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【摘要】 研究了劳动力市场上工资增长不平等的根源,发现它源于当事人越来越多的微观不确定性和异质性。
【关键词】 工资不平等;不确定性;排序
大量文献证明美国经济中工资不平等的现象在20世纪七八十年代愈演愈烈(见Levy和Murnane,1992或 Katz和Autor,1999),这种工资不平等的增长同时发生在教育经验组织之中及它们之间。建立教育选择模型不仅仅是一个计量经济学家练习纠正工资选择偏差,尽管这确实是一个好处。教育选择是一个信息来源,这些信息可以区分开个体做出教育选择时所知道和依据其做出决定的异质性称之为不确定性的不知道的东西。
用来测量目前美国劳动力市场工资不确定性增加所使用的模型是基于下列简单构想。假设拥有关于一个选择变量S的数据。某种程度上,假设这个选择变量取决于目前和未来的收入,Y1,Y2,…,YT,这里T是当事人通过一、模型
(一)工资方程
首先描述t=1,…,T时的工资方程,即在T时间长度上生命周期的结果。我们假设(Y0,t,Y1,t),t=1,…,T有有限均值,可以用条件变量X表示为以下方式:
(1)Y0,t=X?茁0,t+U0,t
(2)Y1,t=X?茁1,t+U1,t……t=1,…,T
假设误差项Us,t满足E(Us,t|X)=0,s=0,1。
(二)选择方程
假设当事人是在已知信息集?子的情况下,根据预期最大收入的当前值而做出是否接受教育的选择的。将当前值的指标I写作:
这里C是上大学的花费成本。定义Z和UC分别为可观测和不可观测的成本的行列式。将成本写为:
(2)C=Zr+UC
U0,t),并将(1),(2)和(4)代入(3)得(5) I=E[?滋I(X,Z)+UI]
UI是选择方程中的误差项,它依据当事人的信息集可以包括U1,t,U0,t或者UC也可以不包括。类似的,做出是否接受教育的选择时?滋I(X,Z)仅仅取决于未来X和Z的预期。选择接受教育的条件S=1[I≥0]
(三)异质性和不确定性
为了集中表达主要思想,假设X∈?子。将在年龄t受教育水平为s条件下的工资写成:
Ya,t=X?茁a,t+E(Ua,t/?子)+[Ua,t-E(Ua,t/?子)]
E(Ua,t/?子)有助于当事人作出是否接受教育的选择,它可以影响现实的工资。之所以没有将Ua,t-E(Ua,t/?子)写入教育方程是因为在做出是否读大学的选择时,它还是未知的,它影响现实的工资。
确定当事人信息集不可观测的部分,需要确定信息集 中的哪些具体内容可以最确切地描绘教育选择和未来工资之间的相关关系。可以通过?子改变获得Ys,t和教育选择最可能的分布来确定不在当事人信息集中的部分。在下一部分中,将描述如何使用因素模型来描绘E(Ua,t/?子)和Ua,t-E(Ua,t/?子),这是一个对估计和检验都很方便的框架。
二、经验回归结果浅析
为了研究经济中劳动力工资风险的演进,分析并比较两种不同的样本。第一个样本是出生于1957年到1964年之间的白人男性。我们通过1979年青年长期跟踪调查(NLSY/1979)的数据获取了他们的相关信息,这些数据来自于收入动态的面板调查(PSID)数据中与他们同时出生的一批人的信息。第二个样本是出生于1941年到1952年之间的白人男性,这些人是1966年全国青年长期跟踪调查(NLSY/1966)的调查对象,以及关于与他们同时出生的一批人的PSID数据。
只考虑两种教育选择:高中毕业和大学毕业。用s=0表示高中辍学者,用s=1表示接受大学教育者。网络数据描述的附件表1和表2分别提供了样本NLS/1966和NLSY/1979的描述性统计量。在样本NLSY/1979中,大学毕业者更喜欢住在大学学费较低的地方,样本NLS/1966中则不然。
研究劳动力市场上工资增长不平等的根源,可发现增加的不平等源于当事人越来越多的微观不确定性和异质性,后者产生于增加的排序。20世纪60年代以后,二者都增长了,由于微观不确定性,变化性也增长了,目前不确定性的增长来源于微观计量经济范畴。微观层面,低技能劳动力渐增的不确定性的潜在证据支持了Ljungqvist Sargent(2004)的假设。
参考文献
[1]Blundell,R,L.Pistaferri,andI.Preston.Consumption inequality and partial insurance.2004(8)
【关键词】 工资不平等;不确定性;排序
大量文献证明美国经济中工资不平等的现象在20世纪七八十年代愈演愈烈(见Levy和Murnane,1992或 Katz和Autor,1999),这种工资不平等的增长同时发生在教育经验组织之中及它们之间。建立教育选择模型不仅仅是一个计量经济学家练习纠正工资选择偏差,尽管这确实是一个好处。教育选择是一个信息来源,这些信息可以区分开个体做出教育选择时所知道和依据其做出决定的异质性称之为不确定性的不知道的东西。
用来测量目前美国劳动力市场工资不确定性增加所使用的模型是基于下列简单构想。假设拥有关于一个选择变量S的数据。某种程度上,假设这个选择变量取决于目前和未来的收入,Y1,Y2,…,YT,这里T是当事人通过一、模型
(一)工资方程
首先描述t=1,…,T时的工资方程,即在T时间长度上生命周期的结果。我们假设(Y0,t,Y1,t),t=1,…,T有有限均值,可以用条件变量X表示为以下方式:
(1)Y0,t=X?茁0,t+U0,t
(2)Y1,t=X?茁1,t+U1,t……t=1,…,T
假设误差项Us,t满足E(Us,t|X)=0,s=0,1。
(二)选择方程
假设当事人是在已知信息集?子的情况下,根据预期最大收入的当前值而做出是否接受教育的选择的。将当前值的指标I写作:
这里C是上大学的花费成本。定义Z和UC分别为可观测和不可观测的成本的行列式。将成本写为:
(2)C=Zr+UC
U0,t),并将(1),(2)和(4)代入(3)得(5) I=E[?滋I(X,Z)+UI]
UI是选择方程中的误差项,它依据当事人的信息集可以包括U1,t,U0,t或者UC也可以不包括。类似的,做出是否接受教育的选择时?滋I(X,Z)仅仅取决于未来X和Z的预期。选择接受教育的条件S=1[I≥0]
(三)异质性和不确定性
为了集中表达主要思想,假设X∈?子。将在年龄t受教育水平为s条件下的工资写成:
Ya,t=X?茁a,t+E(Ua,t/?子)+[Ua,t-E(Ua,t/?子)]
E(Ua,t/?子)有助于当事人作出是否接受教育的选择,它可以影响现实的工资。之所以没有将Ua,t-E(Ua,t/?子)写入教育方程是因为在做出是否读大学的选择时,它还是未知的,它影响现实的工资。
确定当事人信息集不可观测的部分,需要确定信息集 中的哪些具体内容可以最确切地描绘教育选择和未来工资之间的相关关系。可以通过?子改变获得Ys,t和教育选择最可能的分布来确定不在当事人信息集中的部分。在下一部分中,将描述如何使用因素模型来描绘E(Ua,t/?子)和Ua,t-E(Ua,t/?子),这是一个对估计和检验都很方便的框架。
二、经验回归结果浅析
为了研究经济中劳动力工资风险的演进,分析并比较两种不同的样本。第一个样本是出生于1957年到1964年之间的白人男性。我们通过1979年青年长期跟踪调查(NLSY/1979)的数据获取了他们的相关信息,这些数据来自于收入动态的面板调查(PSID)数据中与他们同时出生的一批人的信息。第二个样本是出生于1941年到1952年之间的白人男性,这些人是1966年全国青年长期跟踪调查(NLSY/1966)的调查对象,以及关于与他们同时出生的一批人的PSID数据。
只考虑两种教育选择:高中毕业和大学毕业。用s=0表示高中辍学者,用s=1表示接受大学教育者。网络数据描述的附件表1和表2分别提供了样本NLS/1966和NLSY/1979的描述性统计量。在样本NLSY/1979中,大学毕业者更喜欢住在大学学费较低的地方,样本NLS/1966中则不然。
研究劳动力市场上工资增长不平等的根源,可发现增加的不平等源于当事人越来越多的微观不确定性和异质性,后者产生于增加的排序。20世纪60年代以后,二者都增长了,由于微观不确定性,变化性也增长了,目前不确定性的增长来源于微观计量经济范畴。微观层面,低技能劳动力渐增的不确定性的潜在证据支持了Ljungqvist Sargent(2004)的假设。
参考文献
[1]Blundell,R,L.Pistaferri,andI.Preston.Consumption inequality and partial insurance.2004(8)