加纳学徒选择数据分析：加权多项Logit与Probit模型的比较性能研究

为解决加纳非正规部门学徒选择影响因素及模型适用性问题，研究人员开展SW-MNLR与MNP模型的比较研究，发现SW-MNLR预测精度更高（标准误降低5.7%-22.6%），MNP对数据敏感性更强（p值<2e-16），证实父母/教师负向影响显著（β=-0.79~-0.32），为职业教育政策制定提供方法论支持。

　　

在加纳劳动力市场，非正规部门的学徒制是青年获得职业技能的重要途径，但长期以来缺乏对选择机制的量化研究。传统研究多依赖描述性统计，难以捕捉父母影响、经济约束等多因素交互作用。更棘手的是，现有统计模型如多项Logit(MNL)存在"无关选项独立性(IIA)"假设缺陷，而替代模型如嵌套Logit(NL)又因数据结构限制无法适用。这种方法论空白使得政策制定者难以精准识别关键影响因素，导致职业教育资源分配效率低下。

加纳统计部门的研究人员通过1600名学徒的多阶段抽样调查，首次系统比较了调查加权多项Logit回归(SW-MNLR)与多项Probit(MNP)在7类职业选择（汽车机械/电气、砌筑等）中的表现。研究发现：SW-MNLR在预测精度上显著优于MNP（标准误降低13.7%-39.5%），特别是在处理样本偏差时；而MNP虽敏感性更强（p值普遍<0.001），但高估了教师影响（β=0.90 vs -0.43）。关键发现是父母（β=-0.79）和教师（β=-0.55）影响呈现显著负相关，暗示这些传统指导者可能将青年导向商业驾驶等单一职业，造成技能结构失衡。

研究采用三大关键技术：1) 多阶段分层抽样（覆盖Ashanti等4大区）；2) Yamane样本量公式（n=1600）；3) 基于Bernoulli试验的加权似然函数构建（权重w_sj=1/p_j）。通过R软件实现参数估计，创新性地将调查权重整合入经典MNL框架，解决IIA假设缺陷。

在模型比较部分，汽车机械选择数据显示SW-MNLR常数项显著（p=3.20E-22）而MNP不显著（p=0.125），证明前者基准预测更可靠。教育水平的影响方向在两模型中相反（SW-MNLR β=0.161 vs MNP β=-0.241），反映模型假设差异。值得注意的是，限制职业选择参数在SW-MNLR中不显著（p=0.778），但MNP误判为显著（p=4.5e-05），凸显后者对协变量敏感性的双刃剑效应。

通过配对t检验（临界值1.96）证实，除教师影响（t=5.021）等个别参数外，SW-MNLR在78%的预测变量上误差显著更低（t值-3.723至-22.627）。这为加纳政府正在推行的"国家学徒计划(NAP)"提供了关键方法支持——建议采用SW-MNLR模型精准识别区域技能缺口，例如在砌筑业中，自我激励（β=0.363）和职业限制（β=0.482）的正相关提示应加强基础设施投入。

论文结论部分特别强调，当前"学术优则仕"的社会认知（学业表现β=-0.33）与TVET（职业技术教育与培训）的负关联亟需改变。研究者建议通过"社区技能卫星站"模式扩大地域覆盖，并借鉴德国发展银行资助的GTVP（加纳TVET代金券项目）经验，将资助范围从认证培训扩展至工具包等实际需求。这些发现为发展中国家平衡人力资本投资提供了新证据，尤其对解决撒哈拉以南非洲地区青年失业率高达23.4%的困境具有政策启示。该成果发表于《Scientific African》，为同类研究树立了方法学标杆。