2016年-世界发展银行全球_Do_Cognitive_and_Noncognitive_Skills_Explain_the_Gender_Wage_Gap_in_Middle-Income_Countries____An_Analysis_Using_STEP_Data_55页_924kb

总结：认知与非认知技能对中等收入国家性别工资差距的解释

核心内容

本研究探讨了认知与非认知技能在解释中等收入国家性别工资差距中的作用。研究使用了来自STEP Skills Measurement Survey（七个国家的成人数据）的数据，分析了教育和技能对工资差距的影响，并采用分解方法（如Blinder-Oaxaca方法和Melly方法）来评估这些因素对性别工资差距的贡献。

主要观点

1. 教育是性别工资差距的主要解释因素：

   • 教育年限能够解释大部分性别工资差距。
   • 与其他研究一致，教育和经验对工资的影响在不同国家存在差异。

2. 认知与非认知技能对男女工资的影响不同：

   • 认知技能（如阅读能力、计算机技能）和非认知技能（如性格特征、行为倾向）对男女工资的影响机制不同。
   • 在某些国家，这些技能对工资差距的解释力显著，而在其他地方则相对较低。

3. 技能对工资差距的影响在工资分布的不同位置有所不同：

   • 在部分国家，如乌克兰，性别工资差距在高收入端更为显著。
   • 在越南，性别工资差距随着工资分布从低到高而缩小。

4. 职业分割对工资差距有影响，但其决定因素尚未完全明确：

   • 通过分析认知与非认知技能，可以更深入地理解女性如何选择职业，以及这些选择如何影响工资。
   • 研究指出，技能可能在解释职业分割与工资差距之间的关系中发挥重要作用。

5. 样本选择与数据处理：

   • 研究样本仅包括25至64岁的全职工资劳动者和自雇者，排除了雇主、非付费工作者和兼职者。
   • 采用标准化处理，将零收入个体赋值为0.0001，以避免对对数工资计算造成影响。
   • 数据缺失率低于0.05%，确保了样本的代表性。

关键信息

• 研究方法：

  • 使用Mincer方程和Blinder-Oaxaca分解方法，结合量化分解框架（Quantile Decomposition）分析性别工资差距。
  • 通过Melly方法估计无条件工资分布函数，以减少选择偏差对结果的影响。

• 数据来源：

  • 七个国家：亚美尼亚、玻利维亚、哥伦比亚、格鲁吉亚、肯尼亚、乌克兰、越南。
  • 数据采集时间为2012-2013年，涵盖城市15-64岁成年人。

• 技能测量：

  • 认知技能：通过阅读能力测试和计算机任务复杂性进行测量。
  • 非认知技能：通过自我报告的个性特征和行为倾向进行测量，包括大五人格特质（开放性、尽责性、外向性、宜人性、情绪稳定性）以及坚持性。

• 结果发现：

  • 教育年限解释了大部分性别工资差距。
  • 认知与非认知技能对男女工资的影响存在差异，且在不同工资分布位置的影响不同。
  • 在部分国家，如孟加拉国，非认知技能可解释约**69%-88%**的工资差距。
  • 在哥伦比亚，高收入和低收入群体中，技能回报差异对工资差距有显著影响。

• 研究意义：

  • 为制定性别导向的政策提供了实证依据。
  • 强调了技能多样性在理解工资差距中的重要性，特别是非认知技能对女性工资的影响。
  • 为中等收入国家提供了不同于OECD国家的研究视角。

研究局限

• 选择偏差问题：

  • 由于个体在劳动力市场中的选择行为可能影响工资估计，研究采用了Heckman选择校正方法来缓解这一问题。
  • 选择校正仅用于均值分解，未用于量化分解，因为后者更复杂。

• 样本限制：

  • 仅包括25-64岁成年人，可能无法完全反映年轻劳动力的状况。
  • 排除当前正在接受教育或培训的个体，可能影响结果的代表性。

结论

本研究是首次在七个国家中使用认知与非认知技能数据进行工资差距分解分析。研究发现，教育年限是解释性别工资差距的主要因素，但技能差异（特别是非认知技能）在不同国家和工资分布位置上对性别工资差距有显著影响。因此，政策制定者应考虑技能多样性在性别平等和经济发展中的作用，以推动更公平的劳动力市场。