匹配雇主-雇员数据的分布框架

圣埃芬·邦霍姆,蒂鲍特·拉马登和埃琳娜·曼雷萨()
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Elena Manresa：纽约大学，邮政：美国纽约

编号：2017:24，工作文件系列从IFAU-劳动力市场和教育政策评估研究所

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。

关键词： 双面异质性;二分网络;匹配的雇主-雇员数据;排序;工作流动性（在经济论文中搜索类似项目）
JEL代码： C23型 J31型 J62型（在经济论文中搜索类似项目）
页：111页
日期：2017-12-10
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相关工作：
期刊文章：匹配雇主-雇员数据的分布框架(2019)
工作文件：匹配雇主-雇员数据的分布框架(2015)
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