该研究以英国苏格兰从模拟电视信号向数字电视信号的转换作为自然实验，采用双重差分法（DID）进行分析，结果发现数字电视的普及实际上对孩子们的学习成绩产生了正面影响。在数字化转型实施四年后，KS2考试的平均成绩提高了0.034个标准差。这是因为，随着数字电视信号的转换，可观看的电视台数量增加，孩子们看电视的时间也随之增加。这使得他们参与风险较高的社交活动（如酗酒、抽烟）和游戏的时间减少，继而正向促进了他们的学习成绩，在经济条件较差的家庭中，这种效应尤为显著。
Adrián Nieto Castro, Television and Academic Achievement: Evidence from the Digital Television Transition in the UK, The Economic Journal, 2024
概览：
本文利用英国超过32,000个地理单元在模拟电视信号向数字电视信号转换的外生时间差异（将此作为自然实验），深入探讨了观看电视对学业成绩的潜在因果影响及其作用机制。基于英国公立教育系统中全体学生的大规模行政数据，研究发现数字电视的转换显著提高了学生的测试成绩，特别是在经济条件不好的学生群体中，这一提升效应尤为显著。
进一步地，通过分析电视市场数据和儿童调查数据，深入探讨了数字电视转换可能的影响机制。研究结果显示，数字电视的转换显著增加了儿童的电视观看时间（尤其对于经济条件不好的儿童而言），相应地减少了他们参与风险较高的社交活动和游戏。这些发现揭示了数字电视转换对学业成绩影响的潜在路径：即通过改变儿童的日常活动和社交行为，对学业成绩产生了积极的影响。
主要内容：
在过去的几十年里，儿科医生普遍认为电视对儿童的认知发展有不利影响，并建议家长控制孩子观看电视的时间。这种关注主要基于两个原因：首先，观看电视已成为大多数儿童日常生活中不可或缺的一部分；其次，学业成绩作为人力资本的重要组成部分，对孩子的未来职业发展具有重大影响。儿科医生的担忧得到了健康和教育研究的支持，这些研究通常显示观看电视与较低的学业成绩相关。
近年来，一些研究开始探索电视对教育表现的具体因果关系，结果却不尽相同。要解释这些复杂的研究结果，理解电视如何影响学业成绩的内在机制显得尤为关键。然而，我们对这些机制的认识还相当有限。已有研究表明，电视可能通过改变时间分配，进而影响健康、劳动力和个人发展的结果。电视可能会占据孩子进行其他活动的时间，这种时间上的替代效应对教育表现的影响可能是正面的也可能是负面的，具体效果取决于被替代的活动类型。此外，由于经济条件较差的儿童更倾向于参与无结构化活动，这种时间替代效应在不同收入水平的家庭中可能会有所不同。
本文呈现了观看电视对学业表现影响的最新研究成果，并深入分析了其背后的因果关系。研究借助英国从模拟电视向数字电视过渡的自然实验（这一转变是外部因素引起的），并整合了三种数据资源：学生层面的行政数据、电视市场数据以及儿童调查数据。英国的数字电视转换工作在2008年至2012年间逐步实施，涉及将每个电视发射器升级为高功率数字信号，并停止模拟信号的传输，从而使超过1700万观众的频道选择从5个增加到40个。得益于电视发射器地理位置的多样性，本研究得以利用英格兰32,844个低层超级输出区域（LSOAs）的高功率数字信号转换日期作为自然实验。这些区域是平均人口约为1500人的精确地理统计单元。通过网络爬虫技术从DigitalUK网站获取了这些相关数据。
英国政府将这一转换项目委托给了两家通信领域的专业机构，目的是依据1960年和1970年代建造的发射器的物理特性，在预定时间内完成转换。本文利用数字电视转换时间的差异，有效解决了在评估电视对学业成绩影响时可能遇到的识别难题，例如反向因果关系或未观测到的混淆因素。
本文分为两个部分，旨在深入分析数字化转型对中小学生考试成绩的影响。在第一部分中，我们运用差分中差分模型，对比了不同时间段内LSOA（下层超级输出区）学生在关键阶段2（KS2）考试分数的变化。数据来源于英国教育部（DfE）的学生管理数据集，覆盖了2006年至2019年英格兰公立学校学生的考试成绩。样本量超过700万条，几乎涵盖了英格兰全部学生群体的94%。这些数据不仅包括学生的KS2考试成绩，还包括他们的社会人口学特征和居住地信息，使我们能够在微观层面上分析数字化转型对成绩的具体影响。研究发现，在数字化转型实施四年后，KS2考试的平均成绩提升了0.034个标准差。考虑到家庭背景对学业成绩的重要作用，还进一步探讨了这一效应在不同学生特征上的分布，结果表明，这一提升效应主要出现在贫困家庭和低收入地区的学生中。
第二部分则揭示了两组与机制相关的发现。首先，通过分析电视市场的区域-周度面板数据，探讨了数字化转型如何显著增加了儿童的电视观看时间，进而影响了他们对其他活动的时间分配。其次，通过与“理解社会”调查中的儿童问卷数据相匹配，发现数字化转型减少了儿童参与高风险行为（例如饮酒）以及与不良同伴交往的频率，特别是在经济困难家庭和低收入地区，这一效应更为显著。
本文为探讨电视对学生学业成绩的影响提供了新的因果关系证据，并深入揭示了电视如何潜在地作用于教育表现。此外，本研究还扩展了关于其他技术对学业成绩影响的研究领域。具体来说，Sanchis-Guarner等（2021）的研究发现，家庭高速互联网的使用能够提升学生的考试成绩；而Machin等（2007年）的研究则表明，增加信息通信技术的投入对教育成效有正面作用。相较于电视，互联网和电脑等技术对学生学业成绩的影响同样引起了社会的广泛关注，因此，本文的研究结果在这一领域具有重要的参考价值。
文章的结构如下：第一部分详细阐述了数字电视转换及其在英国电视市场的推广过程；第二部分深入描述了研究所使用的数据集；第三部分展示了学业表现的实证分析模型及其分析结果；第四部分探讨了数字电视转换对学业成绩可能产生影响的机制；最后一部分对全文进行了总结。
数字电视转换及其在英国电视市场的推广过程：
数据
数字电视数据
教育数据
在英格兰，5至16岁的孩子必须接受义务教育。在这个教育过程中，孩子们会在三个关键阶段参加考试：7岁时的KS1（关键阶段1）、11岁时的KS2（关键阶段2）以及16岁时的KS4（关键阶段4）。为了研究观看电视对教育的影响，本文使用了国家小学生数据库（National Pupil Database）中的行政记录数据。该数据库由英国教育部提供，包含了2006年至2019年间英格兰公立学校学生的年度学业和社会人口统计信息，覆盖了94%的学生。本研究特别聚焦于KS2考试，原因有以下几点：
KS2考试标志着小学教育的结束，孩子们在11岁时参加这一考试。在这个年龄阶段，孩子们开始逐步减少对父母的依赖，与同龄人的互动变得更加频繁，并且开始参与各种具有不同认知价值的活动。这些活动有时可能会对他们产生不利的影响。
此外，KS2考试中的英语和数学科目完全由外部机构进行评估，这与其他关键阶段的考试（如KS1）不同。使用外部评估的分数作为分析基础，可以提供更客观的教育绩效指标，并且降低了教师主观评估可能带来的偏差风险。
KS2考试的评分体系比KS1和KS4更为精准，显著减少了测量误差，从而能够更加精准地探测到学生学业成绩的微小变化。
电视收视数据
第三个数据集来源于英国广播受众研究委员会（BARB），它包含了关于电视收视和内容的详细信息。BARB是一家致力于监测英国电视观众收视行为的非盈利有限公司。通过一个由12,000名个体和5,300个家庭组成的具有代表性的样本，BARB每周收集关于个人观看电视时长以及各类电视节目观看比例的数据。为了识别观众正在观看的具体节目，BARB在受访者的电视设备上安装了一个能够将电视节目声音转换为数字指纹的设备，并与电视节目数据库进行匹配。此外，BARB还为每个家庭成员（包括访客）分配了一个遥控器，用以记录他们观看电视的进出时间，从而准确确定实际观看电视的人员。BARB将收集到的数据按电视区域和周次进行汇总，并在获得相应许可后，提供按社会人口群体分类的汇总数据供研究使用。
“理解社会”调查数据
其他数据
在分析过程中，补充了两组数据集，用以控制学生居住地区的特征因素。首先，依据土地登记处提供的行政数据，计算了2006年至2019年间各个下层超级输出区（LSOA）的年度房价均值。其次，参考了英国国家统计局发布的年度失业率数据。通过整合这两组数据，在教育效果分析以及基于儿童调查数据的机制分析中，对居住地区的年度房价均值和失业率进行了综合考量。这样的方法有助于更精确地评估教育政策及儿童行为的影响，同时充分考虑到地区经济状况的多样性。
学业表现分析
实证策略
在此模型中，下标 (i) 代表学生，(r) 代表学生居住的LSOA，(s) 代表学生就读的学校，而 (t) 代表考试的时间点。yi,r,s,t 表示学生的标准化KS2测试成绩，DSr,t是一个指示变量，当学生所在的LSOA在考试前已完成数字电视转换时，该变量值为1。通过分析32,844个LSOA的数字转换数据，能够在更精细的地理层面上捕捉到由数字电视转换带来的外生变化。
模型中的代表年度虚拟变量，用于控制学生KS2成绩随时间的变化；
为LSOA固定效应，控制了地区固有的、不随时间变化的特征；
为学校固定效应，控制了学校层面的、时间不变的因素；Xi,t是个体协变量向量，包括学生的性别、年龄、是否享受免费午餐、是否有特殊教育需求等信息；Yr,t 是地区时间变化特征向量，包括LSOA层面的年均房价和年度失业率。误差项
随学生和时间变化而变化。标准误在地方政府层面进行聚类处理，涵盖了317个地方政府单位，它们负责教育和交通等服务。
其中，Yearsr,t+1是事件虚拟变量，表示学生考试日期 (t) 与LSOA数字电视转换前后的年数差距。基于LSOA数字转换的确切日期，可以精确计算出数字转换与考试之间的天数，进而构建事件虚拟变量。尽管模型已经考虑了年度和LSOA的固定效应，但不同LSOA之间数字电视接入时间的差异性仍然提供了足够的变化，使得进行此类分析成为可能。
识别假设
结果
表1揭示了数字电视转换对学业成绩的积极影响。具体地，在第(1)列，我们控制了年度效应和LSOA固定效应；到了第(2)列，进一步加入了学校虚拟变量；第(3)列中，引入了个体协变量；而第(4)列则增添了地区特征。研究结果显示，数字电视的转换显著提高了学生的KS2成绩，这一提升在统计上是显著的。具体地，估计值的变化幅度在0.011到0.018个标准差之间，这相当于分数排名提升了0.35到0.55个百分点。
与其他技术干预的效果相比，互联网宽带接入能够使分数排名提升1.37个百分点，提供免费电脑可以提升0.14个标准差，而使用代数教学软件则能提高0.17个标准差。同时，减少与不良同伴的接触也能提升0.01到0.02个标准差。本文的估计结果与这些先前的研究结果相当。
进一步分析还发现，数字电视转换对学业成绩的正面影响随着时间的推移而增强，四年后KS2成绩提升了0.034个标准差。总体而言，数字电视信号的转换对于人力资本的积累起到了显著的促进作用。
后面就是各种稳健型检验，例如变换计量模型、增加控制变量、把被解释变量标准化、考虑替代性技术发展、异质性处理效应（异质性稳健DID）。
事件研究法，既可以看到动态效应，又可以检验事前趋势。
机制分析：包括两个机制，增加了观看电视的时间、减少了参与风险性活动或玩游戏。
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