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

Семинар «Гендерный разрыв в оплате труда: за рамками декомпозиции Оаксаки-Блайндер»

21 декабря 2022 года состоялся совместный семинар Лаборатории исследований рынка труда (ЛИРТ) и Центра трудовых исследований (ЦеТИ), на котором был представлен доклад «Гендерный разрыв в оплате труда: за рамками декомпозиции Оаксаки-Блайндер».

Докладчик: Анна Лукьянова (ЦеТИ ВШЭ).

В работе изучаются перспективы использования новейших методологических подходов к анализу гендерного разрыва в оплате труда на российских данных. Ключевым параметром при оценивании являлась средняя величина необъясненного гендерного разрыва в оплате труда. Используя данные РМЭЗ ВШЭ за 2005–2020 гг. мы сравнивали между собой линейную регрессию, декомпозицию Оаксаки-Блайндера и ряд методов, основанных на индексах склонности и алгоритмах машинного обучения. Последняя группа методов позволяет более гибко и робастно моделировать влияние пола, в том числе во взаимодействии с другими значимыми характеристиками женской и мужской занятости, такими как гендерная сегрегация и гендерные роли. Мы выяснили, что выборки мужчин и женщин действительно крайне гетерогенны и гетерогенность увеличивалась в течение рассматриваемого периода по мере усиления гендерной сегрегации. Гетерогенность выборок создает серьезные проблемы как для традиционных, так и для новых методов оценивания, поскольку ведет к нарушению условия сопоставимости характеристик (common support) и увеличивает риски неверной спецификации моделей. Обе проблемы могут быть сглажены при помощи методов с двойной робастностью. Вместе с тем небольшой объем годовых выборок в РМЭЗ ВШЭ создает ограничения для использования новых методов оценивания. Применительно к данным РМЭЗ ВШЭ нам не удалось добиться заметного снижения необъясненного гендерного разрыва по сравнению с декомпозицией Оаксаки-Блайндера. Однако методы, основанные на индексах склонности, имеют более сильную каузальную интерпретацию, поэтому совпадение оценок укрепляет обоснованность результатов, полученных с помощью стандартной регрессионной методологии.

Препринт к семинару

Оппонент Алексей Ощепков (ЦеТИ ВШЭ).