作者
上市的：- Stéphane Bonhome
（芝加哥大学）
- 提伯特·拉马登
（芝加哥大学）
- 埃琳娜·曼雷萨
（纽约大学）
摘要
我们提出了一个框架，以识别和估计匹配面板数据上的收入分布和工人构成，并考虑到双方工人-企业之间未观察到的异质性。我们引入了两个模型：一个静态模型允许工人和企业之间的非线性互动，另一个动态模型允许马尔科夫收益动态和内生流动。我们在短面板中建立了识别，并开发了易于处理的两步估值器，其中企业在第一步被划分为异质类。将我们的方法应用于瑞典的行政数据，我们发现日志收益在工人和企业异质性方面几乎是相加的，工人和企业之间有着强烈的联系，企业异质性对收益分散的相对贡献很小。此外，我们记录了工资对流动性有直接影响，并且，除了他们对当前公司的依赖外，工作调动后的收入也取决于过去的公司。
建议引用
Bonhome，Stéphane&Lamadon，Thibaut&Manresa，Elena，2017年。"匹配雇主-雇员数据的分布框架,"工作文件系列2017:24，IFAU-劳动力市场和教育政策评估研究所。手柄：RePEc:hhs:ifauwp:2017_024
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此项目的其他版本：
- Stéphane Bonhome&Thibaut Lamadon&Elena Manresa，2019年。"匹配雇主-雇员数据的分布框架,"计量经济学《计量经济学会》，第87卷（3），第699-739页，5月。
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