本文对工资持久性的来源进行了全面而详细的实证回归分析。通过探索丰富的匹配雇主-雇员数据集和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推动工资动态方面发挥着关键作用。对忽略变量偏差的分解表明，最重要的偏差来源是员工特征的持久性，其次是企业工资政策的异质性，最后是工作匹配质量。通过深入的蒙特卡罗研究和实证分析，我们强调了附带参数问题的重要性，该问题在自回归参数估计中引起了严重的向下偏差。使用三种替代偏差校正方法(分裂面板Jackknife (Dhaene和Jochmans, 2015)、解析表达式(Hahn和Kuersteiner, 2002)和基于残差的bootstrap方法(Everaert和Pozzi, 2007, Gonçalves和Kaffo, 2015)，我们观察到，由永久异质性控制(高维固定效应)引起的自回归参数估计的减少中，多达三分之一可能是不合理的。