缩小美国性别工资差距需要理解其异质性
计量经济学
2021-06-08 v2 应用统计
机器学习
摘要
2016 年，美国大多数全职就业女性的收入显著低于可比男性。然而，女性受薪酬性别不平等影响的程度在很大程度上取决于社会经济特征，如婚姻状况或教育程度。本文中，我们使用 2016 年美国社区调查（American Community Survey）数据，采用高维工资回归并应用双重 lasso（double lasso）来量化性别工资差距中的异质性。我们发现，该差距在女性之间存在显著差异，并主要由婚姻状况、家中有无子女、种族、职业、行业和教育程度所驱动。我们建议政策制定者利用这些见解来设计能更有效减少歧视和不平等薪酬的政策。
引用
@article{arxiv.1812.04345,
title = {Closing the U.S. gender wage gap requires understanding its heterogeneity},
author = {Philipp Bach and Victor Chernozhukov and Martin Spindler},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.04345},
year = {2021}
}
备注
Main text: 8 pages, 3 figures; Supplementary Material available online