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参见下例,希望有所帮助(这是用最基本的命令,还有其他命令,可在google搜到):
oaxaca lnwage sch_year age age2 married section,by(female) w(0) d(age=age*)
*说明:by()选项指分组;w()为weight的所写,指以哪组为基准,由于female变量值=0时表示男性,故w(0);d()是将方程中含有多项式的变量,在结果中合并为一个,即age造成的差异。如果同时想要得到男性和女性工资方程的估计结果,则可加入选项命令noi,,这里略。估计结果如下:
Blinder-Oaxaca decomposition Number of obs = 37939
1: female = 0
2: female = 1
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lnwage | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
Differential |
Prediction_1 | 7.242706 .0046748 1549.32 0.000 7.233544 7.251868
Prediction_2 | 7.015698 .0053333 1315.45 0.000 7.005245 7.026151
Difference | .2270081 .0070921 32.01 0.000 .2131079 .2409084
-------------+----------------------------------------------------------------
Explained |
sch_year | .0472707 .0043371 10.90 0.000 .0387701 .0557712
age | .016506 .0022268 7.41 0.000 .0121416 .0208704
married | -.0020037 .0005397 -3.71 0.000 -.0030614 -.0009459
section | .0006113 .00035 1.75 0.081 -.0000746 .0012973
Total | .0623843 .0048672 12.82 0.000 .0528449 .0719238
-------------+----------------------------------------------------------------
Unexplained |
sch_year | -.259156 .0284742 -9.10 0.000 -.3149643 -.2033476
age | .2544667 .0970657 2.62 0.009 .0642215 .4447119
married | .0696424 .0139843 4.98 0.000 .0422337 .0970511
section | -.041163 .0097017 -4.24 0.000 -.060178 -.0221481
_cons | .1408337 .0912433 1.54 0.123 -.0379999 .3196673
Total | .1646238 .0063343 25.99 0.000 .1522088 .1770388
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age: age age2
结果中,1表示男性组,2表示女性组;prediction_1和_2分别表示男性与女性工资对数的均值;Difference表示男女工资差异,即[(男性工资/女性工资)-1]。
Explained部分表示了由各解释变量解释了的工资差异部分(又称禀赋差异),对应于方程(7)中右边第三项。简单计算可知,性别工资差异可解释的部分的比率(贡献率)是:(0.0624/0.227)=0.275。其中,教育水平的贡献率是[(0.0473/0.2270)=0.208],同理可得其他变量的贡献率。
Unexplained部分表示了无法解释部分(即歧视部分)对性别差异的贡献,对应于方程(7)中右边第一、二项(其实是第二项)。简单计算可知,这部分占性别差异的比率为(贡献率)为0.725。
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