The persistence of wages
工资的持续性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：摘要明确研究动态面板的附带参数偏误，并使用劳动者与企业匹配数据分解工资持续性。
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…
工资的持续性
- 研究问题
- 工资持续性有多少来自永久的劳动者、雇主和匹配异质性，动态面板中的附带参数偏误会如何扭曲这种分解？
- 方法与思路
- 作者用蒙特卡洛比较三种附带参数偏误处理方法，并在葡萄牙雇主—雇员匹配数据中比较校正前后的持续性分解。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称未校正估计低估工资持续性约24%—42%，并高估永久异质性及劳动者因素的作用、低估企业因素的作用。
- 阅读关注点
- 应核对动态模型与持续性分解定义、三种校正方法的适用条件，以及模拟设计、匹配数据结构和校正后的不确定性。
- 阅读边界
- 仅据所给RePEc出版社摘要；摘要未说明模型识别条件及三种校正方法细节，报告的偏误幅度不能直接推广至其他样本。
原文摘要
This paper documents the extent to which wage persistence can be explained by permanent worker, employer, and match heterogeneity. Standard methods used to perform such decompositions for industry or racial wage gaps are inappropriate for decomposing wage persistence in dynamic panel data models because of the incidental parameter problem. When we apply these methods without bias correction, we find that the majority, 59.3 percent, of wage persistence is explained by worker heterogeneity, with employer and match heterogeneity explaining 29.7 and 11.0 percent, respectively. We evaluate three methods for addressing incidental parameter bias using a Monte Carlo study. An empirical application to Portuguese linked employer–employee data shows that the uncorrected estimates tend to understate wage persistence by around 24 to 42 percent, depending on the choice of the bias correction estimator used, and overstate the extent to which wage persistence arises from permanent unobserved heterogeneity. Furthermore, results indicate that the uncorrected estimates overstate the role of permanent worker heterogeneity, and understate the role of firm heterogeneity.