2013年-世界发展银行全球_Sources_of_the_Persistent_Gender_Wage_Gap_along_the_Unconditional_Earnings_Distribution___Findings_from_Kenya_40页_570kb

报告摘要

总结：肯尼亚无条件收入分布中持续性别工资差距的来源

核心内容

本文研究了肯尼亚性别工资差距的来源，特别是在无条件收入分布的不同分位点上。不同于以往仅关注均值处的性别工资差距，本文采用重新中心化影响函数（RIF）回归方法，分析了不同分位点上性别差异对工资差距的具体影响。研究发现，性别差异在收入分布的不同位置表现出不同的作用机制，从而揭示了性别工资差距的多维来源。

主要观点

性别工资差距的来源分层
- 性别差异在收入分布的下端（20%至30%分位点）主要由特征差异（如教育、经验）和特征回报差异（即不同性别在相同特征下的工资回报差异）共同导致。
- 在收入分布的上端（80%至90%分位点），性别差异主要由特征差异驱动，即女性在某些高技能行业中代表性较低。
- 在收入分布的中端（40%至70%分位点），特征回报差异（由教育和经验等变量驱动）对性别工资差距的影响最为显著。
关键影响变量
- 行业：社区与社会服务、批发与零售贸易、运输等行业中女性比例较高，而制造业、建筑业、运输业中男性比例较高。
- 职业：行政管理、专业职业中男性比例较高，而文职和服务业中女性比例较高。
- 高等教育：女性在高等教育（如大学四年后教育和研究生教育）的参与比例较低，这可能成为性别工资差距的重要驱动因素。
- 地区：女性在沿海地区和裂谷地区比例较高，而男性在内罗毕和中央地区比例较高。
研究方法的创新性
- 本文采用RIF回归，与传统的OLS回归不同，RIF回归能够捕捉无条件分布中各个分位点的工资差距影响，从而更全面地理解性别工资差距的形成机制。
- RIF回归是半参数方法，不假设工资分布的函数形式，且适用于任何分布统计量，如分位数，而不仅仅是均值。
政策意义
- 由于数据可能存在内生性问题，本文通过**倾向得分（propensity score）**进行控制，以减少遗漏变量偏差。
- 研究结果有助于识别影响性别工资差距的具体因素，从而为制定更有针对性的政策提供依据。

关键信息

数据来源：2004/2005年肯尼亚综合家庭预算调查（KIHBS），包含7,521名15至65岁的城乡劳动者。
变量选择：
- 连续变量：经验（Experience）和经验平方（Square of Experience）。
- 分类变量：教育（Education）、地区（Region）、行业（Industry）和职业（Occupation）。
主要发现：
- 性别工资差距在收入分布的下端最大，可能反映“黏地板”现象。
- 在中端，特征回报差异对性别工资差距的影响最大。
- 在上端，性别差异主要由特征差异导致。
方法论：
- 采用RIF回归方法，通过重新加权和倾向得分进行估计，以处理内生性问题。
- RIF回归适用于任何分布统计量，如分位数，而不仅仅是均值，因此更具政策相关性。