회귀분석 방식으로는 패널자료 분석에 널리 이용되는 단순회귀분석(pooled OLS), 고정효과모형, 확률효과모형 등 세 가지 방식을 모두 이용하였다. 이들 모형은 관측될 수 없는 가구별 이질성(unobserved heterogeneity)을 다루는 방식에 있어 차이가 있다. 단순회귀분석은 가구별 이질성을 고려하지 않고 종래의 OLS 방식으로 추정하는 반면, 고정효과모형은 이를 가구별 더미변수로 취급하여 추정한다. 확률효과모형은 가구별 이질성이 설명변수와 독립적이라는 가정 하에 오차항의 공분산행렬을 이용하여 GLS로 추정한다. 
관측되지 않는 가구별 이질성의 존재 유무는 Breusch and Pagan(1980)의 LM(Lagrange Multiplier) 검정을 통해 테스트할 수 있는데 동 검정결과 가구별 이질성이 없다는 귀무가설하에 LM 통계량(자유도 1의 chi-square 분포)이 1062.0(p-value는 0.000)로 나타나 단순회귀분석은 적합하지 않은것으로 판명되었다. 한편 Hausman 검정 결과 고정효과모형과 확률효과모형중에서는 고정효과모형이 더 적합한 것으로 나타났다. 즉 확률효과모형이 적절하다는 귀무가설하에 Hausman 통계량(자유도 22의 chi-square 분포)이 650.7(p-value: 0.000)로 나타났다. 다만 본 연구의 분석목적상 은퇴더미변수의 유의성 여부가 주된 관심이 되는데 고정효과모형을 이용할 경우 추정기간 내내 은퇴 혹은 비은퇴 상태에 있는 가계의 은퇴더미변수가 고정효과모형의 집단내 전환(within-group differencing), 즉 차분시 제거되어 버리면서 이들 가계의 정보가 은퇴더미변수의 계수 추정에 기여하지 못하는 문제가 발생하게 된다. 또한 고정효과모형을 이용하면 추정계수의 갯수가 가구 더미변수로 인해 너무 많아져 추정치에 편의가 커지는 문제가 발생한다(incidental parameters problem). 이러한 점을 감안하여 이 절에서는 고정 효과모형과 함께 확률효과모형의 결과에도 주목하고자 한다.