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2012-04-28
连老师:您好!抱歉给您带来的不便。

背景:工资与就业密度之间具有内生性。为了解决这个问题,分两步法进行。
原文(红颜色的为下标):

This wage can then be regressed on a number of (mean) characteristics of the workers and the local sector. More specially, we can estimate the following first-step regression:

(12)         ln wast= Wast + rs + b*Xast + εast

In this equation, r is a sector dummy, and Xast is a set of characteristics for  sector s in area a and year t and the workers employed therein. To capture sector eects, we use in Xast the (log) share of local employment in sector s and the (log) number of local establishments in this sector. Also in Xast, the mean individual characteristics are the age, its square, and the shares of employment in each of six skill groups. In equation (12), the coecient of interest is Wast, a fixed eect for each employment area and year. When at estimating equation (12), all local sector and mean individual characteristics are centered, and the observations are weighted by the number of workers in each cell to avoid heteroscedasticity.

   The coecients Wast can, in a second step, be regressed on local employment density and other local characteristics.



我的问题是:
1.第一步,公式(12)中的Wat怎么估计,怎么得到它的具体数值呢
2.为了处理异方差,文中说乘以工人的数量,是不是(12)式中每个变量都乘以地区a产业s时间t上的工人数量
3.第二步,用第一步得到的Wat对就业密度做回归。请问:这种两步法估计有什么好处?处理成一步可以吗?

您非常忙碌,给您带来的不便请谅解,感谢您。祝节日快乐!






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2012-5-2 15:33:40
看不到图片呀。
另外,由于寻求帮助的同学很多,我建议你只针对课程中涉及的问题进行提问,课程内容以外的问题,我只会酌情回答,主要取决于回答问题所需的时间。望见谅。
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2012-5-2 16:49:08
连老师,谢谢您。不好意思,给您带来不便。
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2012-5-7 10:50:42
eq.11 中的 w_mean 可以用如下命令:
bysort region: egen w_mean = mean(wage)
其他的问题应该都不困难。
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