刚好最近NBER上有一篇工作论文是讨论这个话题的。虽然跟题目不完全吻合……Guvenen, F., S. Schulhofer-Wohl, J. Song, M. Yogo, 2017, Worker Beats: Five Facts about Systematic Earnings Risk,NBER Working Paper23163这不是一篇很深入很严谨的研究,只是展示了对一些数据的初步处理结果。文中用的又是美国数据,未必与中国情况类似,所以各位看看就好。这些数据来自美国社保署(Social Security Administration)1978年到2013年的Master Earnings File。作者只用了其中的1/10,据说是因为"computing resource constraints"。即便如此,这也已经是一个巨大的样本了。如上表所示,样本中包含数以亿计的观测值。作者用的方法也简单粗暴,基本上就是一个普通的分组回归。以个人收入变化为被解释变量,以GDP或其他宏观指标的变化为解释变量,显然,越大,则个人收入受宏观波动影响越大,在经济危机中也就越容易被波及。然后作者估计了不同收入、性别、年龄、从事行业、就职企业规模分组的。如上图所示,收入最高和最低的人更易受影响,男性更易受影响,中低收入人群年龄越大越不受影响,而高收入人群则有所不同。上图是分行业情形,各行
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