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.
수많은 연구들에서 주관적 건강인식은 실제 건강상태의 대리변수로서 널리 사용되고 있다. 그러나 주관적 건강인식 문항들은 준거 그룹 편의, 적응 편의, 천장 효과와 바닥 효과, 회고 편의, 개인 간 이질성 등에 노출되어 있어 상당한 측정오차를 가질 수 있다. 따라서 주관적 건강인식이 실제 건강상태의 유효한 대리변수인지를 검증하는 것은 중요한 과제이다. 이에 본 연구에서는 고령화연구패널조사를 사용하여 우리나라의 중고령자를 대상으로 주관적 건강상태(self-rated health)와 주관적 건강변화상태(self-assessed change in health)가 실제 건강상태(질병의 진단 여부와 입원 및 사고의 경험 여부)를 유효하게 예측하는지에 대하여 분석하였다. 개인 간 이질성을 통제하기 위하여 두 시점 간의 건강상태 변화에 대한 주관적인 건강인식이 두 시점 간의 실제 건강문제의 발생 여부를 유효하게 예측하는지를 분석하였으며, 연구의 타당성을 확보하기 위하여 다양한 건강변수들에 대하여 분석을 시행하였다. 분석 결과, 연령대를 구분하지 않은 모든 모델에서 주관적 건강상태(SRH)와 주관적 건강변화상태(SACH)의 부정적인 변화는 건강문제의 발생을 유의하게 예측하는 것으로 나타났으며, 또한 주관적 건강변화상태(SACH)가 주관적 건강상태(SRH)보다 건강문제의 발생을 훨씬 잘 예측하는 것으로 나타났다. 그러나 연령대별로 구분하여 분석한 결과, 주관적 건강상태(SRH)의 예측력은 크게 감소하였으나 주관적 건강변화상태(SACH)의 예측력은 여전히 높게 유지되는 것으로 나타났다. 그러므로 우리나라에서 주관적 건강인식을 실제 건강상태의 대리변수로 사용하는 것은 유효하다고 할 수는 있으나, 다만 가능하다면 주관적 건강변화상태(SACH)를 실제 건강상태의 대리변수로 사용하는 것이 주관적 건강상태(SRH)를 사용하는 것보다 더 바람직할 것이다.;In numerous studies, subjective health is widely used as a proxy for actual health status. However, subjective health questions are exposed to reference group bias, adaptability bias, ceiling effect and floor effect, retention bias, and inter-individual heterogeneity, and may have significant measurement errors. Therefore, it is important to verify that subjective health is an effective proxy for actual health status. The purpose of this study was to examine whether self-rated health and self-assessed change in health predict the actual health status (diagnosis of disease and experience of hospitalization and accident) of middle-aged and older South Koreans, using the Korea Longitudinal Study of Aging. In order to control individual heterogeneity, we analyzed whether the subjective health of health status change between two time points effectively predicts the occurrence of actual health problems between two time points. To ensure the validity of the study, various health variables were analyzed. The analysis showed that the negative changes of SRH and SACH in all models without age group significantly predicted the occurrence of health problems. It was also found that SACH predicts health problems much better than SRH. However, by analyzing by age group, the predictive power of SRH decreased significantly, but the predictive power of SACH remained high. Therefore, it is effective to use subjective health as a surrogate variable of actual health status in Korea. However, if possible, using SACH as a proxy for actual health status would be preferable to using SRH.