具有损失厌恶的求职者的薪资匹配与降薪减少

本文研究损失厌恶如何影响雇主提供的工资和求职者接受的工资。我引入了一个行为搜索模型，其中买方垄断企业向求职者提供工资报价，而这些求职者因降薪产生的负效用大于等额加薪产生的正效用。雇主策略性地减少降薪以避免报价被拒，并且由于角点解，他们会将报价与当前薪资精确匹配。损失厌恶对跳槽者的薪资增长分布做出了三个预测，我使用韩国的行政数据进行了实证检验并加以证实。第一，零工资增长处的超额质量是无损失厌恶预期值的 8.5 倍。第二，紧邻零上方的密度比紧邻零下方的密度大 8.8%。第三，零下方密度的斜率比零上方密度的斜率陡峭 6.5 倍。在使用最小距离法对薪资增长区间进行模型参数估计时，纳入损失厌恶显著改善了模型拟合度，在主要设定中，额外薪酬对降薪的边际价值比对加薪高 12%。对于一种将劳动力价值提高半个标准差的假设性雇佣补贴，由于降薪具有更高的弹性以及限制补贴工资报价的薪资匹配，纳入损失厌恶使其对工资的传递率降低了 18%（相对于标准模型）。有些令人惊讶的是，只要雇主能够带有噪声地不完美观测当前薪资，薪资历史禁令就不会缓解这些效应。