倾向得分分析(精品)

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1、二、倾向得分分析来源:2013-10.^民工自我雇佣与收入：基于倾向得分的实证分析_曹永福励梦婕•宋月萍一中国农村经济—一类仁问题：利用2010年全国流动人口动态监测调查数据，考察了农民工自我雇佣对其收入水平的影响。2•数据：数据来自国家人口和计划生育委员会2010年流动人口动态监测调查。3、实证分析方法：(4)收入决定方程为了分析农民工自我雇佣对其收入的影响，本文首先建立如下收入决定方程：Y=乍)+£(1)丫代表劳动者平均月收入的自然对数(若为自我雇佣者，则指其营业净收入的自然对数；若为受雇者，则指其工资收入

2、的自然对数)；a为常数项；W代表被调查者是否自我雇佣的二分类就业方式变量；0为是否自我雇佣的边际收入效应；心代表第j个影响农民工收入的解释变量；乙是相应解释变量的系数；£为误差项。劳动者的收入主要取决于人力资本以及人力资本积累，因此方程纳入了受教育程度、年龄、培训和技术职称、本次工作年限、本次流动年限、工作类型等变量；方程纳入工作强度、流动范围变量，以反映流动人口付出的劳动以及因流动付出的成本;此外方程还纳入性别、婚姻状况、户籍地区域和流入区域型等控制变量。本文先直接对收入进行普通最小二乘回归，得到各个解释变量

3、对农民工月收入的影响情况。线性回归模型是定量分析中最常用的识别因果关系的方法，但它是有适用前提的，其中最重要的一个前提就是：回归模型中的解释变量必须是外生的，即与误差项不相关。一且模型中的某个解释变量具有样本选择偏差，那么，采用普通最小二乘回归得到的系数估计将会是有偏的。(2)倾向得分分析根据以往的研究经验，上述收入决定方程中的自我雇佣决策变量很可能具有样本选择偏差。外在环境、家庭和自身禀赋均会影响到农民工的自我雇佣决策。例如，从事自我雇佣往往需要一定的初始资本，个人的家庭经济资源将起到一定的作用；同时，劳动者

4、的创业精神、风险偏好等也会影响其自我雇佣决策，但这些因素难以度量。因此，在现实的劳动力市场上，每一名劳动力选择自我雇佣的可能性并不是完全相同的。也就是说，在农民工群体中，是否从事自我雇佣具有选择偏差。这意味着，一个农民工选择成为受雇者或者自我雇佣者的概率不是随机的，因而收入决定方程中的就业方式就变成了一个内生解释变量。此时，直接通过普通最小二乘回归得到的自我雇佣决策对收入的影响就会是有偏的。为解决这个问题，本文采用倾向得分分析方法来纠正样本选择偏差。倾向得分分析(Propensityscoreanalysis)

5、是一种基于观测数据(observationaldata)分析变量间因果关系并且能够有效控制样本选择偏差的数据处理方法(RosenbaumandRubin,1983)o在本文中，倾向得分可以理解为在给定一系列可能影响因素的情况下农民工选择某种就业方式(自我雇佣或受雇)的条件概率。本文想要探究的是自我雇佣对农民工收入的影响，最理想的办法是获得每一名农民工分别作为自我雇佣者和受雇者时的收入值，这两个收入之间的差值就是自我雇佣的收入效应。然而，现实中只能观测到每个农民工作为自我雇佣者或作为受雇者的其中一个收入值，简单地

6、用一名自我雇佣者和另一名受雇者之间的收入差异来衡量自我雇佣的收入效应，将会带来较大的误差。这是因为二者不仅就业方式不同，而且在年龄、受教育程度、流动经历等诸多因素上都可能存在很大差别，这些差异会在不同程度上影响他们的就业选择。只有在控制了这些差异后，样本中存在的选择偏差才有望被控制住。倾向得分分析法将这些因素转化为接受干预(treatment)的条件概率①，依据这个倾向得分，该方法在整体样本中为每一个自我雇佣者样本匹配一个与之相似②的受雇者样本作为对照，这就使本文通过测量二者之间的收入差异来估计自我雇佣的收入效

7、应成为可能。通过回归得到每一个劳动者从事自我雇佣的倾向得分，这样可以将自我雇佣者和受雇者在解释变量上的差异通过一个倾向得分展现出来，而后将每一名自我雇佣者和与其倾向得分最接近的那些受雇者做对比，就可以最大限度地消除样本中存在的选择偏差。农民工自我雇佣与否是一个二分类变量，本文使用logistic回归模型来预测每一个农民工选择自我雇佣的条件概率，即每一个样本的倾向得分，Lottie概率分布函数的具体公式如下pi^P(WiXi=xi)=E(Wi)==1+⑵(2)式的估计式为：Ln^—=Z、=a+pXj+“(3)—

8、Pi(2)式和(3)式中，用为第i个农民工选择自我雇佣的条件概率；卩为估计系i兀为纳入模型的解释变量，这里包括性别、年龄、婚姻、受教育程度、培训、技术职称或资格、本次工作年限、本次流动年限、流动范围、户籍地区域、流入地区域和工作类型；“为误差项。①本文中，它表示一位农民工选择自我雇佣的条件概率。②这里的相似是指二者拥有大致相同的可能性去选择自我雇佣，这样做可以最大程度上满足随机假设。对