我使用来自NLSY的面板数据，对从一个级别到下一个级别的转换的简化形式动态模型和Mincer工资方程进行联合估计。通过用高维正态混合近似特殊等级过渡冲击和工资冲击的分布，可以获得非常高的灵活性。该模型拒绝了实证文献中常见的所有简化假设。特别是，对数工资回归是高度凸的，即使在对未观察到的和观察到的技能进行条件反射之后。当忽略非线性时，技能异质性也被高估了。在考虑了技能异质性之后，我还发现了学历和经验之间不可分离的证据(学历对工资增长有积极影响)。最后，受高等教育程度降低了特质工资冲击的方差。