Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Ước lượng chênh lệch lương theo giới tại các mức phân vị sử dụng dữ liệu khảo sát mẫu
Tóm tắt
Bài báo này được thúc đẩy bởi sự quan tâm ngày càng tăng trong việc ước lượng sự khác biệt về lương giữa các giới trong thống kê chính thức. Mức lương của một nhân viên về lý thuyết phản ánh các đặc điểm của họ, chẳng hạn như trình độ học vấn hoặc kinh nghiệm làm việc. Có thể rằng nam và nữ có cùng một đặc điểm lại nhận được mức lương khác nhau. Mục tiêu của chúng tôi là ước lượng sự khác biệt giữa các mức lương ở các phân vị khác nhau, sử dụng dữ liệu khảo sát mẫu trong khuôn khổ siêu quần thể. Để làm điều này, chúng tôi sử dụng một phương pháp tham số dựa trên phân phối điều kiện của lương theo một số thông tin bổ sung, cũng như một phân phối phản thực tế. Chúng tôi cho thấy trong các nghiên cứu mô phỏng rằng việc sử dụng thông tin bổ sung có mối tương quan tốt với lương làm giảm phương sai của các ước lượng phân vị phản thực tế so với các đối thủ. Vì nói chung, phân phối lương có xu hướng phân bố nặng, nên việc mô hình hóa lương bằng cách sử dụng các phân phối phân bố nặng như phân phối GB2 là điều thú vị. Chúng tôi minh họa phương pháp này bằng cách sử dụng phân phối này và lương cho nam và nữ dựa trên dữ liệu được mô phỏng và dữ liệu thực từ Cơ quan Thống kê Liên bang Thụy Sĩ.
Từ khóa
#chênh lệch lương theo giới #phân vị #dữ liệu khảo sát mẫu #phân phối GB2 #thống kê chính thứcTài liệu tham khảo
Anastasiade MC, Tillé Y (2017) Decomposition of gender wage inequalities through calibration: application to the Swiss structure of earnings survey. Surv Methodol 43(2):211–234
Bandourian R, McDonald J, Turley RS (2002) A comparison of parametric models of income distribution across countries and over time. Technical Report 305, Luxembourg Income Study
Biewen M, Jenkins SP (2005) A framework for the decomposition of poverty differences with an application to poverty differences between countries. Empir Econ 30(2):331–358
Blinder AS (1973) Wage discrimination: reduced form and structural estimates. J Hum Resour 8(4):436–455
Chambers RL (2003) Introduction to part A. In: Chambers RL, Skinner CJ (eds) Analysis of survey data. Wiley, Hoboken, pp 13–28
Chernozhukov V, Fernández-Val I, Melly B (2013) Inference on counterfactual distributions. Econometrica 81(6):2205–2268
Deville J-C, Särndal C-E (1992) Calibration estimators in survey sampling. J Am Stat Assoc 87(418):376–382
DiNardo J, Fortin NM, Lemieux T (1996) Labor market institutions and the distribution of wages, 1973–1992: a semiparametric approach. Econometrica 64(5):1001–1044
Fortin N, Lemieux T, Firpo S (2011) Decomposition methods in economics. In: Ashenfelter O, Card D (eds) Handbook of labor economics, volume 4 of handbook of labor economics, chapter 1. Elsevier, Amsterdam, pp 1–102
Freedman DA (2006) On the so-called “Huber sandwich estimator’’ and “robust standard errors’’. Am Stat 60(4):299–302
Graf M, Nedyalkova D (2015) GB2: generalized beta distribution of the second kind: properties, likelihood, estimation. R Package Ver 2:1
Graf M, Nedyalkova D, Münnich R, Seger J, Zins S (2011) Parametric estimation of income distributions and indicators of poverty and social exclusion. Research Project Report, FP7-SSH-2007-217322 AMELI, European Commission
Harrell Jr FE (2022) Hmisc: Harrell miscellaneous. R package version 4.7-1
Huber PJ (1967) The behavior of maximum likelihood estimates under nonstandard conditions. In: Proceedings of the fifth Berkeley symposium on mathematical statistics and probability, Berkeley, CA, vol 1, pp 221–233
Kleiber C, Kotz S (2003) Statistical size distributions in economics and actuarial sciences. Wiley, Hoboken
Leythienne D, Ronkowski P (2018) A decomposition of the unadjusted gender pay gap using structure of earnings survey data. Technical report statistical working papers, Eurostat
McDonald JB (1984) Some generalised functions for the size distribution of income. Econometrica 52:647–663
McDonald JB, Butler RJ (1990) Regression models for positive random variables. J Econom 43(1–2):227–251
McDonald J, Ransom M (2008) The generalized beta distribution as a model for the distribution of income: estimation of related measures of inequality. In: Chotikapanich D (ed) Modeling income distributions and Lorenz curves, vol 5. Economic studies in equality, social exclusion and well-being. Springer, New York, pp 147–166
McDonald JB, Xu YJ (1995) A generalisation of the beta distribution with applications. J Econom 66:133–152
Meintanis S, Swanepoel J (2007) Bootstrap goodness-of-fit tests with estimated parameters based on empirical transforms. Stat Prob Lett 77(10):1004–1013
Melly B (2006) Applied quantile regression. PhD thesis, University of St. Gallen, Switzerland
Oaxaca R (1973) Male–female wage differentials in urban labor markets. Int Econ Rev 14(3):693–709
Popli GK (2013) Gender wage differentials in Mexico: a distributional approach. J R Stat Soc Ser A Stat Soc 176(2):295–319
R Core Team (2022) R: a language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna
Särndal C-E, Swensson B, Wretman JH (1992) Model assisted survey sampling. Springer, New York
Thurow LC (1970) Analyzing the American income distribution. Am Econ Rev 60(2):261–269
Van Kerm P (2013) Generalized measures of wage differentials. Empir Econ 45(1):465–482
Van Kerm P, Yu S, Choe C (2016) Decomposing quantile wage gaps: a conditional likelihood approach. J R Stat Soc Ser C Appl Stat 65(4):507–527