(授業やら会議やらでバタバタ気味で、誤字などある可能性もありますが、とりあえずあげておきます。) 性別賃金格差の研究では、しばしば「男女の◯◯構成が同じだと仮定すれば賃金格差は△△だけ縮小する」といった、マクロレベルでの反事実的状況の想定が行われている。マイクロデータを使った研究では因果志向の推定モデル(回帰分析は一般にそうだが、ヘックマンのセレクションモデルや各種パネルモデルが典型だろう)が試みられるが、データの蓄積の面からも、マクロデータの活用方法が工夫されることへの要請は小さくないといえる。 利用の蓄積が多いのはブラインダー・ワハカ分解だろう*1。様々なところで解説がされているので詳しくは説明しないが、男女それぞれの賃金関数を 男性賃金=ΣβmXm+ε 女性賃金=ΣβfXf+ε とする。βmは個々の要因の男性における係数、Xmは要因の観察値である(女性についても同様)。この式を、差を
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