Quantile regression, Box-Cox transformation model, and the U.S. wage structure, 1963–1987
分位数回归、Box–Cox 变换模型与美国工资结构：1963—1987年AI 解读 ↓
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分位数回归、Box–Cox 变换模型与美国工资结构：1963—1987年
- 研究问题
- 教育和经验对应的工资增量在工资分布不同位置如何变化，以及不同技能群体内部的工资不平等如何演变？
- 方法与思路
- 作者将分位数回归技术应用于 Box–Cox 变换模型，使用美国 Current Population Survey 数据分析工资分布。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，各分布位置的工资增量虽不同但变化模式相似；各技能组不平等均有不同程度上升，主要体现为下尾延长。
- 阅读关注点
- 应核对技能组划分、工资及变换参数的定义、分位数间比较方法，以及下尾变化对组内不平等结论的支持程度。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 摘要，无法确定样本处理、具体估计值和不确定性；教育与经验的工资增量不能直接解释为因果回报。
原文摘要
This study examines changes in the increments (‘returns’) to education and experience at different points of the wage distribution. It also examines changes in within-group wage inequality. Newly developed quantile regression techniques are applied to the Box-Cox transformation model using the Current Population Survey data. The increments differ, but they changed in similar pattern at different points of the wage distribution. They are larger at the low end of the distribution for the less skilled workers, and larger at the high end for the more skilled workers. Wage inequality increased differentially for all skill groups. These increases result mainly from a longer tail at the lower end of the wage distributions.