数据集概述
本数据集围绕非正规部门工作对低学历劳动者职业生涯的影响展开，包含基于墨西哥ENOEL纵向就业调查数据构建的计量模型代码与处理后数据，支持分析非正规部门的人力资本积累与筛选功能。
文件详解
- 文档文件：
- Read me.txt：文本格式，说明主要估计代码对应的教育阶段与年龄范围分组
- 代码文件（.do格式，共6个）：
- 9_MLE Mixed Data_E09_A1630.do：对应教育阶段[0,9)、年龄[16,30]的混合数据极大似然估计代码
- 9_MLE Mixed Data_E912_A1630.do：对应教育阶段[9,12)、年龄[16,30]的混合数据极大似然估计代码
- 9_MLE Mixed Data_E012_A1630.do：对应教育阶段[0,12)、年龄[16,30]的混合数据极大似然估计代码
- GeneralPiecewise10.do：分段模型估计代码
- GeneralWeibull.do：韦伯模型估计代码
- GeneralLogLogistic.do：对数逻辑模型估计代码
- 数据文件（.dta格式，共3个）：
- DurDataReady_E09_A1630.dta：对应教育阶段[0,9)、年龄[16,30]的处理后持续期数据
- DurDataReady_E912_A1630.dta：对应教育阶段[9,12)、年龄[16,30]的处理后持续期数据
- DurDataReady_E012_A1630.dta：对应教育阶段[0,12)、年龄[16,30]的处理后持续期数据
适用场景
- 劳动经济学研究：分析非正规部门对低学历劳动者职业流动的影响机制
- 计量经济学应用：验证人力资本积累与筛选理论在非正规就业场景中的适用性
- 政策效果评估：为制定促进低学历劳动者正规就业的政策提供实证依据
- 职业生涯发展研究：探究非正规就业经历对劳动者长期职业路径的作用
