利用wage2中数据。基准模型：wage=β0+β1educ+β2tenure+β3married+β4black+β5south+β6urban+u

（1）估计基准模型。保持其它因素不变，黑人比非黑人月薪低_____，该差异是否显著？_____（是或否）[5%水平]

（2）扩展基准模型，使受教育回报取决于种族（加入educ和black的交互项），交互项系数为_____。是否说明教育回报的确取决于种族？______（是或否）[5%水平]

（3）根据基准模型，允许（已婚黑人、已婚非黑人、单身黑人、单身非黑人）的工资有差别。已婚黑人与已婚非黑人的工资差异为______，单身黑人与已婚黑人的工资差异为______。（这里差异理解为前者-后者）

（4）根据educ将样本划分为初中学历，高中学历，本科学历，本科以上学历。然后根据基准模型讨论，本科学历与初中学历的工资差异为______，本科以上学历与高中学历的工资差异为______。（这里差异理解为前者-后者）

（5）基于基准模型，考察年轻人(age≤30)和中年人(age>30)是否具有同样的回归函数，F统计量为_____，P值为____（此空保留三位小数）。

（6）计算时薪salary=月工资wage/(每周工作时间hours*4)。生成虚拟变量D_salary：时薪>8为高时薪（=1），否则为低时薪（=0）。根据基准模型，将D_salary作为因变量进行OLS估计。根据结果，受教育程度提高一年，获取高时薪的概率会增加_____%。这个模型是否合理？______（是或否）