Decomposition of Gender Pay Gap By using Censored Quantile Regression Analysis on Counterfactual Inference

Abstract

한국사회에서 남녀임금분포는 각 분위별로 매우 이질적인 양상을 보인다. 따라서 기존의 조건부 기대값에 기반한 회귀분석을 통해서는 실제 임금분포를 효과적으로 분석해낼 수 없다. 검열 분위 회귀분석(CQR)은 조건부 분위에 대한 회귀분석을 통해 분포전체에 대한 정보를 보존할 뿐 아니라, 검열값으로써 최저임금을 고려하므로 위와 같은 경우에 효과적인 방법론적 대안으로 고려될 수 있다. 본 연구는 Chernozhukov와 Hong의 2002년 논문에서 제시된 모형을 적용하여 2000년과 2008년 두 해의 한국노동패널(KLIPS) 자료를 분석하였다. 또한, 반사실 분석 및 분해 분석법을 통해 임금변화와 고등교육이 임금에 미치는 영향을 관찰하였다. 분석의 결과로, 여성 고등교육 지원정책이 빈부격차해소와 성별임금격차 완화에 기여할 수 있음을 경험적으로 논증한다.

Wage distribution of both female and male labor force in Korea show apparently heterogeneous features between different quantile groups. For this reason, ordinary conditional expectation such as mean or median cannot explain the data effectively. Censored quantile regression (CQR) which considers also the minimum wage as well as quantile issue could be plausible alternative in this case. By employing and developing CQR procedure of Chernozhukov and Hong (2002), Korean Labor and Income Panel Study (KLIPS) of year 2000 and 2008 were analyzed. Furthermore, the effect of higher education level for women and men were derived from the total change of wage from 2000 to 2008 based on counterfactual distribution theory and through the decomposition method. The final results imply that policy which can guarantee higher education level for the destitute poor female workers could be efficient policy to reduce the gap between men and women, and between the rich and the poor simultaneously.