本稿では，パネルデータを分析するために広く用いられている固定効果モデルなどの手法が置いている諸仮定を確認した上で，独立変数の変化（または非変化）の内容を詳細に区別しうる代替的なモデルを築くことで，それらの仮定を緩めた分析の可能性を探る．カテゴリカルな変数を独立変数とする固定効果モデルを事例として，変数の「変化」に焦点を当てて考えれば，一般的な固定効果モデルは変化の向き・経路と非変化時の状態の違いを区別しておらず，これらの違いが独自の効果を生み出す可能性は考慮されない．しかしこのような想定は現実的には満たされない可能性もあることから，本稿では，「（独立変数の）変化が（従属変数の）変化をもたらす」という立場に立ちつつ，一階差分モデルを利用してこれらの仮定を緩め，変化の向き・経路と非変化時の状態の違いがもたらす独自の効果を捕捉することを試みる．さらにこの手法を，従業上の地位が個人所得に及ぼす影響の分析にあてはめると共に，現実的にはどのような場合に従来のモデルの仮定を緩める必要が生じるのか，事象の発生メカニズムと関連付けた考察を行い，この手法の意義と適用時の留意点を検討する．
