EXAMPLE 4.10(Salary-Pension Tradeof

EXAMPLE 4.10
(Salary-Pension Tradeoff for Teachers)
Let totcomp denote average total annual compensation for a teacher, including salary and
all fringe benefits (pension, health insurance, and so on). Extending the standard wage
equation, total compensation should be a function of productivity and perhaps other characteristics.
As
is
standard,
we
use
logarithmic
form:
log(totcomp)  f ( productivity characteristics,other factors),
where f() is some function (unspecified for now). Write
totcomp  salary  benefits  salary

1 
This equation shows that total compensation is the product of two terms: salary and 1 
b/s, where b/s is shorthand for the “benefits to salary ratio.” Taking the log of this equation
gives
log(totcomp)

log(salary)  log(1  b/s). Now, for “small” b/s, log(1  b/s) 
b/s; we will use this approximation. This leads to the econometric model
log(salary) 

0


1
(b/s)  other factors.
Testing the wage-benefits tradeoff then is the same as a test of H


1

1.
benefits
salary
0
:

1

.
1 against H
1
:
We use the data in MEAP93.RAW to test this hypothesis. These data are averaged at
the school level, and we do not observe very many other factors that could affect total
compensation. We will include controls for size of the school (enroll ), staff per thousand
students (staff ), and measures such as the school dropout and graduation rates. The average
b/s
in
the
sample
is
about
.205,
and
the
largest
value
is
.450.
The estimated equations are given in Table 4.1, where standard errors are given in
parentheses below the coefficient estimates. The key variable is b/s, the benefits-salary
ratio.

Kết quả (Việt) 1:

VÍ DỤ 4,10(Mức lương-Pension cân bằng cho giáo viên)Hãy để totcomp biểu thị trung bình tất cả bồi thường hàng năm cho một giáo viên, bao gồm cả tiền lương vàTất cả fringe lợi ích (trợ cấp, bảo hiểm y tế, và vv.). Mở rộng với mức lương tiêu chuẩnphương trình, tất cả bồi thường phải là một chức năng của năng suất và có lẽ đặc điểm khác.Nhưlàtiêu chuẩn,chúng tôisử dụnghàm lôgarithình thức:log(totcomp) f (năng suất đặc điểm, các yếu tố khác),trong đó f () là một số chức năng (unspecified bây giờ). Viếttotcomp lương lợi ích lương 1Phương trình này cho thấy rằng tất cả bồi thường là sản phẩm của hai nhiệm kỳ: tiền lương và 1b/s, nơi b/s là viết tắt cho "lợi ích tỷ lệ mức lương." Tham gia bản ghi của các phương trình nàycung cấp cholog(totcomp)log(salary) các Nhật ký (1 b/s). Bây giờ, cho "nhỏ" b/s, đăng (1 b/s)b/s; chúng tôi sẽ sử dụng này xấp xỉ. Điều này dẫn đến các mô hình kinh tế lượnglog(salary)0 
1(b/s) các yếu tố khác.Thử nghiệm sự cân bằng mức lương-lợi ích sau đó là giống như một thử nghiệm của H
1 1.lợi íchtiền lương0:
1 .1 chống lại H1:Chúng tôi sử dụng dữ liệu tại MEAP93. NGUYÊN để thử nghiệm giả thuyết này. Những dữ liệu này được tính trung bình tạimức độ trường, và chúng tôi không quan sát rất nhiều yếu tố khác, mà có thể ảnh hưởng đến tất cảbồi thường. Chúng tôi sẽ bao gồm các điều khiển cho kích thước của các trường học (đăng ký), nhân viên cho mỗi nghìnhọc sinh (nhân viên), và các biện pháp như tỷ lệ dropout và tốt nghiệp học. Trung bìnhb/sởCácmẫulàvề.205,vàCáclớn nhấtgiá trịlà.450.Các phương trình ước tính được đưa ra trong bảng 4.1, nơi tiêu chuẩn lỗi được đưa ra trongngoặc đơn dưới đây ước tính hệ số. Biến quan trọng là b/s, lợi ích-tiền lươngtỷ lệ.

Kết quả (Việt) 2:

Ví dụ 4.10
(Lương-Pension sự cân bằng cho giáo viên)
Hãy totcomp biểu thị tổng số bồi thường hàng năm trung bình cho một giáo viên, bao gồm cả tiền lương và
các phụ cấp (lương hưu, bảo hiểm y tế, vv). Mở rộng mức lương tiêu chuẩn
phương trình, tổng số bồi thường phải là một chức năng của năng suất và có lẽ đặc điểm khác.
Như
là
tiêu chuẩn,
chúng tôi
sử dụng
logarit
dạng:
log (totcomp)? f (đặc điểm năng suất, các yếu tố khác),
trong đó f (?) là một số chức năng (không xác định cho bây giờ). Viết
totcomp? lương? lợi ích? lương?? 1 phương trình này cho thấy, tổng thu nhập là sản phẩm của hai thuật ngữ: lương và 1 ". lợi ích cho hệ số tiền lương" b / s, trong đó b / s là viết tắt cho Taking nhật ký của phương trình này cho phép log (totcomp )? đăng nhập (tiền lương)? log (1? b / s). Bây giờ, cho "nhỏ" b / s, log (1 b / s?)? B / s; chúng tôi sẽ sử dụng xấp xỉ này. Điều này dẫn đến các mô hình kinh tế lượng log (lương)? ? 0? ? 1 (b / s)? . Các yếu tố khác Kiểm tra tiền lương-lợi ích cân bằng sau đó là giống như một thử nghiệm của H? 1?. 1 lợi ích lương 0: 1. ?? 1 chống H 1: Chúng tôi sử dụng các dữ liệu trong MEAP93.RAW để kiểm tra giả thuyết này. Những số liệu này được tính trung bình ở các cấp học, và chúng tôi không quan sát rất nhiều yếu tố khác có thể ảnh hưởng tổng số tiền bồi thường. Chúng tôi sẽ bao gồm điều khiển cho kích thước của trường (ghi danh), nhân viên mỗi ngàn sinh viên (nhân viên), và các biện pháp như học sinh bỏ học và tỷ lệ tốt nghiệp. Các trung bình b / s trong các mẫu là khoảng 0,205, và sự lớn nhất giá trị là 0,450. Các phương trình ước tính được đưa ra trong Bảng 4.1, nơi sai số chuẩn được đưa ra trong dấu ngoặc đơn dưới ước tính hệ số. Vấn đề chủ yếu là b / s, những lợi ích lương tỷ lệ.