ミンサー方程式とは

修学年数を1年伸ばすことによる所得の増加率は、教育の収益率とよばれているらしく、この教育の収益率を計測する際に使う重回帰モデルのことをさします。

ln(賃金) = β_0 + β_1(修学年数) + β_2(就業可能年数) + β_3(就業可能年数)^2 + U

利用するデータ

計量経済学の第一歩 -- 実証分析のススメという本で紹介されているデータを利用します。
こちらにアクセスして、以下のzipファイルをDL、解凍してください。

5　例題と練習問題で利用したデータ（csv形式，dta形式）[ZIP: 374KB]

この中の、6_1_income.csvというcsvデータを利用します。

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
import statsmodels.formula.api as smf
import numpy as np

mincer = pd.read_csv('6_1_income.csv')

一番最初に紹介した方程式をformula変数に格納します。

formula = 'lincome ~ yeduc + exper + exper2'
results = smf.ols(formula, mincer).fit()
print(results.summary())

yeducのcoefが0.1175となっているので、教育の収益率が11.8%になっていることがわかりました。
Githubにも公開しようと思います。