How Important Is Selection into Full-Time and Part-Time Employment? A New Panel Data Sample Selection Model for Estimating Wage Profiles
全职与兼职就业选择的重要性：估计工资曲线的新面板样本选择模型AI 解读 ↓
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全职与兼职就业选择的重要性：估计工资曲线的新面板样本选择模型
- 研究问题
- 估计工资曲线时，除是否就业之外，全职与兼职等劳动供给强度选择能否提供额外信息，帮助校正自选择与未观测异质性？
- 方法与思路
- 作者开发允许劳动供给离散选择的面板样本选择模型，并应用于行政数据，利用劳动供给强度选择控制额外的未观测异质性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称强度选择信息会影响对兼职工作选择存在与方向的判断，且在所述应用中，对估计女性兼职工资曲线尤其重要。
- 阅读关注点
- 应核对就业与工时选择的联合设定、样本选择识别来源、未观测异质性的处理，以及女性兼职工资曲线的比较依据。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 摘要版本解读；摘要未说明数据地区、识别限制或影响幅度，不能推广到其他劳动市场或推断刊本变化。
原文摘要
The literature has shown that correcting for self-selection into work is important for the estimation of wage profiles. In this paper, we analyze to what extent intensive labor supply choices add valuable otherwise unobserved information to improve wage profile estimates. We develop a panel data sample selection model that allows for discrete choices in labor supply decisions and apply this to high-quality administrative data. Compared to labor supply decisions at the extensive margin, our new approach is able to control for additional unobserved heterogeneity from intensive labor supply choices with important consequences for the existence and direction of selection into (part-time) work. Applied to the data, we find that such information is especially important for estimating part-time wage profiles for women.