- 질문 게시판입니다.
Date 19/04/16 16:47:55
Name   제로스
Subject   오하카 블라인더 공식이란?
Oaxaca-Blinder

남녀 임금격차에 관한 논문을 보다보면 이 오하카-블라인더, 블라인더-오하카, 오하카-블렌더
(3가지 표현이 모두 발견됨) 공식을 통해 변인을 통제하고 계산하니 결과가 이렇다는
이야기가 많이 나옵니다.

그런데 막상 저 공식이 어떤 방법으로 격차를 분해하고 계산을 하는 것인지에 대한 설명은 찾아보기 힘듭니다.
(일단 나름대로 검색해봤으나 저는 못찾겠...)

옛날부터 쓰이는 공인된 방법이다 이런건 알겠는데, 어떤 계산을 통해 해당 요인을 통제하여
변환된 값을 낸다는 것인지 설명은 못 찾겠더라고요.

여러가지 변수가 있는 상황에서 어떤 계산을 통해 특정 변인을 통제한 값을 변환해내는지
그 원리가 궁금합니다.



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하두취
저도 지금 위키를 찾아보고 알았는데요, 아주 조악한 예를 들어볼게요.

우리가 A그룹과 B그룹의 사람들 사이의 연봉 차별이 있는지 알고 싶다고 해볼게요.
연봉(Y라고 부릅시다)에 영향을 미치는 것은, A/B 의 여부 뿐만 아니라 외부변수 X(e.g. 학력)에 의해서도 영향을 받겠죠.

Blinder-Oaxaca 분해에서는 일단 그룹별로 데이터를 가지고 Y = CX의 선형근사를 합니다.
여기서는 A그룹, B그룹이 있으니까 Ya = Ca Xa, Yb = Cb Xb 이렇게 두 개의 공식이 나올 거예요.
X, Y는 데이터에서 ... 더 보기
저도 지금 위키를 찾아보고 알았는데요, 아주 조악한 예를 들어볼게요.

우리가 A그룹과 B그룹의 사람들 사이의 연봉 차별이 있는지 알고 싶다고 해볼게요.
연봉(Y라고 부릅시다)에 영향을 미치는 것은, A/B 의 여부 뿐만 아니라 외부변수 X(e.g. 학력)에 의해서도 영향을 받겠죠.

Blinder-Oaxaca 분해에서는 일단 그룹별로 데이터를 가지고 Y = CX의 선형근사를 합니다.
여기서는 A그룹, B그룹이 있으니까 Ya = Ca Xa, Yb = Cb Xb 이렇게 두 개의 공식이 나올 거예요.
X, Y는 데이터에서 나오는 거고, C는 추산된 값이구요.

이제 Ya - Yb라는 값이 무엇으로 이루어졌는지 (이 값이 바로 연봉 격차죠) 인수분해를 통해 잘 뜯어봅시다...
Ya - Yb = Ca Xa - Cb Xb
= Cb(Xa - Xb) + (Ca - Cb)Xb + (Ca - Cb)(Xa - Xb)
이렇게 세 항으로 분리를 할 수가 있는데요,
첫 항을 endowment (B그룹에 있는 사람들이 A그룹만큼 더 평균 학력이 높을 때 추가로 얻을 수 있는 소득)
두번째 항을 coefficients (B그룹 사람들이 B그룹이어서 받는 불이익?)
세번째 항을 interaction이라고 한대요 (둘 다 동시에 일어나기 때문에 생기는 차이).

이렇게 뜯어보는 방법을 three-fold Blinder-Oaxaca decomposition이라고 한다네요.
제로스
오오 설명 감사드립니다! 궁금했던게 어느정도 풀렸습니다!
데이터와 선형근사를 통해 c값을 구하고 이를 인수분해하는게 핵심이군요.
외부변수 X값이 비정량적인 팩터일때 선형근사를 어떻게해서 c 값을 추산하는지 궁금증이 남긴합니다.
하두취
사실 저도 자세히 읽어보지 않아서 이게 어떤 식으로 확장되는 지 확신할 수 없는데요 (비선형함수로 혹은 말씀하신 비정량적인 값들에 대해),
예를 들어 xx, yy, zz 의 경우의 수를 가지는, 일차원 공간에 매핑하기 힘든 값들이 있다면 (e.g. 과고, 외고, 자사고)
각각을 (1,0,0), (0,1,0), (0,0,1)의 3차원 공간으로 매핑하여 각각에 대한 coefficient들을 학습시키면 되지 않을까 싶습니다.
위 댓글에서 적은 분해도 일차원으로 단순화해서 그렇지, 사실 고차원 공간에서 벌어지는 일이니까요 ㅎㅎ
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