我们表明，在一个生命周期技能积累模型中，返回学校参数的IV识别要么是在生命周期的任何一点上实现的，其中编译者在学校完成后积累的技能水平完全等于非编译者的毕业后技能水平(技能平等条件)，要么是在技能比等于非编译者与编译者的相对人口比例时(加权技能比条件)。因此，通常不可能将IV识别与生命周期的任何特定阶段联系起来，也不存在一个普遍可接受的“最佳”年龄来对IV估计的收入进行抽样。本文中开发的实际示例精确地展示了一个仪器如何在多个年龄完成识别，以及不同的仪器如何通过特定的抽样设计实现识别，而对其他仪器则无法做到这一点。在生命周期技能积累数据生成过程中，确定重返学校不仅需要对底层模型进行隐含假设，还需要对数据所隐含的特定年龄抽样分布的有效性进行假设。