各位老师、同学，下午好。今天我汇报的是Isaac M. Opper 在2019年发表在AER上的文章：Does Helping John Help Sue? Evidence of Spillovers in Education
研究问题
这篇文章主要研究的问题是：老师的影响范围会超出她教的学生吗？
一个老师仅仅影响她所教的学生，还是能影响到更多的人？
研究动机
1、已经有大量的研究表明了老师的重要性。老师会影响学生的短期成就（比如考试成绩、出勤以及纪律），也会影响学生的长期成就（比如高中毕业率、考上大学、未来的收入）。
老师对自己的学生的考试成绩的影响称作“教师增值”value-added（VA），越来越多的地区把“教师增值”作为衡量教师价值的标准之一，用于学区的人事决策。
2、但是，一个老师的价值可能超出他们对自己学生的积极影响。
理由之一：有效的老师通过提高自己学生的能力，提高了一个群体的peer ability（群体的同伴能力）。如果学生被同伴能力影响，那么老师就会间接影响自己学生的未来同伴。
我们无法直接把已有的同伴效应文献中的估计值应用到现有的VA估计值中。
几乎所有关于同伴效应的研究都使用对学生的随机重新排序来确定同伴效应。这意味着这些研究产生的同伴效应估计值，结合了学生同伴考试分数对学生的直接影响（称为内生同伴效应）和同伴背景（如父母参与或社会经济地位）造成的其他方面的影响（称为外生或背景同伴效应）
由于教师对学生的同伴背景没有影响，识别教师对学生未来同伴的间接影响需要单独分离出“内生同伴效应”。
研究方法
本文的研究利用了“多所小学的学生进入同一所中学”这个生活现实情况。
举例来说，有两所小学，小学A和小学B，两所小学的学生升学进入中学。
2008年，小学A来了一位高质量的教师X
本文研究的是小学A的新老师X对来自小学B的中学生的成绩的影响。
2009年及以后进入中学的小学B的学生的成绩VS2009年以前进入中学的小学B的学生的成绩。
这种变化可以用来精确估计X老师对学生未来同龄人的间接影响。
研究方法的有效性要求：学生i周边小学的教师人员变动与i的考试成绩的不可观察的决定因素不相关。
【一个自然的担忧：存在未被观察到的邻里冲击，这既把优秀老师吸引到当地学校，也独立地导致了更高的考试分数。
排除这个担忧的两个测试：
1、本文测试一所小学的教师转换是否与相邻小学的人口统计学变化相关。
2、虽然这表明没有邻里冲击，但我也使用安慰剂检验来排除大多数其他内生性问题。例如，其中一项安慰剂测试表明，虽然学生当前同龄人的前任教师的素质与她的考试成绩相关，但她未来同龄人的前任教师的素质与她的考试成绩不相关。换句话说，虽然学生的中学考试成绩取决于老师在邻近小学的效率，但学生的小学考试成绩并不取决于老师在邻近小学的效率。】
数据：涵盖了从1990年到2010年在纽约市公立中学就读的585000多名学生
研究结论
1、一位有效的教师（以教师增值（VA）衡量）会影响到后来与教师的学生同班上课的个人。这种影响在统计上和经济上都是显著的，学生的同伴以前的老师的平均素质的提高会影响学生的考试成绩，其影响程度约为她自己的老师素质的50%
2、忽视教师对学生未来同伴的影响会低估教师的价值30%到90%。
【这些外溢自然也会导致对估计的教师增值（VA）的担忧，因为传统的增值估计没有考虑外溢；这意味着溢出效应的任何影响都归因于学生的现任教师。】
3、本文提出了一种同时估计教师增值和同伴溢出效应的矩估计方法。至少在纽约市，考虑溢出效应不会对教师排名产生很大影响
4、本文提出的实证方法也可以通过揭示溢出背后的机制来更好地理解同伴效应。
（1）溢出主要发生在学科内部，而不是跨学科；也就是说，在证明一个学生的英语考试成绩取决于她同龄人以前的英语老师的VA的质量后，我证明他们也不取决于她同龄人以前的数学老师的VA的质量
（2）溢出效应似乎主要发生在相同种族和性别的学生群体中，而不是发生在整个年级中。这说明了社交网络在传播效果方面的关键重要性。
相关文献和贡献：
1、现有的有关教师价值测量的文献可以比较精确地估计同一学校的教师VA的偏误，但在比较不同学校的教师时，就没法准确测量了。原因：这既是因为实验通常将学生随机分配给学校内的教师，也是因为在具有不同人口特征的学校之间流动的教师数量相对有限。
本文创新点：与其试图直接估计VA测量中的偏差，我采取了不同的方法，并表明存在一种机制（同伴溢出），理论上导致估计的VA测量值与教师的真实VA值不同。
然而，我还表明，在纽约市，这些溢出不会导致教师根据VA估计值进行排名的方式发生重大变化，甚至在比较不同学校的教师时
其他与教师价值相关的文献：关注测量是否随时间稳定，是否随测量值稳定，是否与长期结果相关
2、我还通过介绍和探索一个新的渠道【教师可以影响超出自己的学生以外的学生，来为学校系统增值】，补充了关于教师对学生成绩的重要性的文献。这与绝大多数研究教师重要性的论文形成对比。我知道的其他两篇论文，探索教师可以为学校系统增值的其他方法是Jackson和Bruegman（2009）和Qureshi（2018），两者都没有考虑同伴效应这个channel。
3、本文还补充了有关学生如何受同伴影响的文献。现有研究使用了一系列巧妙的策略，利用学生分组方式中的外生差异来识别同伴效应。Manski（1993）首次讨论。这种策略不能区分内源性同龄人效应和外生或背景同伴效应。由于我所利用的同伴测试分数的变化与其他同伴特征的变化无关，本文分离了内生同伴效应。
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