[논문 리뷰] Distribution Regression with Sample Selection, with an Application to Wage Decompositions in the UK

Victor Chernozhukov, Iván Fernández‐Val외 1명|arXiv (Cornell University)|2018. 11. 28.

Spatial and Panel Data Analysis인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 종속 표본 선택을 고려한 반모수적 분포 회귀 모델을 개발하여 고전적인 헤크만 모델을 비정규 오차와 이질적 처리 효과를 允허함으로써 일반화한다. 이 모델은 균일 추론과 영국에서의 임금 분해를 가능하게 하여, 표본 선택을 통제한 후에도 지속적인 21–40%의 설명되지 않은 성별 임금 격차가 존재함을 드러내며, 특히 미혼 남성들 사이의 유의미한 양적 정렬과 기혼 여성들 사이의 음성 정렬이 상위 분포의 불평등에 상당한 기여를 한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 관측되지 않은 이질성이 결과와 선택을 이끄는 경우 임금 분석에서 표본 선택 편향을 다루기 위해.
• 오차 분포와 공변수 효과에 대한 파rametric 및 동질성 가정을 완화함으로써 고전적 헤크만 선택 모델을 일반화하기 위해.
• 표본 선택과 정렬 효과를 고려한 균일 추론 및 임금 분포 분해를 가능하게 하기 위해.
• 영국 노동시장 데이터에 모델을 적용하여 남성-여성 임금 격차를 구성, 구조, 선택, 정렬 구성요소로 분해하기 위해.
• 내생적 고용 선택과 정렬적 매칭이 관측되는 임금 불평등을 어떻게 형성하는지 정량화하기 위해.

제안 방법

• 결과 및 선택 방정식을 비모수적으로 모델링하는 반모수적 분포 회귀 모델을 제안하며, 표본 선택을 포함한다.
• 선택 효과를 식별하기 위해 산술변수를 사용하고, 비정규, 이방향, 상관된 오차 구조를 허용한다.
• 관측된 임금은 고용된 개인들만 존재하며, 제안된 임금은 잠재적 결과로 모델링하는 잠재변수 프레임워크를 적용한다.
• 비모수적 계수와 분해 구성요소에 대한 신뢰구간을 구축하기 위해 균일 추론 절차를 적용한다.
• 사다리형 분해(구성, 임금 구조, 선택 구조, 정렬 효과)를 사용한다.
• 추론 절차의 타당성과 강건성을 검증하기 위해 실증 데이터에 기반한 몬테카를로 시뮬레이션을 校정한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 내생적 고용 선택은 영국에서 관측되는 성별 임금 격차에 어느 정도 기여하는가?
• RQ2 공변수의 효과가 임금 분포 전반에 걸쳐 이질적일 경우, 고전적 파라미터 모델과 어떻게 다를까?
• RQ3 양적 또는 음성 정렬(정렬적 매칭)은 다양한 분위수에서 임금 불평등에 어떤 기여를 하는가?
• RQ4 구성, 구조, 선택, 정렬 구성요소로 나누어진 임금 격차의 구성은 다양한 사양과 시간 주기 동안 어떻게 변화하는가?
• RQ5 비정규 오차 구조와 비선형 효과는 고전적 헤크만 모델의 가정을 어느 정도 무너뜨리는가?

주요 결과

• 내생적 표본 선택을 통제한 후에도 잠재적 제안 임금 분포 전반에서 21%에서 40%에 이르는 상당한 설명되지 않은 성별 임금 격차가 남아 있다.
• 높은 능력의 남성들이 더 많이 일하도록 하는 양적 정렬은 분포 상단에서 임금 격차의 상당한 부분을 차지한다.
• 기혼 여성들 사이의 음성 정렬—즉, 높은 능력의 여성들이 일할 가능성이 낮은 현상—은 높은 분위수에서 성별 임금 격차에 상당한 기여를 한다.
• 분해 결과에 따르면, 선택 구조와 정렬 효과는 특히 임금 분포의 상단 꼬리에서 정량적으로 중요한 역할을 한다.
• 균일 추론에서 유도된 신뢰구간은 정렬 및 선택 구성요소에 대해 결과의 강건성을 확인한다.
• 모델의 유연성은 고전적 헤크만 모델이 다루지 못하는 최저임금 수준에서의 임금 집중 패턴 같은 비정규 패턴을 포착한다.