我们推导了一个非标准的单位根序列相关公式，用于劳动力参与率的跨期调整。这导致了一个易于处理的三错误组件模型，与其他模型相比，它将异构性嵌入到错误结构中。与典型的iid三误差分量双层随机前沿模型不同，我们的方程的误差分量是独立的，但不是同分布的。这导致了一个复杂的非线性似然函数，需要通过两步估计程序进行识别，我们使用当前人口调查(CPS)数据进行估计。本文通过对劳动参与率与劳动年龄人口关系的基本方程进行转化，提出了一种识别劳动力市场加入者和离开者的新方法。该方法的优点是数据需求较少，特别是减少了对基于调查的纵向数据的需求。