In response to this evidence, we estimate more general models of earni的简体中文翻译

In response to this evidence, we es

In response to this evidence, we estimate more general models of earnings where the coefficientonschoolinginalogearningsequationisnot, ingeneral, interpretableasaninternal rate of return. From estimated cross section earnings functions, we compute marginal internalratesofreturntoeducationseparatelyforblackandwhitemenacrossdifferentschooling levels for different decades using data from the U.S. decennial Censuses and the Current Population Survey (CPS). Our estimates account for nonlinearities and non-separabilities in earnings functions, income taxes, and tuition. When contrasting these estimated returns with the estimated schooling coefficient from a Mincer earnings function, we find that both levels and trends in rates of return generated from the Mincer model are misleading for many schooling levels.
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针对这一证据,我们估计了更为普遍的收入模型,其中,学历上的计算公式不是内部收益率的一般性,可解释性的。根据估计的横截面收益函数,我们使用来自美国十年期人口普查和当前人口调查(CPS)的数据分别计算了不同教育水平的黑人和白人跨教育水平的边际内部收益率。我们的估算考虑了收入函数,所得税和学费中的非线性和不可分离性。当将这些估计的回报与Mincer收益函数中的估计的受教育程度进行对比时,我们发现,Mincer模型所产生的回报水平和趋势在许多教育水平上都具有误导性。
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为了回应这一证据,我们估计了更一般的收入模型,其中系数在教育收入方程式中,一般,可以解释内部收益率。根据估计的跨部门收益函数,我们使用美国十年一次人口普查和当前人口调查 (CPS) 的数据,计算不同几十年不同几十年的黑色和白色教育的边际内部回报率。我们的估算核算了收入函数、所得税和学费中的非线性和不可分离性。将这些估计回报与来自Mincer收入函数的估计教育系数进行对比时,我们发现,Mincer 模型产生的回报率水平和趋势对许多教育水平都具有误导性。
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作为对这一证据的回应,我们估计了更一般的收益模型,其中学校平均收益率通常不能解释为内部收益率。根据估计的横截面收益函数,我们使用美国十年一次人口普查和当前人口调查(CPS)的数据,分别计算了不同教育水平几十年来的教育回报的边际内部比率。我们的估计考虑了收益函数、所得税和学费的非线性和非分离性。当将这些估计收益与Mincer收益函数的估计教育系数进行对比时,我们发现Mincer模型产生的收益率水平和趋势对许多教育水平都具有误导性。<br>
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