글로빛 자료실
글로빛의 노하우가 담긴 자료들입니다.
# 패널데이터는 청소년아동패널, 노동패널, 복지패널, 고령화패널 등 아래처럼 다양한 데이터들이 있습니다(한국의 패널 조사[편집] (https://ko.wikipedia.org/wiki/%ED%8C%A8%EB%84%90%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0 참조) 한국노동연구원: 한국노동패널조사, 사업체패널조사 한국조세재정연구원: 재정패널조사 한국고용정보원: 청년패널조사, 대졸자직업이동경로조사(2011년 졸업자부터는 횡단면 조사로 변경), 고령화연구패널조사 한국보건사회연구원: 한국복지패널, 한국의료패널(국민건강보험공단과 공동 조사) 국민건강보험공단: 한국의료패널(한국보건사회연구원과 공동 조사) 한국직업능력개발원: 한국교육고용패널조사, 인적자본기업패널조사 한국여성정책연구원: 여성가족패널, 여성관리자패널조사 한국청소년정책연구원: NIPY패널조사 (한국청소년패널조사, 한국 아동청소년 패널조사, 다문화청소년패널조사) 육아정책연구소: 한국아동패널연구 한국장애인고용공단: 장애인고용패널조사 국민연금연구원: 국민노후보장패널조사 (주의: 키보드보안 프로그램 설치를 요구함) 한국교육개발연구원: 한국교육종단연구 정보통신정책연구원: 한국미디어패널 통계청: 가계금융·복지조사 근로복지공단 근로복지연구원: 산재보험패널조사
# 패널데이터, 시계열데이터, 횡단연구는 아래와 같이 구분 됩니다(http://triki.net/wiki/3343 참조)
횡단면 자료
횡단면 자료(Cross-sectional data) 는 하나의 시점 혹은 기간에 관찰된 여러 변수의 관측치를 의미합니다. 특정 시점 시점이라는 점이 가장 중요한 특징입니다.
위 그림에서는 2000년의 각 기업 매출액이 바로 횡단면 자료입니다.
시계열 자료
시계열 자료(종단면 자료, Time-series data)는 하나의 변수를 여러 시점에 대해 관측한 자료를 의미합니다. 횡단면 자료와 다른 점은 하나의 변수에 대해 여러 시점 혹은 기간 동안 관측된 자료라는 점입니다.
패널 자료
패널 자료(Panel data) 는 횡단면 자료와 시계열 자료가 혼합된 형태라고 이해하면 됩니다. 여러 시점에 대해 관측된 여러 변수의 자료가 모두 존재하는 경우입니다.
위 그림에서 보이는 표, 즉 기업 A, B, C, D 의 2000년 부터 2004년 까지 관측된 모든 매출액 자료 전체가 바로 패널 자료인 것입니다.
# 패널데이터를 활용한 주제설정 사례<참고논문> 근로장려세제의 정책효과분석: 한국노동패널, 복지패널, 재정패널자료를 중심으로(홍민철,2016)
- 연구목적은 근로장려세제(근로장려금) 도입에 따른 노동공급효과 관점, 빈곤감소효과(소득증대효과) 관점에서 효과성을 측정(전후 차이검증)해보고자 함이다.
- 연구대상은 근로장려금 수급가구(실험집단)와 비수급가구(비교집단)으로 구성하여 분석대상으로 삼음
- 분석방법은 실험집단과 유사한 구조의 비교집단 구성을 위해 성향점수매칭(Propensity Score Matching PSM) 기법을 활용하고, 실험집단과 비교집단의 정책시행 이전과 이후의 효과를 분석하기 위해 이중차이분석(이중차분법, difference-in-differences DID)을 활용하였다.
- 변수 설정(조작적정의)은 PSM을 위한 변수와 DID를 위한 변수로 구분되는데, 우선, PSM은 주로 로짓(Logit)이나 프로빗(Probit) Regression으로 분석하게 된다.
https://blog.naver.com/glow_beam/221479055699
