最近的几篇论文采用了回归不连续设计(RDD)来估计文凭(或类似证书)对工资的因果影响。使用一个简单的非对称信息模型，我证明RDD估计文凭的信息价值。如果雇主无法观察决定是否获得文凭的考试分数，就推断有文凭的工人比没有文凭的工人的平均生产率更高，那么就产生了积极的信息价值。至关重要的是，无论工人的生产率是否完全取决于通过学习获得知识和技能(纯人力资本模型)，还是学习对生产率没有影响(纯信号模型)，文凭都具有信息价值。因此，虽然RDD对文凭效应的估计是信息摩擦和统计歧视的证据，但它们无助于区分人力资本和信号。然而，对于纵向数据，RDD可以用来估计雇主学习的速度，因为RDD系数是对期望误差(差异)的直接估计。