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[分享] Stata社区命令:mvdcmp,非线性反应模型的多元分解

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alian 发表于 2019-9-13 13:54:45 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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本帖最后由 alian 于 2019-9-13 13:56 编辑 9 Y6 O4 a. z' T* N& G+ V/ t2 c

+ R* q  Z) R. _' `- Z1 E0 _1 m以性别收入差距的实证例子来说明该方法的用途。事实上,即使观测到性别收入差距的存在,也无法轻易断言劳动市场存在性别歧视。性别收入差距产生的原因多样,有可能是由于性别歧视,也有可能是由于男性和女性的生产力条件不同。例如,假设女性受教育水平更低,那么性别收入差距可能反映的是性别受教育水平差距。因此,若想探究劳动市场是否存在性别歧视,需要构建一个反事实组 (couterfactual group),即 “被视为男性的女性” 。若无歧视存在,那么该反事实组别(couterfactual group) 的收入水平不应显著与女性收入水平不同。这说明劳动市场对男性女性一视同仁。而若收入水平显著不同,那么则可视为与歧视相关。通俗来讲,也就是若女性被视为男性,那么她们会得到更高的劳动市场回报。3 ?& s) J1 s. B2 \$ u8 D) |' E$ F! [
5 V) O% N: [- r8 s% ^: y4 Y. A% k% c
需要注意的是,该组别被称为 “反事实 (counterfacutal) ”,是因为在现实中,我们无法观测到这样的组别。而 Oaxaca-blinder 方法的优势就在于可以用简单的方法构建一个反事实组 (couterfactual group),并将不同组别之间的差异分解为 "可解释部分” 以及 “不可解释部分”。“可解释部分” 为与生产力条件不同相关的收入差距,“不可解释部分” 为与生产力条件无关的收入差距,在实证中也常被理解为 “歧视”。  D+ a- J( S% m2 F1 J, Y
! z' D5 u2 g& X. d% S3 L. {
此外,仍需注意的是,通常来说,利用该方法无法进行因果推断 (causal inference)。一般而言,我们 无法 将 “可解释部分” 与 “不可解释部分” 理解为由生产力条件差异和歧视导致的收入差距。
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  1. . net install st0241.pkg    //安装命令
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  2. . net get st0241.pkg    //下载附带文件/数据
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% ~- |2 Y6 l, S& W参考:
( \: }' v8 t3 \+ k  n) t* U8 d' Ymvdcmp: Multivariate decomposition for nonlinear response models. w  @6 S7 `! Z9 o0 n, k, b

. ?- j& v! s  a
# l8 K/ ^# O" g7 b( |性别收入差距=歧视?Oaxaca-Blinder分解方法
$ s: M, |: A4 p5 K6 F

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