Modeling Endogenous Mobility in Earnings Determination
收入决定中的内生工作流动建模AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确使用纵向雇主—雇员固定效应，并将工作匹配关系建模为演化二部图。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
收入决定中的内生工作流动建模
- 研究问题
- 当劳动者换岗与未建模的收入决定因素相关时，劳动者及企业固定效应估计如何受到偏差影响，工资异质性分解如何变化？
- 方法与思路
- 作者用纵向雇主—雇员联结数据提出两项残差诊断，并以贝叶斯潜在类型框架将匹配数据建模为演化的二部图。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称两项检验拒绝外生流动，允许内生流动后收入变异更多归于个人异质性，并以样本外人均收入数据评估外部有效性。
- 阅读关注点
- 应核对诊断检验针对的外生性条件、潜在类型模型的识别与先验，以及工资方差分解和样本外企业收入比较的具体方法。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断偏差幅度、模型识别或结果稳健性；样本外关联不能单独证明劳动者或匹配质量的因果作用。
原文摘要
We evaluate the bias from endogenous job mobility in fixed-effects estimates of worker- and firm-specific earnings heterogeneity using longitudinally linked employer–employee data from the LEHD infrastructure file system of the U.S. Census Bureau. First, we propose two new residual diagnostic tests of the assumption that mobility is exogenous to unmodeled determinants of earnings. Both tests reject exogenous mobility. We relax exogenous mobility by modeling the matched data as an evolving bipartite graph using a Bayesian latent-type framework. Our results suggest that allowing endogenous mobility increases the variation in earnings explained by individual heterogeneity and reduces the proportion due to employer and match effects. To assess external validity, we match our estimates of the wage components to out-of-sample estimates of revenue per worker. The mobility-bias-corrected estimates attribute much more of the variation in revenue per worker to variation in match quality and worker quality than the uncorrected estimates. Supplementary materials for this article are available online.