| 執筆者 |
山口 一男 (客員研究員) |
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| 発行日/NO. | 2010年1月 10-E-006 |
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概要
本稿は、マクロな社会の反事実的状況を統計的にシミュレートする新しい方法を紹介する。この方法は、変数の平均値のグループ間格差について、仲介する変数のカテゴリーについてのグループ内差とグループ間差に要素分解する方法に関係している。反事実的状況のモデルを考えるにあたり、2つのメカミズムが考察される。1つは現存する状態からの乖離が最も少ない反事実的状況を実現するメカニズムであり、もう1つは反事実的条件に関係しない変数間の関係は無変化であるという条件を満たすメカニズムである。本稿はこれら2つのメカニズムの仮定が大きく異なるにもかかわらず、2つの反事実的モデルは一般的に極めて近似した結果を生み出すことを示す。応用例として、本稿はわが国における男女の時間当たり賃金格差を分析し、この新たな分析方法が政策インプリケーションを導く分析結果を得るために有用であることを示す。
概要（英語）
This paper introduces a new method for a statistical simulation of macrosocietal counterfactual situations. In particular, this method is concerned with decomposing group differences in the mean of a variable into various within-group and between-group components with respect to group categories of intermediary variables. In modeling counterfactual situations, I juxtapose two different mechanisms, the mechanism of realizing the counterfactual state that deviates least from the existing state, and the mechanism of holding other irrelevant-to-counterfactual relations of variables unchanged, and demonstrate that despite the big difference in the mechanisms, the two counterfactual models generally yield highly consistent outcomes. As an illustrative example, the paper analyzes gender inequality in hourly wages in Japan and thereby demonstrates the usefulness of the new method for deriving policy implications.
