大学助学贷款对大学生专业选择和更换的影响

3分钟速读论文概要

美国经济学会顶级期刊“美国经济学评论”2016年发表的论文《大学生贷款信息与专业选择》以一所美国大学作为实验对象，试图寻找贷款水平变化对大学生专业选择和转换的影响程度，研究发现：

背景资料

美国的高等教育成本正在逐年提高，大学生们不得不增加学生贷款以支持自己完成学业。2013年数据，美国大四毕业班的学生中69%背负债务毕业，这比2006年增长了10%。而同一时期，美国大学的平均每年学费从2006年的19000美元增长到2013年的28400美元。

更值得担忧的数据是，学生贷款债务违约比例三年间也上升了14%。媒体和相关领域研究人员开始注意到了，大学毕业生低收入与高债务的严重比例失调。

通常逻辑下，大学生理性选择专业时，会慎重考虑专业的未来预期收入，进而规划自己的债务水平，例如金融专业学生可能会比历史专业学生的负债动机高。

但实际情况是，大学生的负债动机捆绑着巨大的不确定性——他们其实对专业发展、职业轨迹、未来收益所知甚少。尤其是在刚进入大学开始的第一年就让他们做负债动机，他们根本不具备应有的财务素养和准确预期。

基于上述现实和逻辑，一个研究课题跃然纸上：

如果让学生在外界干预下，能够及早并更多了解未来负债状况，他们会改变选择专业和未来职业选择吗？

经济实验设计

论文以蒙大拿州立大学的学生为实验对象，从2012年秋季学期开始，给每个年级学生贷款超过一定基数的学生随机性发债务警告信——大一基数为6250美元，大二12000，大三18750，以及任何已经超过25000美元的学生——这一基数的设定源于联邦政府学费贷款补贴金额的2倍。

警告信会提醒学生，如果继续接受贷款，将积累成难以偿还的债务水平，甚至有违约风险，并无偿提供职业和财务咨询服务。

在这样的设计之下，第一年共寄出了2300封信，约占该学校的15%学生。

在此基础上，借由蒙大拿州立大学的学校学生系统，整理学生特征数据，包括专业、学分、GPA成绩等等，最终实现跟踪这种干预效果。

统计分析

论文采用三重差分模型，检测干预警告信对大学生转换专业概率的因果关系。在控制掉种族、性别、家庭状况等普遍因素的干扰下，研究发现：

文章最后提供一个美国专业职业失业率、平均收入、学贷违约率数据表，越来越多的学生选择编程人员和工程师符合现实趋势

参考文献

Maximilian Schmeiser, Christiana Stoddard, and Carly Urban. American Economic Review: Papers & Proceedings 2016, 106(5): 324–328

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