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编辑推荐

《教育计量学》不仅包括本人近年来发表的学术文章、北京大学教育学院的研究生学位论文还包括国内外期刊和《国际教育经济手册》上的一些内容。在这些具体的实例中，涉及个人教育收益率、教育生产函数、公共教育投资比例的国际比较、教育政策评价、入学机会和教育经费的公平性研究、课外补习现象研究、高等教育需求分析、高等教育学生学业成就的影响因素分析、高校毕业生就业满意度研究、劳动力行业分布的影响因素分析等。

内容简介

《教育计量学》全面收集了近年来在教育研究中用到的统计指标。例如，包括了基尼系数、塞尔系数、广义熵系数等用来反映教育不平等程度的统计指标。除了介绍一般线性回归模型外，还特别包括了随机前沿分析（SFA）、数据包络分析（DEA）、分位数回归、多分因变量模型、定序因变量模型、格兰杰因果检验方法、单位根检验、协整分析等内容，可作为教学用书，也可供读者阅读学习。

作者简介

岳昌君，北京大学教育学院教授，博士生导师，教育经济与管理系主任，中国教育经济学会理事。复旦大学理学学士（数学），山东科技大学工学硕士（计算机应用），北京大学与美国加州大学（UCDavis）联合培养经济学博士，法国奥维涅大学经济学博士后。
主要研究领域为教育经济学、国际经济学、劳动经济学等。主持国家自然科学基金项目、国家社科基金“十一五”规划项目等多项国家和省部级课题。出版专著一部，发表学术期刊论文四十多篇。获得教育部“新世纪优秀人才”、安子介国际贸易研究优秀论文奖、北京大学方正奖教金、北京大学教学优秀奖等多项奖励。是中国海关总署进出口预警系统计量模型的主要设计人，教育部《高校毕业生就业状况白皮书（2004-2008）》的主要撰写人。

目录

第一章 统计学基础知识
第一节 表示集中趋势的统计指标
第二节 表示变异程度的统计指标
第三节 数据的分布状况
第四节 实例分析

第二章 一元线性回归模型
第一节 一元线性回归模型及其基本假定
第二节 普通最小二乘法
第三节 拟合优度检验
第四节 置信区间
第五节 假设检验（t）
第六节 总体显著性检验
第七节 预测
第八节 实例：公共教育投资比例的国际比较

第三章 多元线性回归模型
第一节 多元线性回归模型及其基本假定
第二节 普通最小二乘法
第三节 拟合优度检验
第四节 单参数显著性检验
第五节 一般线性假设检验（F检验）
第六节 置信区间
第七节 预测
第八节 线性模型扩展
第九节 实例：个人教育收益率

第四章 虚拟解释变量
第一节 一个定性变量
第二节 两个定性变量
第三节 交互作用效应
第四节 结构一致性检验

第五章 放宽经典模型的假定
第一节 多重共线性
第二节 异方差
第三节 自相关
第四节 随机解释变量

第六章 分类因变量
第一节 线性概率模型（LPM）
第二节 对数单位模型（Logit模型）
第三节 概率单位模型（Probit模型）
第四节 多分定类因变量
第五节 定序因变量
第六节 其他限值因变量模型

第七章 单方程估计专题
第一节 面板数据的模型估计
第二节 分位数回归模型
第三节 随机前沿分析
第四节 数据包络分析

第八章 联立方程模型
第一节 联立方程模型的基本概念
第二节 结构式与简化式
第三节 联立方程模型的识别
第四节 联立方程模型的估计

第九章 时间序列分析
第一节 单位根检验
第二节 协整分析
第三节 格兰杰（Granger）因果检验
参考文献

精彩书摘

自20世纪60年代初美国经济学家舒尔茨把教育费用当做一种投资形式进行专门分析（舒尔茨，1961）以来，人力资本和人力资本投资的概念得以充分发展。与物质资本（physical capital）投资类似，人力资本（human capital）投资通过支付成本、减少当前消费或牺牲其他投资机会来换取未来收益甚至终身收入的提高。因而，未来更高的收入实际上具有一种对前期投资进行补偿的性质，这是人力资本理论的基本视角，它引导人们对人力资本投资的成本和预期收益进行比较，并对其收益率进行研究和估计。
人力资本投资的收益率与任何其他形式的收益率一样，是一种收益测度，是对个人、组织或社会因进行人力资本投资而得到的未来净经济报酬的测量。教育经济学界反映教育收益水平最常用的有内部收益率（internal rate 0f return）和明瑟收益率（Mincerian rate of return）两种。

前言/序言

　　改革开放以来，我国经济、社会、教育、文化等各个方面都取得了巨大进步。同时，我国也出现了一些新的问题和矛盾亟待解决。在教育研究领域，学者们对我国教育发展中出现的各种问题进行了热烈的讨论。在研究中，人们越来越重视研究过程和方法的规范化，越来越注重对社会现实的深入调查和分析。在各种研究方法中，定量研究方法逐渐受到重视并得到广泛的应用。在学术期刊和研究生学位论文中，含有实证研究的文章和论文所占的比重越来越大。
　　多年来，北京大学教育学院一贯注重对研究生进行研究方法方面的训练。我从2003年春季开始，每年都为硕士和博士研究生开设教育统计与SPSS应用和高级定量研究方法课程，在指导研究生论文写作过程中和自己在课题研究过程中也经常使用定量研究方法。本书就是根据本人多年来的教学体会和学术研究成果编辑撰写而成的。之所以取名为《教育计量学》，是参考了其他学科中诸如《经济计量学》和《生物计量学》等课程名称。所谓教育计量学，是以一定的教育理论和实际统计资料为基础，运用数学、统计学方法与计算机技术，以建立教育计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特征的教育变量关系。
　　本书具有以下特色：
　　一、包括许多实例。本书不仅包括本人近年来发表的学术文章、北京大学教育学院的研究生学位论文还包括国内外期刊和《国际教育经济手册》上的一些内容。在这些具体的实例中，涉及个人教育收益率、教育生产函数、公共教育投资比例的国际比较、教育政策评价、入学机会和教育经费的公平性研究、课外补习现象研究、高等教育需求分析、高等教育学生学业成就的影响因素分析、高校毕业生就业满意度研究、劳动力行业分布的影响因素分析等。
　　二、内容涉及面广。（1）本书全面收集了近年来在教育研究中用到的统计指标。例如，包括了基尼系数、塞尔系数、广义熵系数等用来反映教育不平等程度的统计指标。（2）除了介绍一般线性回归模型外，还特别包括了随机前沿分析（SFA）、数据包络分析（DEA）、分位数回归、多分因变量模型、定序因变量模型、格兰杰因果检验方法、单位根检验、协整分析等内容。

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《教育计量学》全面收集了近年来在教育研究中用到的统计指标。例如，包括了基尼系数、塞尔系数、广义熵系数等用来反映教育不平等程度的统计指标。除了介绍一般线性回归模型外，还特别包括了随机前沿分析(SFA)、数据包络分析(DEA)、分位数回归、多分因变量模型、定序因变量模型、格兰杰因果检验方法、单位根检验、协整分析等内容，可作为教学用书，也可供读者阅读学习。

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