本文是针对论文《教育对死亡率的影响：来自大学增设的证据（The Effects of Education on Mortality: Evidence Using College Expansions）》的一篇论文解析， 该论文于2021年11月发表于NBER上。该研究作者包括Jason Fletcher和Hamid Noghanibehambari。

 

研究背景与问题

 

教育除了为个体带来劳动力市场上的经济回报，还具有广泛的溢出效应。例如，教育会对受教育者身边的家人和同事等带来诸多影响，也会增进社会的经济增长。此外，教育也会带来许多非经济回报。一些研究表明，从长期来看，教育会影响人老年时期的健康水平，对预期寿命和死亡率的提高有积极影响。

 

过往分析教育与健康、健康行为之间因果关系的文献主要集中在教育年限，关注早期的干预和改善。现有研究可大致分为三大类：(1)采用随机对照试验的研究；(2)以双胞胎受教育年限的变化为主要冲击的研究；(3)准实验环境下的研究，主要关注义务教育年限的改变。

 

本文探讨了大学教育对个体健康的增进效果，通过分析17岁高中毕业时当地大学的数量是否会影响死亡年龄，量化高等教育对死亡率的作用，为教育的长期健康影响提供新的见解，补充了有关教育的健康和社会效益的相关研究。

 

 

 

*文章来源：唧唧堂

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相关数据

 

本研究使用的死亡率和人口特征数据主要来自2021年Goldstein等人的Censoc项目中的Censoc Numident数据集。该数据集使用美国社会保障总署(the Social Security Administration)提供的死亡记录数据，将在1988-2005年间死亡的790万个人的数据与1940年的全国人口普查数据联系起来。

 

县级大学数量的数据来自Currie和Moretti的研究，包括了大学的地理分布和数量的变化。图1显示了1940年大学的地理分布（上图）和1940-1957年间大学数量的变化（下图）。1940年人口普查数据中详细的的县级标识符可以用来与县级大学数据集相匹配。此外，本研究将大学划分为两年制和四年制大学。

图1 1940年美国大学的地理分布和1940-1957年间大学的扩张情况

 

研究方法

 

本文探讨了大学数量与寿命的关系。使用的DID识别策略是，将17岁时居住在经历过大学增设的县的人，与居住在没有大学增设的县的人的死亡年龄进行比较，在大学增设后与增设前相比。构建的回归模型如下：

 

1.内生性问题

 

识别策略背后的平行趋势假设为：那些居住在新设立的大学附近的人的死亡年龄将遵循相同的路径，并受到与居住地附近没有新大学设立的人的死亡年龄相同的因素影响。有三个主要原因可能会导致对这一假设的违背，使估计结果产生偏差。

 

首先，一个地区大学数量的变化可能与当地法律法规的变化相关，这些法律法规会通过教育或其他渠道影响个人的寿命。此外，大学的增设在一定程度上反映了当地经济和非经济环境的其他同期变化，如医疗服务的改善和就业机会的增加，这些变化反过来又会对本地居民产生长期影响。本文为解决这一潜在问题，在稳健性检验中添加了父母亲固定效应，比较了同父异母的兄弟姐妹在17岁时面对不同数量大学的结果。

 

第二，检验结果可能会受死亡年龄表示的健康水平的事前趋势变化的影响，而这些变化不能被固定效应所吸收。为了检验这一事前趋势问题，本文实施了一项事件研究分析，其中的事件时间为一所新大学的开学。在固定效应和协变量的条件下，该策略比较了不同年份17岁的个体在其所在县和邻近县的大学开张的结果。图2分别显示了四年制和两年制大学两个面板的结果，与事前趋势并不一致。与没有大学扩建的县的居民相比，在大学开学时年满18岁以上的人群在死亡年龄上没有差异。事件时间的系数在统计上等于0，即，没有发现两组大学扩招时未受影响的队列的结果存在任何事前趋势。

 

事件研究分析表明，对于未受影响的群体，大学扩招没有影响，减少了对结果前趋势的担忧，而对于受影响的群体，即大学扩招时年龄小于17岁的群体，影响开始上升。

图2 大学增设对死亡年龄的事件研究结果

 

第三，人们可能会因为上大学或其他原因，如经济条件的改善，而迁移到开设了大学的县，这种自我选择首先会导致大学的增设。另一方面，迁移个体的一些长期健康特征也会使估计结果有偏差。例如，一般来说白人会更经常搬家，因为他们更加能负担得起搬家的成本，也愿意接受更多的教育。这将造成样本选择问题，使结果高估了真正的影响，因为白人往往有更高的寿命和更好的健康禀赋，这是由其他原因造成的，不能完全由种族虚拟变量来体现。为了分析这种潜在的内生性来源，本文选择了一系列可观察的特征作为等式1的结果。表1中报告了具有县和出生队列固定效应的结果（面板A）以及包含出生队列中县特定趋势的结果（面板B）。面板A的结果表明，两年制大学扩招与白人和西班牙裔比例的增加有关，而面板B的结果中系数变得不显著。当加入县趋势后，所有影响都变得很小且在统计上不显著。说明这些估计结果不会受到事前趋势、内生迁移和其他随时间变化的因素因素影响。

 

表1 内生性迁移：大学扩建和人口和社会经济特征的内生变化

 

2.其他检验

 

本文还实施了一系列的安慰剂检验，将大学的数量分配给17岁以上的个人，主要选择了25、30和35岁。如果个人在这些年龄时，由于与某县的整体趋势有关的原因，如更好的工作机会，而选择迁移到其他有扩建新大学的县，那么新居住地附近的大学可获得性应该与他此后的健康状况相关。检验结果几乎都不显著，说明主要结果具有较好的一致性。

 

一个可能存在的争议是，本文利用了Numident数据库中社会保障总署1988-2005年间的死亡记录数据，时间跨度较窄。与这个时间范围之外（1959-1987年，2006-2017年）的死亡人口相比，Numident记录中白人和女性的比例要低，可能会影响结果的普遍性；同时在本文所选择的样本中，男性寿命受到周边大学数量变化的影响更大。因此，若想将本文的结果推广到整个人口，可能存在的一个的问题是，男性的比例过高会导致估计结果展示的效应更强。

 

为了解决这一问题，本文使用Censoc-DMF数据，采用相同的估计方法，将研究范围外推到二十世纪后半叶。结果显示，采用这一数据库得到的1988-2005年的影响与主要结果几乎相同。然而，对于1975-1987年的时间范围，大学增设影响很小。这表明，大学增设对死亡年龄的作用可能也取决于时间范围的选择，影响在较大的年龄段可以更好地检验出来。

 

研究结果

 

本文的分析结果表明，扩建更多的新大学的会带来长期的健康效益，而这些效应主要是由四年制大学的增设带来的。新学校的设立提升了大学教育的可获得性，增加了居民的总收入，并通过这些渠道正向地影响人的寿命。

 

1、主要结果

 

表2中报告了包括县和出生年份固定效应、个体协变量和出生队列中县特定趋势的主要结果。估计结果显示，高中毕业时当地是否有四年制大学会影响人的寿命。四年制大学的边际效应是显著为正的，当加入出生队列中县特定趋势时，边际效应下降了35%；两年制大学的影响并不显著。同时，在本县或州内邻近县每额外增设一所大学会使预期寿命延长0.13个月。弹性比较显示，相同变化下，四年制大学扩建的的影响比两年制大学的影响大得多。

表2 大学扩建对死亡年龄影响的主要估计结果

 

2.稳健性检验

 

本研究进行了非常广泛的稳健性检验，以控制家庭未观察到的异质性。表3展示了稳健性检验的估计结果。表中的前几列显示，加入父母受教育程度、家庭社会经济指数、住宅价值和父亲工资、母亲等等额外的控制和固定效应后，结果依然相当稳健。

 

表3 大学扩建对死亡年龄影响的稳健性检验

 

3.大学增设和大学教育之间的关系

 

本文将大学数据与1960年的普查数据匹配，进一步量化了大学增设和大学教育之间的直接联系，表4展示了估计结果。结果显示，本地一所新的四年制大学的建立可以使接受所有大学教育的概率提高1%以上，这相当于大学教育的可获得性比平均水平提高了约5.2%。每一所新大学的增设也会使平均受教育年限增加0.09年。弹性分析结果显示，四年制大学的影响比两年制大学的影响大得多。此同时，一所额外四年制大学的建成还可以带来总收入约3.8%的增长。总之，大学，尤其是四年制大学的扩建，对大学教育的普及和劳动力市场的经济回报的增加都有积极影响。

 

将表4中的估计结果与表2中的主要估计结果结合，通过一个简单的计算可以得出，对于那些原本不会上大学的人，额外设立的四年制大学将这些人的寿命延长了约12个月。此外，考虑到受过大学教育的人占死亡人数的18.5%，还可以计算出，1940-1990年大学扩建使美国人口的平均死亡年龄增加了4.35个月，这相当于1970-2018年间观察到的寿命增长趋势的7.5%。

 

表4 1960年人口普查时大学扩建对教育和收入的影响

 

4. 异质性分析

 

将大学数量与女性、其他种族、黑人、西班牙裔虚拟变量分别进行交互，探讨了大学扩建的影响如何随人口统计学特征而变化，估计结果见表5。

 

四年制和两年制大学对男性的死亡年龄的影响比女性大0.03和0.06个月。四年制和两年制大学的边际效应在其他种族中分别大0.08和0.03个月，尽管这两个系数的估计并不显著。对黑人来说，两年制大学带来的死亡年龄明显高于其他种族，多出0.12个月。另一方面，两年制大学的死亡年龄在非西班牙裔中比西班牙裔更明显。

 

子样本间的异质性分析显示，在中西部地区，四年制大学的影响比主要结果要大2倍；南部和西部地区下降约60%；东北部地区的结果趋近于主要结果。此外，低人口县从四年制大学扩建中获益更多。

 

总之，异质性分析表明，对男性、黑人、父母教育程度较高的个人、县人口较少的人以及居住在中西部的人来说，这种影响更为显著。

 

表5 按性别、种族和民族划分的异质性分析

 

结论和总结

 

 

大量文献表明，教育带来的效益可以超越其劳动力市场的经济回报。本研究调查了大学数量对死亡率和寿命的潜在长期影响。研究结果给教育的长期健康益处带来了新的结论，并为教育的社会回报，特别是大学教育的社会回报文献增添了新的内容。

 

本文从两个方面对有关教育的社会和健康效益的研究作出贡献。首先，这是第一个将新大学的建设与死亡率联系起来的研究。第二，类似的论文使用了有限观测值的纵向数据，但本文所使用的新的纵向数据集提供了数百万个观测值，大大增强了我们的统计测试能力。此外，样本量的增加使得本研究可以进行广泛的异质性分析。