楼主: 200410158
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[统计软件] 请问劳动经济学的Oaxaca-Blinder分解,数据如何处理入? [推广有奖]

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200410158 发表于 2014-2-13 11:05:22 |AI写论文

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各位大侠,小妹最近做Oaxaca-Blinder分解,但是,却不知道数据如何处理。如公式左边的收入的差距减数和被减数分别是什么?平均值吗?右边的各个变量如人力资本、工作经验的差,都是谁减去谁啊?最后做的事一般的OLS回归吗?当然最后求的是系数效应。请见笑,水平实在太差。请问有什么资料可以学习该模型的使用?
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关键词:Blinder Oaxaca 劳动经济学 blind 劳动经济

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沙发
grubstreet 发表于 2014-2-21 17:37:52
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
------------------------------------------------------------------------------
    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
------------------------------------------------------------------------------
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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藤椅
200410158 发表于 2014-2-22 20:03:55
谢谢啊,大帅哥!
<img src=&quot;static/image/smiley/comcom/17.gif&quot; class=&quot;vm&quot;>

板凳
200410158 发表于 2014-2-22 20:06:33
grubstreet 发表于 2014-2-21 17:37
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_ye ...
那预先准备的数据可以是面板数据吗?数据分组是不是就是通过工具变量体现出来就行了?如男人为0,女人为1?其他数据正常excel处理好就行了?谢谢啊
<img src=&quot;static/image/smiley/comcom/17.gif&quot; class=&quot;vm&quot;>

报纸
西柯 发表于 2014-3-15 10:50:05
grubstreet 发表于 2014-2-21 17:37
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_ye ...
非常感谢,最近在看这种方法的文章,刚好用到。。。

地板
wuhaihui01 发表于 2015-3-9 01:04:30
能问下楼主,怎么输入数据吗?

7
200410158 发表于 2015-3-9 15:13:15
还是不顺利,彻底放弃了。输出来的结果就是模板里的不是我自己的。不管了,累死了

8
yagang 发表于 2015-7-12 16:04:22
grubstreet 发表于 2014-2-21 17:37
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_ye ...
楼主,能将如何进行oaxaca分解的代码发我一份么?791187014@qq.com,非常感谢!

9
liuliu123g 发表于 2016-2-28 23:54:18
grubstreet 发表于 2014-2-21 17:37
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_ye ...
大牛了!找这个解释找了好久!!!!!大好人一枚!

10
sunshine15 发表于 2016-11-16 09:05:29
grubstreet 发表于 2014-2-21 17:37
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_ye ...
非常感谢你,这个方法很好用!不过我的数据为什么会出现负值呢?特征差异解释部分为负值,求解。

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