实证分析
本文的目的在于测量受教育程度和工作年限对居民收入的影响。

文章选取了中国社会科学院经济研究所收入分配课题组（李实、赵人伟老师主持，福特基金赞助）于2002年对城镇居民所作的抽样数据，该数据覆盖22个省（市、自治区），调查了6835户城镇家庭，涉及20632位城镇居民。

该调查的优点是样本容量大，而且对城乡居民和农民工的基本信息和工作单位、工作年限以及工资详细组成都进行了调查，因而数据的选取有助于这个问题的研究。

因为文章的研究与收入有关，经过对未参加工作和已经下岗或退休的个体进行筛选，最后剩下10174个样本数据，样本容量之大及覆盖面之广足以保证研究所具有的代表性。

通过对主要变量进行统计分析，得到下表：
其中低收入是指收入按由小到大排序是，最低20%收入的人口数；中低收入处于由低到高的是20%—40%的人口数；中等收入是处于由低到高的是40%—60%的人口数；中高收入是处于由低到高的是60%—80%的人口数；其余统计到最高收入。

由此图可以看出，按照收入等距离分组时，处于高收入组的人口最多，占到人口总数的35.5%。

由此图可看出受教育年限主要集中在5年到15年之间，因而2002年底参加工作的城镇居民中，学历主要分布在初中和高中两个阶段。

因问卷中针对2002年底就业（在岗）成员统计一个问题是第一次参加工作时间。

根据这个时间可以计算出到2002年底，个体参加工作的年限。

由上表所知，城镇居民工作年限主要集中早12到36年之间。

为了测度多种因素共同作用下对城镇居民收入的影响，这里构建了多元线性回归模型，具体模型表示为:INC=F （E,YJ,Z ）。

其中INC 表示城镇居民年收入，YJ 表示城镇居民的工作年限，Z 表示一系列的控制变量。

Z 是通过设置虚拟变量来反映，主要包括性别、年龄、工作单位性质、职业和地区变量。

依据相关数据，利用stata 软件进行运算，得到的回归结果如下：
上表为进行多元回归的结果。

表中age 表示个体的年龄，age2表示年龄的平方，用来反映与收入的非线性关系；gender 表示相别的虚拟变量，当gender 取1的时候表示的是男性，
Number of obs 10049F( 95, 9953)71.36
Prob > F 0R-squared
0.4052Adj R-squared 0.3995
取0表示女性；type_unit表示工作单位性质，其中0表示政府，取1表示企业，取2表示事业单位，取3表示其他。

从结果中可以看出，模型整体显著，拟合优度为40%，模型的拟合程度不算太好。