Jan. 25, 2022
職業訓練の効果測定における脱落の影響
Attrition Bias for the Estimation of the Average Treatment Effect of Job Training on Wage
要旨Abstract
本研究では，「慶應義塾家計パネル調査(2004～2012年)」を用いて，職業訓練が賃金に与える効果に対して，サンプル脱落によるバイアスの影響を分析する．これまでの先行研究では，職業訓練の賃金への影響を測定する場合，内生性の問題を中心に，如何にして職業訓練の効果以外のものを統制し，純粋な平均処置効果を測定するかが重要視されてきた．本研究ではその点も考慮しつつ，サンプル脱落がもたらす影響についても検証した．職業訓練受講の内生性を考慮したInverse Probability Weighting Regression Adjustment推定(IPWRA, Wooldridge2007; 2010)と，加えて，脱落を考慮した，Inverse Probability Weightを用いて，内生性バイアスと脱落バイアスを推定すると，双方とも過大推計を招いていることが確認された．また両バイアスを比較すると，受講直後は前者の方が大きいが，徐々に後者の方が大きくなった．最後に，Lee Bounds推定(Lee 2009)とIPWRA推定とを比較すると，総じて前者の方が大きな値となった．この理由として，Lee Bunds推定における仮定(処置の無作為な割り付け)が満たされないことによる過大推定が考えられる．
The study analyzes the attrition bias in estimating the average treatment effect of job training on wages. Endogenous and attrition biases were estimated using inverse probability weighting regression adjustment estimation (IPWRA, Wooldridge, 2007; 2010) and inverse probability weight. The results indicate, that both biases were overestimated. In comparison, however the former was initially higher, but the latter gradually increased. Finally, the Lee bounds (Lee, 2009) and IPWRA estimations were compared, and it was found that the former value was larger. A possible that Lee bounds were overestimated because they did not meet the assumption of randomized treatment.
書誌情報Bibliographic information
Vol. 71, No. 1, 2020 , pp. 10-34
HERMES-IR（一橋大学機関リポジトリ）: https://doi.org/10.15057/30961
JEL Classification Codes: C40, I22, J31, J62
