【香樟推文0955】婚姻状况和电脑的使用会影响工资收入吗？来自双胞胎数据的证据-香樟经济学术圈
推文信息
原文信息：Harry A. K, Do Marital Status and Computer Usage Really Change the Wage Structure? Evidence from a Sample of Twins. Working paper. 2003
图片来源：https://www.twinstuff.com/di-di-twins/
1 研究介绍
尽管受教育年限以及工作经历被认为是影响工资收入的决定性因素，但大量的研究表明其他因素也有着统计上的显著性且有着同等意义的影响。Altonji, Joseph和Robert(1987)和Angrist, Joshua和Alan(1999)分别发现婚姻状况和电脑的使用对男性而言工资一般会增加20%以上。这一结论表明，婚姻或者使用电脑所提高的收入要比多受两年的教育更多。如果这一结论正确，这一发现表明除了长期人力资本投资以外的其他因素也是影响收入的决定性因素。部分学者对这一结论存在质疑，认为这两个变量可能与无法观测的变量如天赋、外貌和家庭背景相关，进而影响工资收入。本文作者采用同卵双胞胎数据在控制家庭背景效应的条件下研究婚姻状况、电脑使用、工会状态、工作年限和受教育年限对工资的影响程度。同时，考虑到测量误差的影响，文中作者对影响收入的因素使用了更加准确的测量，并使用广义矩估计方法大老婆小老公。
2 模型框架
表1列出了之前学者研究受教育年限，工作年限，婚姻状态和电脑使用对工资影响所获得的结论。从表中可以看出，被质疑的变量对工资存在显著的且程度较大的正向影响。一些学者认为，这些变量对工资如此强的效应可能源于选择效应。
为了避免选择效应，作者使用双胞胎数据，他们拥有相同的基因和家庭背景。假定能力对收入的影响为线性，则每对双胞胎的收入公式可以表示如下：
其中，Xij代表来自j家庭的第i个双胞胎的个体特征，Zj代表第j个家庭的共同特征。Aj为每个家庭特定能力项王伟豪，εij为特定个体误差项。如果Aj与Xij相关，模型可以进一步拓展到如下形式：
这可以得到如下随机效应模型：
其中，γ代表家庭能力水平和每个双胞胎个体特征的相关性。该模型的优点在于能够同时估计与家庭有关的特征对工资的影响γ以及个体特征变量对工资的影响β。
同时，文中作者考虑到测量误差的影响，模型中的解释变量可以如下表示：
其中是不受测量误差影响无法观测的真实值。进一步地，双胞胎内的差分变量也可以用类似的方式表达：
假定双胞胎中的一个测量误差与另一个的真实值X不相关刘易斯机枪，同时假定收入变量的任何测量误差与解释变量和与这些变量相关的测量误差不相关，此时对测量误差修正的OLS估计量和相关的随机效应模型估计量为：
3 数据说明与建模
本文双胞胎数据来自始于1976年的美国俄亥俄州小镇——特温斯堡的双胞胎节的受访者。数据跨度为1991,1992,1993和1995年，部分数据来自人口普查、CPS数据等其他方式。本文使用的样本为白种双胞胎的子样本，要求两人在调查时工作两年且居住在美国。郑恩柏
论文中，作者给出了双胞胎样本的特征广东省2a大学排名，并同时给出了来自CPS数据的白种人的数据。平均来看，与一般的总体相比东方康派，双胞胎拥有更高的受教育年限和更高的工资，结婚比重低于平均水平，其他特征与一般总体几乎相同。为了判断这些差异会如何影响收入水平，表3使用双胞胎数据和CPS数据估计了工资方程。结果表明双胞胎样本数据的估计结果与CPS十分接近，每个变量的符号均相同，但是否加入工会变量系数较大。这表明CPS数据可能包含更多的测量误差相对于双胞胎数据。
为了避免双胞胎数据中存在测量误差的可能性广发聚瑞 ，文中作者构造了测量误差的方差协方差矩阵Σ。通过控制家庭能力的影响，分别给出了对测量误差修正和没有修正的工资方程兰天洋，结果如表5所示。如果家庭能力对收入没有影响化学金排，则OLS估计为无偏估计量，且与相关的随机效应估计量的区别仅仅在于抽样误差。而表5种表明，婚姻状况系数存在显著的差异。在不控制能力的情况下魔都传奇，婚姻对于男性而言工资提高了20%。该结果与表1一致。然而，对家庭能力的解释显著降低了婚姻状态指标的显著性和大小。同时，这一结果在对测量误差进行修正时同样稳健。另外，不同家庭之间能力和婚姻变量相关性为正且显著也证实了婚姻状态变量显著是由于能力偏误所致。
采用同样的方式，作者估计了是否使用电脑对工资的影响，结果发现这一变量的引入对表5并没有产生显著性的影响。因此，电脑的使用对于给定的工作者下不会产生工资溢价，相反，结果表明越有能力的工作者倾向于从事需要有电脑的工作。
4 结论
本文使用一个简单的计量模型对双胞胎数据进行分析，通过控制家庭能力，研究婚姻和电脑的使用是否对对工资产生影响。研究发现，与受教育年限、工作年限和是否加入公会不同屠神之路，婚姻状态和电脑的使用不会对工资产生显著的影响。
Abstract
Both marital status and computer usage on the job have been found to increase earnings by as much as two additional years of schooling. If correct, these findings suggest that factors other than long term human capital investments are key determinants of earnings. Data on identical twins are used in this paper to sweep out selection effects and examine the effect of marital status and computer usage on wages. Within twin estimates indicates that, unlike education, job tenure and union status南乐吧 , neither marital status nor computer usage have a larger or significant effect on wages.
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香樟经济学术圈本期小编：汪海建
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图片来源：https://www.twinstuff.com/di-di-twins/
1 研究介绍
尽管受教育年限以及工作经历被认为是影响工资收入的决定性因素，但大量的研究表明其他因素也有着统计上的显著性且有着同等意义的影响。Altonji, Joseph和Robert(1987)和Angrist, Joshua和Alan(1999)分别发现婚姻状况和电脑的使用对男性而言工资一般会增加20%以上。这一结论表明，婚姻或者使用电脑所提高的收入要比多受两年的教育更多。如果这一结论正确，这一发现表明除了长期人力资本投资以外的其他因素也是影响收入的决定性因素。部分学者对这一结论存在质疑，认为这两个变量可能与无法观测的变量如天赋、外貌和家庭背景相关，进而影响工资收入。本文作者采用同卵双胞胎数据在控制家庭背景效应的条件下研究婚姻状况、电脑使用、工会状态、工作年限和受教育年限对工资的影响程度。同时，考虑到测量误差的影响，文中作者对影响收入的因素使用了更加准确的测量，并使用广义矩估计方法大老婆小老公。
2 模型框架
表1列出了之前学者研究受教育年限，工作年限，婚姻状态和电脑使用对工资影响所获得的结论。从表中可以看出，被质疑的变量对工资存在显著的且程度较大的正向影响。一些学者认为，这些变量对工资如此强的效应可能源于选择效应。
为了避免选择效应，作者使用双胞胎数据，他们拥有相同的基因和家庭背景。假定能力对收入的影响为线性，则每对双胞胎的收入公式可以表示如下：
其中，Xij代表来自j家庭的第i个双胞胎的个体特征，Zj代表第j个家庭的共同特征。Aj为每个家庭特定能力项王伟豪，εij为特定个体误差项。如果Aj与Xij相关，模型可以进一步拓展到如下形式：
这可以得到如下随机效应模型：
其中，γ代表家庭能力水平和每个双胞胎个体特征的相关性。该模型的优点在于能够同时估计与家庭有关的特征对工资的影响γ以及个体特征变量对工资的影响β。
同时，文中作者考虑到测量误差的影响，模型中的解释变量可以如下表示：
其中是不受测量误差影响无法观测的真实值。进一步地，双胞胎内的差分变量也可以用类似的方式表达：
假定双胞胎中的一个测量误差与另一个的真实值X不相关刘易斯机枪，同时假定收入变量的任何测量误差与解释变量和与这些变量相关的测量误差不相关，此时对测量误差修正的OLS估计量和相关的随机效应模型估计量为：
3 数据说明与建模
本文双胞胎数据来自始于1976年的美国俄亥俄州小镇——特温斯堡的双胞胎节的受访者。数据跨度为1991,1992,1993和1995年，部分数据来自人口普查、CPS数据等其他方式。本文使用的样本为白种双胞胎的子样本，要求两人在调查时工作两年且居住在美国。郑恩柏
论文中，作者给出了双胞胎样本的特征广东省2a大学排名，并同时给出了来自CPS数据的白种人的数据。平均来看，与一般的总体相比东方康派，双胞胎拥有更高的受教育年限和更高的工资，结婚比重低于平均水平，其他特征与一般总体几乎相同。为了判断这些差异会如何影响收入水平，表3使用双胞胎数据和CPS数据估计了工资方程。结果表明双胞胎样本数据的估计结果与CPS十分接近，每个变量的符号均相同，但是否加入工会变量系数较大。这表明CPS数据可能包含更多的测量误差相对于双胞胎数据。
为了避免双胞胎数据中存在测量误差的可能性广发聚瑞 ，文中作者构造了测量误差的方差协方差矩阵Σ。通过控制家庭能力的影响，分别给出了对测量误差修正和没有修正的工资方程兰天洋，结果如表5所示。如果家庭能力对收入没有影响化学金排，则OLS估计为无偏估计量，且与相关的随机效应估计量的区别仅仅在于抽样误差。而表5种表明，婚姻状况系数存在显著的差异。在不控制能力的情况下魔都传奇，婚姻对于男性而言工资提高了20%。该结果与表1一致。然而，对家庭能力的解释显著降低了婚姻状态指标的显著性和大小。同时，这一结果在对测量误差进行修正时同样稳健。另外，不同家庭之间能力和婚姻变量相关性为正且显著也证实了婚姻状态变量显著是由于能力偏误所致。
采用同样的方式，作者估计了是否使用电脑对工资的影响，结果发现这一变量的引入对表5并没有产生显著性的影响。因此，电脑的使用对于给定的工作者下不会产生工资溢价，相反，结果表明越有能力的工作者倾向于从事需要有电脑的工作。
4 结论
本文使用一个简单的计量模型对双胞胎数据进行分析，通过控制家庭能力，研究婚姻和电脑的使用是否对对工资产生影响。研究发现，与受教育年限、工作年限和是否加入公会不同屠神之路，婚姻状态和电脑的使用不会对工资产生显著的影响。
Abstract
Both marital status and computer usage on the job have been found to increase earnings by as much as two additional years of schooling. If correct, these findings suggest that factors other than long term human capital investments are key determinants of earnings. Data on identical twins are used in this paper to sweep out selection effects and examine the effect of marital status and computer usage on wages. Within twin estimates indicates that, unlike education, job tenure and union status南乐吧 , neither marital status nor computer usage have a larger or significant effect on wages.
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