在一篇开创性的论文中，Camerer, Babcock, Loewenstein和Thaler(1997)发现纽约市出租车司机的每日工作时间的工资弹性为负，并得出结论，他们的劳动力供应行为与目标收入一致(具有参考依赖偏好)。我复制并扩展了CBLT分析，使用的数据来自2009年至2013年纽约所有出租车的所有行程。利用Koszegi和Rabin(2006)基于期望的参考点模型，我区分了预期的和未预期的每日工资变化，并提供证据表明，只有一小部分工资变化(约1/8)是未预期的，因此参考依赖(仅与未预期的变化相关)在决定劳动力供给方面充其量只能发挥有限的作用。在我的数据中，总体模式是明确的:司机往往会对收入机会的意外和预期的增长做出积极反应。这与新古典劳动力供给优化模型一致，不支持参考依赖偏好模型。我探讨了司机在劳动力供给弹性方面的异质性，并考虑新司机的行为是否与经验丰富的司机不同。我发现各驱动因素的弹性存在很大的异质性，但估计的弹性通常为正，很少为负。我还发现弹性较小的新司机更有可能退出这个行业，而那些留下来的司机很快就会成为更好的优化者(具有正的劳动力供应弹性，随着经验的增长)。