スウェーデンの大企業の男女の男女の賃金格差を推定して、性差別の有無をテストしています。Hausmanテストは、個々の固定効果がランダムであるため、プールされたOLSまたはランダム効果に依存することができないというnullを拒否します。問題は、時間の経過とともに変化しないため、女性ダミーを固定効果回帰に維持できないことです。
差別をテストするために代わりにハウスマンテストを使用するよう提案されましたが、これをどのように使用して男性と女性の労働者の収入の差を見つける必要があるのか実際にはわかりません。多分ここの誰かがこのアドバイスをもう少しよく理解してくれることを望んでいました。もしそうなら、私にこれについていくつかの光を当ててもらえますか？
回答:
私はこのアドバイスの背後にある理由を理解していますが、i）この人はあなたにそれをよりよく説明しているはずであり、ii）彼らはこのアイデアの根底にある制限的な仮定にも言及しているはずです。
Hausmanテストでは、通常、一貫性のある非効率的なモデルと、より効率的な潜在的な一貫性のないモデルとの間に違いがあるかどうかを尋ねます。固定効果と変量効果を比較する標準的なケースでは、個々の効果が他の説明変数と相関しているかどうかにかかわらず、固定効果推定量は一貫していますが、無相関固定効果に対してのみ一貫している変量効果推定量よりも効率が劣ります。説明変数。
2つのグループ（男性または女性）のどちらかは、観察数が少なくなります。演繹的には、これは女性のグループだと思います。したがって、同じ回帰仕様 場合、は収益、は同じ時変外植変数、は個々の固定効果とは確率的エラーです。男性モデルと女性モデルの違いは、賃金に関して男性と女性の扱いが異なることを意味します。この場合の検定統計量は、
ただし、これは重要なポイントであり、この全体の推論は、2つのモデルが正しく指定されている場合にのみ当てはまります。時間変動であり、賃金に影響を与える性別固有の変数、たとえば出産などが省略されていることは簡単に考えられるはずです。これはすぐにこの考えの主な前提を破るので、私はそれに注意します。