A decomposition method to evaluate the `paradox of progress' with evidence for Argentina
评估“进步悖论”的分解方法：阿根廷证据AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要以收入不平等和教育回报异质性为对象，并明确使用分位数回归分解，因此对应分位数与分布效应。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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评估“进步悖论”的分解方法：阿根廷证据
- 研究问题
- 教育水平提高为何可能伴随收入不平等扩大，工资教育关系的凸性与教育回报异质性分别对这一现象贡献多少？
- 方法与思路
- 作者联合最小二乘与分位数回归建立统计分解框架，通过函数导数构造估计量，并用于阿根廷一九九二至二〇一五年的分析。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所提分解能够评估明瑟方程凸性和回报异质性两种解释的相对贡献，并给出阿根廷案例应用。
- 阅读关注点
- 应核对不平等指标、教育变化的反事实定义、两项贡献的分解公式，以及函数导数估计和分位数回归的推断条件。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未核实。摘要未报告贡献大小，也未说明教育内生性处理，不能直接作因果解释。
原文摘要
The `paradox of progress' is an empirical regularity that associates more education with larger income inequality. Two driving and competing factors behind this phenomenon are the convexity of the `Mincer equation' (that links wages and education) and the heterogeneity in its returns, as captured by quantile regressions. We propose a joint least-squares and quantile regression statistical framework to derive a decomposition in order to evaluate the relative contribution of each explanation. The estimators are based on the `functional derivative' approach. We apply the proposed decomposition strategy to the case of Argentina 1992 to 2015.