[論文レビュー] Distribution Regression with Sample Selection, with an Application to Wage Decompositions in the UK

Victor Chernozhukov, Iván Fernández‐Val+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 28, 2018

Spatial and Panel Data Analysis被引用数 4

ひとこと要約

本稿は、従来のヘックマン・モデルを一般化し、非ガウス誤差と異質的処置効果を許容できる、内生的サンプル選択を伴う半パラメトリック分布回帰モデルを開発する。このモデルにより、英国における一様推論と賃金分解が可能となり、選択を制御した後も、21–40%の説明不能な性別賃金格差が依然として存在することが明らかになった。特に、独身男性における顕著な正の選別と、結婚済み女性における負の選別が、分配上位部の不平等に顕著に寄与している。

ABSTRACT

We develop a distribution regression model under endogenous sample selection. This model is a semi-parametric generalization of the Heckman selection model. It accommodates much richer effects of the covariates on outcome distribution and patterns of heterogeneity in the selection process, and allows for drastic departures from the Gaussian error structure, while maintaining the same level tractability as the classical model. The model applies to continuous, discrete and mixed outcomes. We provide identification, estimation, and inference methods, and apply them to obtain wage decomposition for the UK. Here we decompose the difference between the male and female wage distributions into composition, wage structure, selection structure, and selection sorting effects. After controlling for endogenous employment selection, we still find substantial gender wage gap -- ranging from 21% to 40% throughout the (latent) offered wage distribution that is not explained by composition. We also uncover positive sorting for single men and negative sorting for married women that accounts for a substantive fraction of the gender wage gap at the top of the distribution.

研究の動機と目的

• 観察されない異質性によって結果と選択が決定される賃金分析におけるサンプル選択バイアスに対処すること。
• 誤差分布および共変数効果に関するパラメトリックおよび一様性の仮定を緩和することで、古典的ヘックマン選択モデルを一般化すること。
• 選択および選別効果を考慮した、賃金分布の分解と一様推論を可能にすること。
• 英国労働市場データにこのモデルを適用し、男性・女性賃金格差を構成、構造、選択、選別要因に分解すること。
• 内生的雇用選択および順応的マッチング（アソートラティブ・マッチング）が観察される賃金不平等をどのように形作っているかを定量化すること。

提案手法

• 結果方程式と選択方程式を非パラメトリックにモデル化する、サンプル選択を伴う半パラメトリック分布回帰モデルを提案する。
• 選択効果の同定にインストゥルメンタル変数を用い、非ガウス誤差、異分散性、相関誤差構造を許容する。
• 観察された賃金は労働者に限られるが、提示賃金（オファー賃金）を潜在的結果としてモデル化する潜在変数フレームワークを採用する。
• 非パラメトリック係数および分解成分の信頼区間を構築するため、一様推論手順を適用する。
• 四成分分解（構成、賃金構造、選択構造、選別効果）を用いる。
• 推論手順の妥当性とロバストネスを検証するため、実証データに適合したモンテカルロシミュレーションをキャリブレーションする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 英国における観察される性別賃金格差のうち、内生的雇用選択がどの程度寄与しているか。
• RQ2 共変数の賃金分布への非一様効果は、古典的パラメトリックモデルとどのように異なるか。
• RQ3 正または負の選別（アソートラティブ・マッチング）が、異なる分位点における賃金不平等にどの程度寄与しているか。
• RQ4 構成、構造、選択、選別という賃金格差の各成分は、異なる仕様や時間周期においてどのように変化するか。
• RQ5 非ガウス誤差構造や非線形効果が、古典的ヘックマンモデルの仮定をどれほど破壊するか。

主な発見

• 内生的サンプル選択を制御した後も、潜在的提示賃金分布全体で21%から40%の大きな説明不能な性別賃金格差が残存する。
• 高い能力を持つ男性がより多く働くという正の選別は、賃金分布上位部における賃金格差の顕著な要因である。
• 結婚済み女性における負の選別（高い能力の女性が働く可能性が低い）は、高分位数における性別賃金格差に顕著に寄与している。
• 分解結果から、選択構造と選別効果が、特に賃金分布の上尾部において定量的に重要であることが明らかになった。
• 一様推論による信頼区間は、特に選別および選択成分に関して、分解結果のロバストネスを確認している。
• 本モデルの柔軟性により、最低賃金水準での賃金の集中（wage bunching）のような非ガウス的パターンを捉えることができ、古典的ヘックマンモデルではこれを扱えない。