[論文レビュー] U.S. Long-Term Earnings Outcomes by Sex, Race, Ethnicity, and Place of Birth

Kevin L. McKinney, John M. Abowd+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 10, 2021

Employment and Welfare Studies被引用数 5

ひとこと要約

本研究は、1998年から2019年までの長期にわたり、LEHDデータを用いて米国の収入成果を分析し、収入格差の拡大とボラティリティの低下を明らかにした。賃金差の約90％を勤務時間の差が説明するが、性別、人種、エスニシティ、出生国別に顕著な説明不能な格差が依然として存在し、特に関連特性のリターンが中位収入水準を超えて格差を拡大していることが判明した。

ABSTRACT

This paper is part of the Global Income Dynamics Project cross-country comparison of earnings inequality, volatility, and mobility. Using data from the U.S. Census Bureau's Longitudinal Employer-Household Dynamics (LEHD) infrastructure files we produce a uniform set of earnings statistics for the U.S. From 1998 to 2019, we find U.S. earnings inequality has increased and volatility has decreased. The combination of increased inequality and reduced volatility suggest earnings growth differs substantially across different demographic groups. We explore this further by estimating 12-year average earnings for a single cohort of age 25-54 eligible workers. Differences in labor supply (hours paid and quarters worked) are found to explain almost 90% of the variation in worker earnings, although even after controlling for labor supply substantial earnings differences across demographic groups remain unexplained. Using a quantile regression approach, we estimate counterfactual earnings distributions for each demographic group. We find that at the bottom of the earnings distribution differences in characteristics such as hours paid, geographic division, industry, and education explain almost all the earnings gap, however above the median the contribution of the differences in the returns to characteristics becomes the dominant component.

研究の動機と目的

• 米国のデモグラフィックグループにわたる長期収入格差、ボラティリティ、流動性を検討すること。
• 勤務時間（勤務時間数、勤務四半期数）が収入格差をどの程度説明するかを評価すること。
• 教育や産業などの特性へのリターンの差が、中位収入水準を超えて収入格差を生じる要因としてどの程度の寄与をしているかを数量化すること。
• デモグラフィックおよび労働市場特性の影響を分離するために、反事実的収入分布を推定すること。
• グローバル収入ダイナミクス・プロジェクトの国別比較における収入ダイナミクスに貢献すること。

提案手法

• 1998年から2019年までの縦断的収入データを提供する、米国国勢局の縦断的雇用者・世帯ダイナミクス（LEHD）インfraストラクチャーファイルを活用する。
• 12年間の平均収入を、25歳～54歳の1つのコhortの労働者を対象として長期的成果を評価する。
• 分位回帰を用いて収入格差を分布全体で分解し、特性の差とリターンの差を区別する。
• 反事実的シミュレーションを用いて、デモグラフィックグループ間でリターンが均一である場合の収入分布を推定する。
• 勤務時間数と勤務四半期数を制御することで、説明不能な収入差を分離する。
• 性別、人種、エスニシティ、出生地別に変動を分析し、持続的な格差を特定する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 1998年から2019年の間に、米国の収入格差とボラティリティはどのように変化したか？
• RQ2 勤務時間の差（勤務時間数、勤務四半期数）が、デモグラフィックグループ間の収入変動をどの程度説明するか？
• RQ3 収入格差の何パーセントが、特性そのものの差ではなく、教育や職業などの特性へのリターンの差に起因するか？
• RQ4 収入分布の下位と上位で、収入格差の決定要因はどのように異なるか、特に中位以下と以上で。
• RQ5 勤務時間と観察可能な特性を制御した後、説明不能な収入差の大きさはどの程度か？

主な発見

• 1998年から2019年の間に、米国の収入格差は拡大し、ボラティリティは低下した。これは、長期にわたる収入成長パターンの分岐を示している。
• 勤務時間（支給時間数）と勤務四半期数という勤務時間要因が、デモグラフィックグループ間の労働者収入変動のほぼ90％を説明している。
• 勤務時間の制御後も、性別、人種、エスニシティ、出生国別に顕著な説明不能な収入差が依然として存在する。
• 収入分布の下位では、勤務時間数や地域的要因といった特性の差が、収入格差のほとんどを説明している。
• 中位を上回る収入水準では、教育や産業に対する賃金プレミアムといった特性へのリターンの差が、収入格差の主な駆動要因となる。
• 反事実的シミュレーションにより、リターンの差を排除すれば、特に収入分布の上半分において収入格差を顕著に縮小できることが示された。