• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Новости

Статья в журнале Прикладная экономика

В журнале «Прикладная эконометрика» опубликована статья Натальи  Емелиной и Сергея Рощина «Методы декомпозиции гендерного разрыва в заработной плате: сравнительный анализ».

Рощин С.Ю., Емелина Н.К. Методы декомпозиции гендерного разрыва в заработной плате: сравнительный анализ // Прикладная эконометрика. 2021. Т. 62. С. 5-31.

В работе проводится сравнительный анализ методов декомпозиции гендерного разрыва в оплате труда на данных РМЭЗ за 2018 год. Для разложения различий в средних заработных платах используются подходы, в основе которых лежит метод декомпозиции Oaxaca–Blinder. Помимо средних заработных плат особое внимание в исследовании уделяется другим статистикам распределения. С помощью квантильных регрессий проводится разложение разрыва в оплате труда между мужчинами и женщинами относительно таких параметров распределения как медиана, нижний и верхний децили. Сравниваются оценки декомпозиции условных и безусловных (основанных на рецентрированных функциях влияния) квантильных регрессиях.

Ключевые слова: рынок труда; оплата труда; гендерный разрыв; декомпозиция; квантильная регрессия; RIF-регрессия; коррекция на самоотбор.

JEL: J31; J71.


Публикация

Roshchin S. Yu., Yemelina N. K. (2021). Gender wage gap decomposition methods: Comparative analysis. Applied Econometrics, 62, 5-31.

This study introduces a comparative analysis of the gender wage gap decomposition methods with the Russian Longitudinal Monitoring Survey (RLMS) data for 2018. To decompose the differences in average wages, approaches based on the Oaxaca–Blinder decomposition are used. Apart from the mean wages, the study focuses on other distribution statistics. Using the quantile regressions, the wage gap between men and women is decomposed for the distribution parameters such as median, lower and upper deciles. The decomposition estimates of conditional and unconditional (based on recentered influence functions) quantile regressions are compared.

JEL: J31; J71