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1 : 2002,,,, ;,,, ;,,,,,, : (, ),,,,,,,,,, ;,,, (2004) 18, % ; 90, 5 % (Zhang et al,2005) (2003),, Heckman (2004) 43 %, 3,, : ;, : ; com ( :06&ZD014),,, 119

2 : 11 % (2006),, ( ) ( ), ;,,,, : ln w = + Sch + 1 Exp + 2 S Exp + (1),ln w, Sch ( ), Exp S Exp ( ),,, (ability),,,,, (omitted),,,, IQ,, OLS ( Harmon and Walker,1995) ;,,, ;,,,,, ; (natural experiment), ;,,, OLS, (benchmark)?,,,,,,, (QR, quantile regression) Koenker Bassett (1978),,, ( ), 120

3 2007 6,,,OLS, (BLUE), ;,OLS,,,OLS,, ( ),, (truncated) Buchinsky(1994), : ln w i = Sch i + X i + u i, Quant (ln w i Sch i, X i ) = Sch i + X i, Quant (ln wπsch, X) Sch X,ln w (conditional quantile) ; (QR) (LAD), : (, ) arg min {ln w Sch+ X},0 < < 1, [ln w - ( Sch + X) ] {ln w < Sch+ X} (1 - ) [ln w - ( Sch + X) ], ^ Sch i i ( - I) = 0 OLS,Deaton (1997) : ;, ;,QR OLS ; QR ,,,,, 16 60,,,,,,,,, 11a 11b,, ( ) 2,, 8779 ;, 8570, ; t,,

4 : 11a 11b ( ) -,,,,,,,,, - -,, ;, 2002,, 2 -,,, 1,, 2 : ; ;,, CHIP1995, Li (2003),,,,,, 122

5 OLS,,,, : ( ),, 1 ( ) ( ) ( ) ( = 1, = 0) ( = 1, = 0) ( = 1, = 0) ( = 1, = 0) ( ) ( : = 1, = 0) ( = 1) ( = 1) (1) : ; (2) :, ; (3) :, (1) :, ; (2) :, ; (3) :, ; (4) ; (5) (1), ; (2) ; (3) ; (4) 11OLS, OLS 3 3,, , exp ( b) - 1, %,,,,, ( 123

6 : 4137 %), 2163 ;, ( 6142 %), 0158, 8 %,, ( 3136 %) (OLS ) Π [27198 ] [3144 ] [9155 ] [14127 ] [18115 ] (F ) [24105 ] [2197 ] [8168 ] [12187 ] [15176 ] (F ) [17178 ] [3125 ] [7167 ] [11143 ] [14131 ] (F ) [16138 ] [3145 ] [8195 ] [12147 ] [14101 ] (F ) [16113 ] [2192 ] [7103 ] [10154 ] [12174 ] (F ) [15106 ] [2199 ] [8114 ] [11123 ] [11184 ] (F ) [12135 ] [3126 ] [7129 ] [10161 ] [12151 ] (F ) [11155 ] [2193 ] [6172 ] [9176 ] [10182 ] (F ) :[ ] t ; % 5 % 10 % 3, Π, 0186,, 124

7 %,,,,, 10,,,, 01024, 011, 0123,,,, (,2006), (,2006),, 0104, ; Π , 21 3 ( ) 3 :, (2006) (2006) :,, ;, exp (c) - 1, c 125

8 :,,, OLS,, ;,,,,,,,,,,,,, ( ),,, 4 ( ), 1 % 4 5,, 4, 126

9 ; 5, 4,,, ,,, 5,,, 3 5,,,,, 4,, OLS,,,,,, ( 3), 3, 4 5 3, 3, : = (2),,, 127

10 : 5 5,, Π,, 4 Π Π [8158 ] [017 ] [1131 ] [3165 ] [2175 ] [11195 ] [0159 ] [0195 ] [4186 ] [2119 ] [13147 ] [3178 ] [7108 ] [6195 ] [7139 ] [10139 ] [016 ] [1139 ] [415 ] [5122 ] [13103 ] [5122 ] [1013 ] [14163 ] [1117 ] [11144 ] [016 ] [1116 ] [4165 ] [2168 ] [18192 ] [4145 ] [7188 ] [8183 ] [17131 ] [23166 ] [6155 ] [12119 ] [18122 ] [1618 ] : (2) ; [ ] t ; % 5 % 10 % 128

11 2007 6,,,,,,, OLS, :,, ;,,,,,,,,,,,,,,1999 :, :,,2003 :, 6,1994 :, :,,2004 : :, 4,2004 :,,2006 :, 4,2006 : :, 35 Buchinsky M., 1994, Changes in the US Structure of Wages in the 1980 s : An Application of Quantile Regressions, Econometrica Vol. 62, pp David Card, 1999, The Causal Effect of Education on Earnings, In Ashenfelter, Orler and David Card ( eds. ), Handbook of Labor Economics, volume 3A, pp Deaton, A., 1997, The Analysis of Household Survey, the Johns Hopkins University Press. Harmon, C., and Walker, I., 1995, Estimates of the Economic Return to Schooling for the United Kingdom, American Economic Review, Vol. 85 (5), pp Knight, John and Song, Lina, 2003, Increasing Urban Wage Inequality in China : Extent, Elements and Evaluation, Economics of Transition, vol. 11, no. 4, pp Li Haizheng, 2003, Economic Transition and Returns to Education in China, Economics of Education Review, Vol. 22, pp Roger Koenker and Gilbert Bassett, 1978, Regression Quantiles, Econometrica, Vol. 46, No. 1, pp Zhang, Junsen, Zhao, Yaohui, Albert Park, and Song Xiaoqing, 2005, Economic Returns to Schooling in Urban China, 1988 to 2001, Journal of Comparative Economics, 33,

12 : Return to Education and Its Distribution in Urban China Luo Chuliang (Center for Study of Income Distribution and Poverty, Beijing Normal University ; Institute of Economics, CASS) Abstract :Based on CHIPs 2002, the paper discussed the relation between return to education and the quantiles of income distribution. The findings in this paper show that the return to education is lower for the higher quantiles ; while the estimators also depend on the choice of control variables. In methodology, the quantile regression might be a choice to correct the ability bias in the estimation on return to education. The policy implication from the paper shows the education expansion will be benefit to the income growth for those who are in lower quantiles. Additionally, the return to education is also affected by the employment significantly, which might indicate the segmentation in labor market. Key Words :Return to Education ; Quantile Regression ; Income Distribution JEL Classification : I210, C120, D310 ( : ) ( : ) ( 97 ) Kokko, A., Blomstrgm, M., 1995, Policies to Encourage Inflows of Technology Through Foreign Multinationals. World Development, Vol. 23, No. 3, pp Krishna G. Iyer, Alicia N. Rambaldi, Kam Ki Tang, 2004, Measuring Spillovers from Alternative form of Foreign Investment. Working Paper, School of Economics, University of Queensland. Lloyd P. J., 1996, The Role of Foreign Investment in the Success of Asian Industrialization. Journal of Asian Economics, Vol. 7, No. 3, pp Mattooa A., Olarreagaa M., Saggic K., 2004, Mode of Foreign Entry, Technology Transfer, and FDI Policy. Journal of Development Economics, Vol. 75, pp UNCTAD,1992,World Investment Report, United Nation, New York. Vishwasrao S., Bosshardt W., 2001, Foreign Ownership and Technology Adoption : Evidence from Indian Firms. Journal of Development Economics, Vol. 65, pp Wang, Y., Blomstrgm M., 1992, Foreign Investment and Technology Transfer : A Simple Model. European Economic Review, Vol. 36, pp Market Competition, Host Country s FDI Policies and MNC s Technology Transfer Xie Jianguo (Nanjing University) Abstract :MNC s technology transfer and host country s investment policies are examined with a two stage Cournot competition model in this paper. Results show market competition, transfer cost and local factory imitation capacity all take effect on MNC s technology transfer. Foreign direct investment will hurt host country when local factory s imitation capacity was low. We also investigate the trade2off between market competition and MNC s technology transfer, results show that competition don t always increase MNC technology transfer, in contrast, because of lowing return, Multi2MNC competition reduce technology transfer to subsidiary. Key Words :Market Competition ; Investment Policies ; MNC; Technology Transfer JEL Classification :F210,F ( : ) ( : )

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2008 12 70,, 1985,, 170, 7818 20 80, 90,, (,2004) 1999,,,,,,,, 0117 20 90, 0122, 0109,,,,, (NBS) ( CHIP), 1 ( 1980 2002 ) : (1996,P149 P150) (2007),, : 3 :,, 2007,,,,,, ( ),, :,,,, ( ),,, 2007,,,,,,,,,2006 253, 78 ; 293, 107 ; 1Π3 1,20 80 40 % 60 %,,, (,2003 ;,2008 ;,2004 ;, 2004) 20 70 80, 1977 1985,,,, 20 3,, :200433 ;,,Princeton University, : shuaizha

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李实.doc 20 1 : 2 100836 (010)6803 4303 Email shili@econ.hit-u.ac.jp 2002 7 1 1 ( ) 1938 (Simons 1938) : GDP ( ) (Khan et al. 1992 The World Bank 1997 Bramall 2 2001) ( 1994) (imputed rent) 10% ( 1993 89 ) 1993

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2015 1 330 GLOBAL EDUCATION Vol. 44 No1 2015 / 300387 / 300387 20 20 1926 20 1912 1912 1918 1919 34 1919 1921 1 1922 1923 1925 7 100 2 1922 3 1923 5 1923 1924 4 1927 1949 20 1. 20 5 35 2. 20 20 1927 1949

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