本文对工资持续性的来源进行了全面详细的实证回归分析。通过探索一个丰富的雇主-雇员匹配数据集和一个具有高维固定效应的动态面板工资方程的估计，我们的实证结果表明，永久未观察到的异质性在驱动工资动态方面发挥着关键作用。对遗漏变量偏差的分解表明，最重要的偏差来源是工人特征的持久性，其次是企业工资政策的异质性，最后是工作匹配质量。通过深入的蒙特卡洛研究和实证分析，我们强调了伴随参数问题的重要性，该问题导致自回归参数估计中严重的向下偏差。使用三种可选的偏差校正方法(分屏折刀(Dhaene和Jochmans, 2015)、解析表达式(Hahn和Kuersteiner, 2002)和基于残差的自助方法(Everaert和Pozzi, 2007, Gonçalves和Kaffo, 2015)，我们观察到，由控制永久异质性(高维固定效应)引起的自回归参数估计的减少可能有多达三分之一是不合理的。