In order to estimate the temporary-permanent workers’ wage gap which is caused by the difference in contract types across the marginal wage distribution with controlling for individual unobserved heterogeneity, recent studies applied UQR (unconditional quantile regression) with individual FE (fixed-effects). Since, as a dependent variable, UQR uses the RIF (recentered influence function) which has a binary outcome, UQR is a BPM (binary probability model) that has a theoretical interest in the effects on a latent dependent variable which is continuous. Based on the empirical results of Firpo et al. (2009) and the widely held belief that a LPM (linear probability model) well approximates a BPM, subsequent studies have generally used a LPM instead of a BPM. In the case of controlling for individual FE, linear FE regression and logistic FE regression can be used for a LPM and a BPM, respectively. However, these two regressions have a critical difference that individuals having no longitudinal variation in the RIF are excluded in logistic FE regression and not in linear FE regression. In a strict sense, however, individuals having no longitudinal variation in the RIF have to be excluded from the sample because the partial effects of explanatory variables on a latent continuous dependent variable are not non-existent but just not identified in these individuals. By analyzing panel data of South Korea, I find that the inclusion of individuals having no longitudinal variation in the RIF substantially underestimates both the temporary-permanent wage gap and the confidence interval of that, especially at the extreme quantiles. Even so, if the aim of the study is to just use the within-variance and not to strictly control for individual FE based on the binary choice model, it could be possible to include individuals having no longitudinal variation in a dependent variable in the analysis.
한계임금분포에 따른 유기계약근로자(temporary workers)와 무기계약근로자(permanent workers) 간의 고용계약형태의 차이로 인하여 발생하는 임금격차를 개인의 미관측 이질성을 통제하여 추정하기 위하여, 최근의 연구들은 개인고정효과를 통제한 무조건부분위회귀모델(unconditional quantile regression, UQR)을 적용하였다. UQR은 종속변수로서 이항변수인 재중심화영향함수(recentered influence function, RIF)를 사용하므로, UQR은 이론적 관심이 연속변수인 잠재종속변수에 미치는 영향에 있는 이항확률모델이다. Firpo 외(2009)의 실증결과와 선형확률모델이 이항확률모델을 잘 근사한다는 일반적인 믿음에 기초하여, 후속연구들은 이항확률모델 대신 선형확률모델을 사용하여 왔다. 개인의 고정효과를 통제하는 경우에, 선형고정효과회귀모델과 로지스틱고정효과회귀모델이 각각 선형확률모델과 이항확률모델에 대하여 사용될 수 있다. 그러나 이 두 회귀모델은 중요한 차이를 가지는데, 그것은 RIF의 종단적 변량이 없는 개인들이 로지스틱고정효과회귀모델에서는 제외되지만 선형고정효과회귀모델에서는 그렇지 않다는 것이다. 그러나 엄밀하게는, RIF의 종단적 변량이 없는 개인들은 표본에서 제외되어야만 한다. 이는 이 개인들에서는, 설명변수가 연속변수인 잠재종속변수에 미치는 부분효과가 존재하지 않는 것이 아니라 단지 식별되지 않기 때문이다. 한국의 패널자료를 분석함으로써, 본 연구는 RIF의 종단적 변량이 없는 개인들의 포함이 유기계약과 무기계약 간의 임금격차와 이의 신뢰구간을 과소추정하며, 이는 특히 극단적 분위들에서 그러함을 발견하였다. 그렇지만, 만약 연구의 목적이 이항선택모델에 기초하여 개인의 고정효과를 엄밀하게 통제하는 것이 아닌 단지 개인내변량을 추출하는 것에 있다고 한다면, 종속변수에 변량이 없는 개인들을 분석에 포함하는 것은 가능한 선택일 수도 있다.