Blinder-Oaxaca分解 stata代码

Blinder-Oaxaca分解是一种经济学统计分析方法，用于探究工资差距中性别歧视的部分和非歧视部分，通常在研究中用于确定哪些因素造成了工资差异。Stata是一款流行的统计软件，提供了一系列内置函数和命令来执行此类分解。

在Stata中，你可以使用`regress`命令进行线性回归，并结合`by`子句对数据集进行分组处理，然后利用` margins` 和 `hettest` 或 `forvalues` 循环来进行Blinder-Oaxaca分解。以下是基本步骤：

1. **加载数据并运行基础回归**：

   use your_data.dta
   reg wage gender education years_of_experience

这里假设`wage`是工资变量，`gender`是性别变量，其他变量代表教育程度和工作年限。

2. **Blinder-Oaxaca分解**：
- 计算男性和女性的平均值：

     by gender, egen(mean_wage = mean(wage), mean_other_factors = rowmean(education years_of_experience))

- 创建虚拟变量表示性别差异：

     gen female_diff = (gender == "female")*1

- 对每个组分别运行回归并计算残差：

     foreach i in mean_wage mean_other_factors {
         quietly regress wage i' if gender == "male"
         local male_coef = e(b)
         quietly regress wage i' if gender == "female"
         local female_coef = e(b)
         // 接下来可以计算性别效应和结构效应
     }

3. **性别效应（Selection Effect）**：
- 性别效应等于男性和女性回归系数之差：

      gen selection_effect = male_coef - 结构效应（Efficiency Wage）则需要手动计算：

4. **异方差检验**：

hettest resid_regress_wage, by(gender) robust

记得根据实际数据调整上述代码。