한편 본고와 같이 가구의 인구학적 특성을 이용하여 직접적으로 두 패널을 접속할 수 있으나 성향점수매칭기법을 이용하여 패널을 접속할 수도 있다. 즉 대우패널과 노동패널에 속한 모든 가구에 대해 성향점수를 계산한 후 계산된 성향점수에 따라 두 패널자료를 접속할 수 있는 것이다. 이 경우에는 두 패널의 관측치를 상당히 많이 보존할 수 있다는 장점을 지닌다. 즉 성향점수를 이용하여 패널을 접속하는 경우 대우패널로부터는 2,278가구가, 노동패널로부터는 4,595가구가 접속되는 것으로 나타나 가구의 특성만을 이용하여 접속하는 방법에 비해 접속되는 가구의 수가 크게 증가하였다. 하지만 이 방식을 사용하였을 때 접속된 가구의 특성들이 서로 일관성을 유지할 수 있을지는 장담하기 어렵다. 예를 들어, 두 패널에서 성향점수가 0.25로 동일한 가구가 접속되었다고 하더라도 그 가구주의 연령이 서로 다르거나 거주지역이 다른 경우가 다수 발생하여 인구학적 변수들이 모두 동일하게 유지되지 않는 것으로 나타났다. 반면 본고에서처럼 가구의 인구학적 특성을 직접적으로 이용하여 접속하는 경우에는 자료의 손실이 발생하는 단점은 있으나 이러한 문제가 원천적으로 발생하지 않는다. 본고의 방법으로 구축된 균형 패널 자료에 대한 기초통계량은 〈표 6〉과 같다. 여기서 접속에 이용된 1998년 자료는 외환위기 기간인 점을 고려하여 이하 분석에서는 제외하였다.
〈그림 1〉은 접속전·후 패널자료로부터 계산된 가계의 소비 및 소득 증가율과 민간최종소비지출 및 국민총처분가능소득의 증가율을 비교한 그림이다. 〈그림 1〉의 1은 접속전 패널자료와 거시자료간 소비 및 소득 증가율을 나타내고 있는데 자료간에 차이가 발생하는 것은 포괄범위 등의 차이에기인하는 것으로 보이지만 2000년대 들어서 대체적으로 패널자료와 거시자료의 움직임이 비슷한 양상을 보였다.