NBER美国国民经济研究局-NBER-Do-Firm-Effects-Drift-Evidence-from-Washington-Administrative-Data_51页_2mb

报告摘要

总结：Do Firm Effects Drift? Evidence from Washington Administrative Data

核心内容

本文探讨了企业效应（firm effects）在时间序列中的稳定性问题，使用华盛顿州的行政工资数据，分析了企业效应是否随时间变化。研究采用了两种方法：滚动AKM模型（R-AKM）和时变AKM模型（TV-AKM），并应用了KSS（Kline, Saggio and Sølvsten, 2019）提出的“留一法”（leave-one-out）偏差修正方法，以提高对企业效应和工资方差分解的估计精度。

主要观点

企业效应的稳定性
- 企业效应在工资和收入方面表现出高度的持续性。在2002-2014年的平衡面板中，2002年与2014年的企业效应自相关系数分别为0.74（工资）和0.82（收入）。
- 企业效应可以很好地由一个持久的AR(1)过程近似，表明企业效应在很大程度上代表了企业薪酬政策的永久差异。
企业效应的时变性
- 企业效应并非固定不变，而是具有周期性变化。在大衰退期间（2007-2009），企业效应的变动性增加，但工人与企业的匹配程度下降。
- 企业效应的变动性在衰退前后呈现出反周期模式，即衰退期间企业效应的方差增加，之后显著下降。
工资不平等的来源
- 2002-2014年间，工资不平等的增加主要归因于工人特定效应的方差上升以及工人与企业的匹配程度增强。
- 企业特定的工资和收入政策对不平等增长的贡献不足10%。
偏差修正方法的有效性
- 使用KSS的“留一法”修正后，方差分解结果与简单插件法（plug-in approach）非常接近，表明在相对较长时间序列中，有限流动性偏差的影响较小。
- 修正后的方差估计显示，时变企业效应的方差解释了工资和收入方差的约13%和21%，与固定企业效应模型的估计结果相似。

关键信息

数据来源：华盛顿州的行政工资记录，涵盖2002年至2014年间的季度收入和小时工资数据。
研究方法：
- R-AKM：在连续的两年时间段内分别估计AKM模型。
- TV-AKM：扩展了原始AKM模型，允许企业效应随时间变化。
- KSS修正：通过“留一法”修正方差分解和自协方差估计，以减少偏差。
模型假设：传统AKM模型假设企业效应为固定不变，但本文发现这一假设可能低估了企业薪酬政策的变动性。
结果发现：
- 企业效应具有显著的持续性。
- 企业效应的变动性在经济周期中呈现反周期特征。
- 工人与企业的匹配程度在衰退期间下降，之后回升。
- 工人特定效应和匹配程度是工资不平等增长的主要驱动因素。
- 企业效应的时变性对工资不平等增长的贡献有限。

时变企业效应的识别

R-AKM的局限性：依赖于工人在特定时间段内的跨企业流动，识别的企业效应数量可能受限。
TV-AKM的优势：通过合并所有时间段的数据，可以识别更多企业-年份效应，利用“从未流动者”（never-movers）的观察数据提高识别能力。
识别条件：在TV-AKM模型中，企业-年份固定效应的识别依赖于一个连通的二分图，其中每个企业-年份组合被视为一个节点，并确保移除任何一个工人后，图仍保持连通。