A Comparison of JMP Wage Decomposition and Quantile Regression Methods in Wage Inequality Assessment

Juhn, Murphy and Pierce (1993)’in ayrıştırma tekniği ve kantil regresyon, ücret eşitsizliği analizinin önemli araçlarından ikisidir. JMP tekniği, ücretlerdeki değişmeyi üç parçaya ayırma ve “artık eşitsizliği”ni kolaylıkla gösterme avantajına sahiptir. Buna karşın kantil regresyonun avantajı ise farklı kantillerdeki ücret dağılımının detaylı bir resmini gösterebilmesidir. Çalışmamızda her iki yöntemi de ABD İşgücü İstatistikleri Bürosu tarafından yayınlanan Mart Ayı Güncel Nüfus Anketi(CPS) verilerine uygulayarak 1967–2005 döneminde ABD’deki ücret eşitsizliğinde meydana gelen değişiklikleri inceliyoruz. Bu konuda hangi yöntemin daha faydalı sonuçlar ürettiğini görmek için sonuçlarını karşılaştırıyoruz. Sonuçta, JMP değerleri üzerinde yorum yapmadan önce kantil regresyon sonuçlarını kontrol etmek gerektiğini, çünkü eğer kantil regresyon katsayıları OLS regresyon katsayılarından çok farklıysa (yani ücret dağılımı normal dağılımdan uzaksa), iki yöntemin sonuçlarının oldukça farklılaştığı ve JMP’nin uygulanmasının problemli bir hale geldiğini görüyoruz.

Ücret Ayrıştırmasında JMP ve Kantil Regresyon Yöntemlerinin Karşılaştırılması

The decomposition technique of Juhn, Murphy and Pierce (1993) and quantile regression are two of the main tools of wage inequality analysis. JMP technique has the advantage of decomposing the change in wages into three components, and showing residual inequality easily. Quantile regression has the advantage of showing a detailed picture of wage distribution at different quantiles. We apply both techniques to March Current Population Survey (CPS) data of the US Bureau of Labor Statistics (BLS) to analyze the changes in wage inequality in the US during the 1967-2005 period. We compare the results to see which technique produces more useful results in response to the research question at hand. We find that it is a good idea to check the quantile regression results before concluding on JMP values since if quantile regression coefficients are very different from OLS coefficients (meaning the wage distribution is quite different from a normal one), results of two methods differ greatly and the application of JMP is problematic.

PDF

___

Autor, D.H., Katz, L. F. and Kearney, M.S. (2005), "Trends in U.S. Wage Inequality: Re-Assessing the Revisionists," nber Working Paper no. 11627.
Blau, F.D. and kahn, L.M. (1994), "Rising Wage Inequality and the US Gender Gap", The American Economic Review, 84(2),23-8.
Blau, F.D. and kahn, L.M.(1996). "International Differences in Male Wage Inequality: Institutions versus Market Forces", Journal of Political Economy, 104(4), 791-837.
Brainerd, E. (1998), "Winners and Losers in Russia's Economic Transition", American Economic Review, 88(5), 1094-1116.
Buchinsky, M. (1994), "Changes in the U.S. Wage Structurel963-1987: Application of Quantile Regression", Econometrica, 62(2), 405-58.
Buchinsky, M.(1998), "Recent Advances in Qantile Regression Models: A Practical Guide for Empirical Research", Journal of Human Resources, 33, 88-126.
Juhn, C., Murphy, K. and Pierce, B. (1991), "Accounting for the Slowdown in Black-White Wage Convergence", in Workers and Their Wages, ed. by M. Kosters, Washington D.C.: American Enterprise Institute Press, 107-43.
Juhn, C., Murphy, K. and Pierce, B.(1993),"Wage Inequality and the Rise in Returns to Skill", Journal of Political Economy,101(3), 410-42.
Kahn, L.M. (1998), "Against the Wind: Bargaining Recentralisation and Wage Inequality in Norway 1987-91", Economic Journal, 108(448), 603-45.
Katz, L.F. and Autor, D.H (1999), "Changes in the Wage Structure and Earnings Inequality" ,Handbook of Labor Economics, Vol.3 A.
KIJIMA, Y. (2005), "Why did Wage Inequality Increase? Evidence from Urban India", Journal of Development Economics, 81(1), 97-117.
Koenker, R. and bassett, G. (1978), "Regression Quantiles", Econometrica, 46, 33-50.
Machado, J.A.F. and Mata, J. (2001), "Earning Functions in Portugal 1982-84: Evidence from Quantile Regression", Empirical Economics, 26,115-34.
Machado, J.A.F. and Mata, J.(2005), "Counterfactual Decomposition of Changes in Wage Distributions Using Quantile Regression", Empirical Economics, 26:115-34.
Martins, P.S. and Pereira, P.T. (2004), "Does Education Reduce Wage Inequality? Quantile Regression Evidence From 16 Countries", Labour Economics, 11, 355-71.
National Bureau of Economic Research (2008), Available from http://www.nber. org/data/cps.html.
Orazem, P.F. and vodopivec, M. (2000), "Male-Female Differences in Labor Market Outcomes During the Early Transition to Market: The Cases of Estonia and Slovenia", Journal of Population Economics, 13(2), 283-303.
SCHULTZ, T.P. and Mwabu, G. (1998), "Labor Unions and the Distribution of Wages and Employment in South Africa", Industrial and Labor Relations Review, 51(4), 680-703.