〈표 1〉은 소득과 소비를 두 패널간 비교 가능하도록 조정한 후의 패널접속 전 기초통계량을 보여주고 있다. 대부분의 인구학적 변수들에서 두 패널간에 주목할만한 정도의 차이는 없는 것으로 나타났으나, 가구주 나이와 지역분포면에서는 다소 다르게 나타났다. 즉, 대우패널의 경우 21~91세의 연령대 분포를 가지는 반면 노동패널은 18~94세의 연령대 분포를 지니는 것으로 나타나 노동패널의 연령대 분포가 약간 더 넓었다. 그리고 지역분포면에서도 노동패널의 경우 서울, 인천, 경기 등 수도권의 비중이 대우패널에 비해 다소 높은 특징을 보였다. 한편 소득, 저축, 소비 등 경제변수의 평균을 비교해 보면 소득의 경우 노동패널이 대우패널보다 약 12만원 정도,저축과 소비의 경우는 대우패널이 노동패널보다 각각 3.5만원, 14.3만원 많은 것으로 나타났다.<br>〈표 2〉에는 패널접속 후 각 변수에 대한 기초통계량이 제시되어 있다. 먼저 접속 전 차이가 발생하였던 가구주 나이의 경우 접속 후에는 24~79세의 분포를 나타내어 두 패널 간에 차이가 발생하지 않았다. 이는 인구학적 특성을 중심으로 한 본고의 접속방법에 따른 자연스러운 결과이다. 반면에 가계 소득의 경우 패널접속 전과 비교할 때 차이가 약 5만원 정도 줄어 7만원 수준으로, 소비는 두 패널간 차이가 14만원에서 4만원으로 감소하였고 저축은 두 패널간 차이가 3.5만원에서 4.1만원으로 약간 증가한 것으로 나타났다.<br>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.