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好贴，受益颇多，继续学习

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非常有用  谢谢

Thank U very much! 文件很有用，谢谢。#

一个问题炸出一堆大牛，楼主也是牛牛的~

面板数据可以用吗

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在Stata中进行性别工资差距分解（Gender Wage Gap Decomposition），通常使用的是Oaxaca-Blinder分解法。以下是在Stata 11中执行此操作的步骤：

首先，确保你的数据集已经加载到Stata中，并且包含了性别、工资以及所有可能影响工资的其他变量。

接下来，你可以按照下面的步骤进行Oaxaca-Blinder分解：

1. 首先，创建两个子样本，一个是男性（male），另一个是女性（female）。
   
   ```
   keep if gender == "male"
   su wage
   generate male = _N
   drop _all
   append using your_data_set, sort
   replace male = 0 if !missing(gender)
   ```

2. 使用`regress`命令对两个子样本分别进行回归分析，将工资作为因变量，其他特征（如教育、经验等）作为自变量。这里我们使用的是线性回归模型。

3. 应用Oaxaca-Blinder分解。Stata 11中可以通过`dcomposition`命令来完成这一操作，但是该命令不在基础安装包内，需要先安装它：

   ```
   ssc install dcomposition
   ```

4. 使用`dcomposition`命令进行分解：

   ```
   dcomposition wage education experience age i.industry male, by(male) detail
   ```

这里的“education”，“experience”和“age”是假定的可能影响工资的因素。你可以根据你的数据集实际情况，替换或添加更多的变量。“i.industry”假设行业是一个分类变量。

在运行完以上命令后，Stata会给出详细的Oaxaca-Blinder分解结果，包括可解释部分（由于特征差异导致的差距）和不可解释部分（即使控制了特征仍然存在的性别工资差距）。

请注意，这里的代码需要根据你的实际数据集进行适当的调整。如果你的数据集中“gender”列编码为0或1，那么在创建子样本时直接使用0或1即可，而无需转化为字符型。

最后强调一点，在做分解之前应该检查模型的假设是否满足，比如回归分析中的线性关系、误差项独立同分布等条件。如果这些基本假设不成立，则分解结果可能会有偏差。

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