R中加权调查数据的瓦哈卡分解

Question

我想在 R 中实现瓦哈卡分解。它用于例如劳动经济学来区分解释的方差和无法解释的方差。

使用Oaxaca package (See previous explanation here for general oaxaca usage) 处理未加权数据相当容易。但是，Oaxaca 软件包目前不支持加权调查数据，例如当前人口调查。

"Survey" 是在 R 中处理调查数据的最流行的软件包，但它缺乏直接执行 Oaxaca 分解的能力。

下面是一个例子，说明了这两个包的明显限制：

# Note the lack of support for a "Oaxaca decomposition command":
library(survey)
data(api)
# The line below weights the data
dclus2<-svydesign(id=~dnum+snum, weights=~pw, data=apiclus2)
model0<-svyglm(I(sch.wide=="Yes")~ell+meals+mobility, design=dclus2, 
family=quasibinomial())

# Note the lack of support for survey weights:
library(oaxaca)
data("chicago")
# The line below will not work if my data is a survey.design object (i.e. weighted data)
oaxaca.results <- oaxaca(ln.real.wage ~ age + female + LTHS + some.college 
+ college + advanced.degree | foreign.born, data = chicago, R = 50)

如果有人能够告诉我如何使 oaxaca 包与调查权重兼容，或者如何在survey.design 对象上实现 oaxaca 分解命令，那将不胜感激。有什么指点吗？

Answer 1

“decr”库有一些脚本可以对加权数据进行加权和分解。