Lợi suất giáo dục với biến công cụ (IV/2SLS)

Tiếp nối ví dụ Mincer OLS: vì educ có thể nội sinh (năng lực bẩm sinh không quan sát), ta dùng IV/2SLS để ước lượng nhất quán. Số liệu là minh họa.

Tóm tắt: dùng một biến công cụ cho học vấn (vd khoảng cách tới trường, cải cách giáo dục, học phí vùng) để tách phần ngoại sinh và ước lượng lợi suất giáo dục không chệch.

---

Bước 1 — Ý tưởng

• Câu hỏi: lợi suất giáo dục thực sự là bao nhiêu sau khi khử nội sinh?

Bước 2 — Tổng quan tài liệu

Tài liệu returns to schooling dùng IV (Card 1995; Angrist–Krueger 1991 — quý sinh); thảo luận tính hợp lệ của công cụ.

Bước 3 — Thu thập dữ liệu

Vai trò	Biến	Ví dụ
Phụ thuộc	lnwage	log lương
Nội sinh	educ	số năm học
Công cụ $Z$	khoang_cach_truong	khoảng cách tới trường gần nhất
Ngoại sinh	exper, gioi_tinh, khu_vuc	kiểm soát

Bước 4 — Mô hình hóa

Chọn họ IV & hệ phương trình → IV/2SLS; khai báo nội sinh educ và công cụ $Z$:

Kết quả minh họa (định dạng — không phải kết quả thực):

	OLS	IV/2SLS
educ	0.082***	0.104***
F giai đoạn 1	—	24.5 (> 10 ⇒ công cụ mạnh)
Hansen J (p)	—	0.31 (công cụ hợp lệ)
Durbin-Wu-Hausman (p)	—	0.04 ⇒ có nội sinh, cần IV

Diễn giải mẫu: IV cho lợi suất cao hơn OLS (0.104 vs 0.082) — phù hợp với nhiều nghiên cứu; F > 10 và Hansen không bác bỏ ⇒ công cụ chấp nhận được.

Stata

* === Lợi suất giáo dục — IV/2SLS ===

* Hồi quy 2SLS với sai số chuẩn vững
ivregress 2sls lnwage exper exper2 ///
    (educ = near_college parent_educ), first robust

* Kiểm định công cụ yếu (F giai đoạn 1)
estat firststage

* Kiểm định overidentification (Sargan/Hansen)
estat overid

* Kiểm định nội sinh (Durbin-Wu-Hausman)
estat endogtest

R

# === Lợi suất giáo dục — IV/2SLS ===

library(AER)

# Hồi quy 2SLS
iv <- ivreg(lnwage ~ educ + exper + I(exper^2) |
              near_college + parent_educ + exper + I(exper^2),
            data = df)

# Kết quả + kiểm định chẩn đoán (weak instruments, Wu-Hausman, Sargan)
summary(iv, diagnostics = TRUE)

Python

# === Lợi suất giáo dục — IV/2SLS ===

from linearmodels.iv import IV2SLS

# Ước lượng 2SLS với sai số chuẩn vững
result = IV2SLS(
    dependent=df['lnwage'],
    exog=df[['exper', 'exper2']],
    endog=df[['educ']],
    instruments=df[['near_college', 'parent_educ']]
).fit(cov_type='robust')

print(result)

# first_stage, Sargan, Wu-Hausman có trong result.diagnostics

Bước 5 — Báo cáo

Xuất báo cáo + mã tái lập; báo cáo đầy đủ F giai đoạn 1, kiểm định nội sinh và overidentification.

Video minh họa

Video Tutorial: Hướng dẫn chạy IV/2SLS trong EcoLab

Xem thêm

• IV/2SLS · Ví dụ Mincer (OLS) · Danh mục