剛好最近 NBER 上有一篇工作論文是討論這個話題的。雖然跟知乎日報：法官的自由裁量權有多大？" href="/zh-hk/classic/BItjSEnZKT.html">題目不完全吻合……
Guvenen, F., S. Schulhofer-Wohl, J. Song, M. Yogo, 2017, Worker Beats: Five Facts about Systematic Earnings Risk, NBER Working Paper 23163
這不是一篇很深入很嚴謹的研究，只是展示了對一些數據的初步處理結果。文中用的又是美國數據，未必與中國情況類似，所以各位看看就好。
這些數據來自美國社保署(Social Security Administration)1978 年到 2013 年的 Master Earnings File。作者只用了其中的 1/10，據説是因為"computing resource constraints"。即便如此，這也已經是一個巨大的樣本了。
如上表所示，樣本中包含數以億計的觀測值。
作者用的方法也簡單粗暴，基本上就是一個普通的分組迴歸。
以個人收入變化為被解釋變量，以 GDP 或其他宏觀指標的變化為解釋變量，顯然，
越大，則個人收入受宏觀波動影響越大，在經濟危機中也就越容易被波及。然後作者估計了不同收入、性別、年齡、從事行業、就職企業規模分組的
。
如上圖所示，收入最高和最低的人更易受影響，男性更易受影響，中低收入人羣年齡越大越不受影響，而高收入人羣則有所不同。
上圖是分行業情形，各行業基本也都是收入兩頭的人更容易受影響，而最能抵禦風險的行業，毫無疑問是健康&教育行業(Health & Education)。
最後，是就職企業規模的影響。上面從左至右三張圖分別展示了企業規模不同時，GDP 變化、企業內其他人員平均工資變化、行業內其他人員平均工資變化對個人工資變化的影響。
基本上，除了收入最高那一小撮人，企業規模擴大會減少宏觀波動對員工收入的影響，不過會提高同事之間工資水平的相關性。
考慮到收入最高的人羣多半有其他抵禦風險的手段，這結果反正就是，為了防範風險，大家拼命升職加薪吧。
此外，一個或許有趣的事實是，對 26-35 歲的男性而言，隨着工資上升，工資和 GDP 變化之間的相關性會從 3.04 下降到 0.95，而如果他的工資處於中間水平，他從耐用品製造部門跳槽到健康&教育部門，會讓這個相關性從 2.61 下降到 0.5。行業間和行業內部差異基本處於同一數量級上。