生宣傳分布以城市為主，以及本土留學教育成本較高等原因造成的；在家庭經濟水平層面：家庭經濟水平對個體接受本土留學教育有顯著的正向影響，以家庭收入處在平均水平的學生個體為參照，家庭收入低于平均水平的學生個體接受本土留學教育的概率下降了17.9％，而家庭經濟水平高于平均水平的學生個體接受本土留學教育的概率提高了19.8％，反映了家庭經濟水平對個人能否接受本土留學教育起著重要作用。

(二)基于傾向指數的匹配及匹配平衡性檢驗

　　在得到傾向指數后，如果使用不同的匹配方法，匹配的精度和匹配樣本數目均有所差異，若一味追求最精確的匹配，則會造成樣本量的流失；但若盲目擴大匹配范圍，則會降低匹配精度。為了保證計量結果的穩健性，我們分別采用最近鄰匹配法、半徑匹配法和核匹配法對樣本數據進行匹配。

　　PSM模型消除樣本選擇性偏差效果取決于匹配過程中是否滿足條件獨立性假設及共同支撐域兩個前提假設，如果匹配未能滿足前提假設，則表示協變量或匹配方法的選擇不恰當，PSM估計結果是存在偏差的。我們采用T檢驗對匹配前后各變量是否存在顯著的組間差異進行了檢驗，結果如表3所示，從表中數據可知，采用三種方法匹配后實驗組和對照組樣本數據通過了LR檢驗，協變量不存在顯著差異，P值分別為0.649，0.733，0.112，且匹配后的偽值均有所下降，滿足條件獨立假設，表明三種方法的匹配質量良好。同時，表4揭示了各協變量匹配前后兩組均值差異、標準偏差、偏差削減結果以及T統計量，從表中數據可知，性別、專業(除語言學外)、家庭所在地(除縣城外)、家庭經濟水平(除遠低于平均水平外)在匹配前的實驗組和對照組數據具有顯著的差異，采用最近鄰匹配后，各變量均值的偏差下降了50.0％以上，兩組變量的標準偏差控制10.0％以下，表示各協變量的均衡效果好，處理組和對照組的個體特征差異得以控制。此外，圖1揭示了實驗組和對照組個體的傾向指數直方圖，可以看出，兩組樣本數據均有重疊，存在共同取值范圍，即滿足共同支撐域假設。

圖1 傾向指數擬合值的分布

(三)匹配后結果分析

　　采用最近鄰匹配法、半徑匹配法和核匹配法三種方法匹配后，為克服潛在小樣本偏誤對結論的影響，我們運用自抽樣法重復500次檢驗估計效應的統計顯著性和標準誤，進一步確保計量結果的穩健性，并據此進行統計推斷，結果表明(見表5)：

　　(1)接受本土留學教育對個人教育收益的影響效應是顯著的。最近鄰匹配法、半徑匹配法和核匹配法三種匹配方法存在差異，采用的公共區間有所不同，計算結果存在較小差異，我們將三種匹配方法得到的各類處理效應求平均值作為ATT/ATU/ATE的最終結果(見表6)，從表6中數據可以看出，相對于普通高等教育，參加本土留學教育對個人收入的影響是正向的，平均在20.9％左右，即參加本土留學教育比接受普通高等教育可以使個人月收入提高約20.9％，這是一個十分可觀的經濟收益。

　　(2)相對于傳統OLS方法估計結果(見表6匹配前數據)，基于PSM模型計量的本土留學教育收益率有明顯提高。傳統OLS方法計量接受本土留學教育的收益為15.1％，PSM方法計量結果比其高了38.4％，這可能由于家庭資本等原因引起潛在收入高的學生選擇本土留學教育的概率更大，造成本土留學生將比OLS的隨機配置假設條件下具有更高的教育收益，因此，如果不考慮樣本選擇問題，盲目應用OLS模型計量教育收益，將造成較大的選擇性偏差。

　　(3)普通高等教育個體的潛在收益低于本土留學教育個體收益。ATU數據表明普通高等教育個體如接受本土留學教育的潛在教育收益為16.2％；ATE數據表明接受本土留學教育對所有學生提高個人收益率的平均影響效應為16.7％，從數值上看呈現ATT＞ATU/ATE。我們認為造成普通高等教育大學生潛在教育收益較低的原因可能是接受本土留學教育對提高工資收入的影響受個人能力、家庭背景等因素的約束所致。

　　五

　　結論與建議

本文利用課題組調查數據資源，采用傾向值匹配法構建了本土留學個人收益PSM模型，并據此計量了接受本土留學教育對個人經濟收入的影響，研究發現，個人性別、專業意向、家庭背景等因素對個體選擇本土留學教育的概率有顯著影響，尤其是家庭經濟水平對個人能否接受本土留學教育往往發揮著決定性的作用，這與呂明霞(2014)從家庭教育消費水平和消費偏好的視角，分析得出城鄉經濟之間較大的差異導致城鄉之間跨國高等教育消費差距加大的研究結論是一致的[9]。

匹配的計量結果表明，本土留學教育存在顯著的經濟收益，接受本土留學教育對增加個人收入具有積極的促進作用。以往研究如Futao Huang(2003)[10]、Christine T.Ennew & Yang Fujia(2009)[11]和Wenhong Fang(2011)[12]等，均從不同方面提出了對中外合作辦學現狀及質量監管等問題的擔憂，但本研究從教育收益的角度證實了中外合作辦學對個人經濟收入的積極作用，在一定程度上肯定了本土留學教育的質量。同時，本文也揭示了本土留學教育對不同學生群體提高個人教育收益的影響效應存在較大差異，普通高等教育個體的潛在收益低于本土留學教育個體收益，即普通高等教育大學生如果接受本土留學教育，不一定能達到本土留學生個人收益率水平。

大學本土留學作為一種新的留學教育形式，為更多來自中低收入家庭的學生提供接受國外教育的機會。但由于中外合作辦學尚處在發展階段，我國引進的國外教育資源良莠不齊，致使本土留學教育既受期待，也受質疑。為保證本土留學個人收益的實現，我們認為個人及家長需要高度關注本土留學機構的項目評估和認證情況，并通過實地詢問等多種方式核實本土留學機構的師資力量、教學條件、畢業生情況、收費標準等信息，全面了解本土留學機構的教育教學質量和收益情況，做出合理的本土留學教育就學選擇。另外，根據本研究結果，本土留學教育在語言類學科、經管類學科優勢較大，在理工類學科的優勢不明顯，個人及家長如有意選擇本土留學教育可以規避弱勢專業，以便個人及家庭的教育投入實現最大程度的回報。

最后需要指出，雖然本文重點討論本土留學教育的個人經濟收益，但個人及家長不能忽視本土留學教育對個人非經濟收益的影響。由于教育的公共產品屬性，通過接受本土留學教育積累的很多知識和技能很難被外部化，因此，個人及家長不能僅僅依據經濟收益率進行決策，還應提高對非經濟收益的關注度。

參考文獻：

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　　[2]林金輝.全面統籌規模、質量、效益，協調推進中外合作辦學質量建設[A].經濟發展新常態下中外合作辦學的規模、質量、效益——第六屆全國中外合作辦學年會論文集[C].廈門：廈門大學中外合作辦學研究中心，2015.1-29.

　　[3]Marco,C.,Sabine,K..Some practical guidance for the implementation of propensity score matching[J].Journal of Economic Surveys,2008,22(1):31-72.

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　　[5]Rubin,D..Causal inference using potential outcomes:design,modeling,decisions[J].Journal of the American Statistical Association,2005,(100):322-331.

　　[6]Becker,S.O.,Andrea,I..Estimation of average treatment effects based on propensity scores[J].The Stata Journal,2002,2(4):358-377.

　　[7]天際網.《職場新生代薪酬增長報告》發布[EB/OL].https://hb.ifeng.com/economic/cy/detail_2014_12/15/3287033_0.shtml，2014-12-15/2015-10-01.

　　[8]Imbeds,G.W..Nonparametric estimation of average treatment effects under erogeneity:a review[J].The Review of Economics and Statistics,2004,86(1):4-29.

　　[9]呂明霞.我國跨國高等教育的消費理論分析[J].黑龍江高教研究，2014，(8)：14-16.

　　[10]Futao,H..Transnational higher education:a perspective from China higher education[J].Research & Development,2003,22(2):193-203.

　　[11]Ennew,C.T.,Yang,F.J..Foreign universities in China:A case study[J].European Journal of Education,2009,44(1):21-36.

　　來源與作者

　　來源：《教育與經濟》，作者：張紫薇 柯佑祥，原標題《大學本土留學教育個人收益的計量分析：基于傾向值匹配法的研究》。作者簡介：張紫薇，女，回族，北京大學教育學院/教育經濟研究所博士后，從事高等教育經濟與管理研究。北京 100871；柯佑祥，男，華中科技大學教育科學研究院教授，博士生導師，從事民辦高等教育、高等教育經濟與管理研究。武漢 430074。編輯：郭倩。