11
ole yllattavaa, etta yritykset vahentaa maksettujen tuloverojen maaraa mahdollisten muiden
- ei paatoimen - tulojen aiheuttamien verojen verran muuttivat estimointituloksia vain
marginaalisesti.
Kun bruttopalkkojen sijasta tarkastellaan nettotuloja, putoaa naisten ja miesten keskimaa-
rainen yhden Iisakoulutusvuoden tuottoaste Iikimain yhdeksasta seitsemaan ja puoleen pro-
senttiin (taulukko 6). Keskiasteen koulutustuotot pysyvat jokseenkin muuttumattomina,
kun taas korkeampien koulutusasteiden palkkapreemio - odotusten mukaisesti - selvasti
laskee tuloverotuksen progressiivisuuden johdosta.15
6 VALIKOITUMISHARHAN KOE
Naisten tyouralla on yleensa miehia useammin katkoksia. Tasta johtuen tietylla hetkella
tyoelamassa olevien naisten tarkastelu voi johtaa miehia suurempiin otosten valikoitumis-
ongelmiin. Jotta voitaisiin testata, sisaltyyko naisten estimointituloksiin mahdollinen vali-
koitumisharha, estimoidaan naisten palkkayhtalo uudelleen tyollisyyden ja ei-tyollisyyden
valista Valinnanmahdollisuutta ilmentavan probit -yhtalon kanssa. Koulutuksen, ian, siviili-
saadyn, lasten ja asuinalueen oletetaan vaikuttavan naisten valikoitumisprosessiin. Valitut
selittavat muuttujat ennustavat tyotilanteen oikealla tavalla yli 73 prosentille otoksen nai-
sista. Kahta eri estimointimenetelmaa kaytetaan: Heckmanin 2SLS (two-stage least squa-
res) -tekniikkaa ja FIML (full information maximum likelihood estimation) -metodia,
joista jalkimmaisessa Heckman-estimaatteja kaytetaan lahtoarvoina.
Kuten taulukosta 7 kay ilmi, osoittavat tulokset huomionarvoista naispuolisten tyontekijoi-
den estimointituloksiin vaikuttavaa valikoitumisharhaa. Tama vinouma ei kuitenkaan mi-
tenkaan merkittavasti vaikuta estimoituihin koulutuksen tuottoasteisiin. Tyokokemuksen
estimaatit kasvavat sen sijaan huomattavasti ja lahenevat FIML -estimoinneissa miesten
vastaavia.
Mahdollisen valikoitumisharhan huomiottajattamisella ei siis ole vaikutusta tassa konteks-
tissa kiinnostavimpaan muuttujaan: eli koulutuksen tuottoon. Seuraavat kommentit otosten
valikoitumisen analyysista lienevat kuitenkin paikallaan: Heckmanin valikoitumisharhan
korjausmenetelma on viime vuosina ollut varsin ankaran kritiikin kohteena, johtuen valin-
tayhtalon eksogeenisten muuttujien ja palkkayhtalon yleensa korkeasta keskinaisesta kor-
relaatiosta, joka tekee jopa FIML -estimaattorin hyvin epavakaaksi. Itse asiassa kyseisen-
laisia kollineaarisuusongelmia esiintyykin Tt:n aineistossa.16 Toisaalta, valikoitumisharhan
aiheuttamalla ongelmalla on taipumus havita, kun palkkayhtaloon lisataan useampia selit-
tavia muuttujia.17
15 Asplund (2000) tarjoaa seikkaperaisempia tuloksia aiheesta.
16 Katso Asplund (1998a).
17 Tama koskee erityisesti Suomea (katso Asplund, 1993).
More intriguing information
1. Income Mobility of Owners of Small Businesses when Boundaries between Occupations are Vague2. Valuing Access to our Public Lands: A Unique Public Good Pricing Experiment
3. Neighborhood Effects, Public Housing and Unemployment in France
4. Behaviour-based Knowledge Systems: An Epigenetic Path from Behaviour to Knowledge
5. Business Networks and Performance: A Spatial Approach
6. AN ANALYTICAL METHOD TO CALCULATE THE ERGODIC AND DIFFERENCE MATRICES OF THE DISCOUNTED MARKOV DECISION PROCESSES
7. El Mercosur y la integración económica global
8. The name is absent
9. The name is absent
10. A NEW PERSPECTIVE ON UNDERINVESTMENT IN AGRICULTURAL R&D