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Kumagai and Ogura (2014)における主な分析結果は次の通りである。(1) 観察できない個人固有の効果が初期条件に影響を与えているとき、変量効果プロビットモデルの推定値は状態依存の程度を過大評価する。この問題を考慮したDynamic random-effects probit modelによる推定が最も望ましい。(2) ライフスタイル変数の交絡の可能性を考慮に加えてもRPAがLHSにプラスに寄与する。(3) 定期的な運動習慣がある労働者は、良い健康状態を持続できる。(4) 喫煙習慣、低学歴、長時間労働と長時間通勤は、RPAに対してマイナスに影響する。
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