最近的几篇论文采用回归不连续设计(RDD)来估计文凭(或类似证书)对工资的因果影响。使用一个简单的信息不对称模型，我展示了RDD估计文凭的信息价值。如果雇主无法观察到决定文凭获得的考试成绩，推断有文凭的工人比没有文凭的工人具有更高的平均生产力，那么就会出现正信息价值。至关重要的是，无论工人的生产率是完全由通过学习获得知识和技能决定(纯人力资本模型)，还是学习对生产率没有影响(纯信号模型)，文凭都可以具有信息价值。因此，虽然文凭效应的RDD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系数是期望误差(差异)的直接估计。