识别和衡量经济歧视

使用分解方法有助于衡量群体之间经济歧视的数量和来源

巴西的Insper和德国的IZA

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男性和女性、白人和黑人工人,或任何两个不同群体之间的工资差异,是劳动力市场上一个有争议的特征,引起了人们对雇主歧视的担忧。分解方法将这些差异分为:(i)组成效应,由可观察变量(如教育水平)分布的差异来解释;(ii)结构效应,由可观察变量和不可观察变量的回报差异来解释。通常,重大的结构性影响,如教育回报的不同,可以表明歧视。

解释性别工资差距的结构和构成效应

主要发现

优点

劳动力市场中潜在的歧视可以用分解方法进行分析。

分解方法指出了解释工资差异的相关因素,如群体间的教育程度或大学学费差异。

旨在减少劳动力市场中两个不同群体之间不平等的决策者可以通过分解结果来指导。

分解方法很容易实现,因为它们是基于回归的,并且由大多数统计软件提供。

缺点

分解方法依赖于不可测试且可能在现实世界中不成立的强大假设。

分解结果对参考基团的选择很敏感,因此很难精确测量成分和结构效应。

一般来说,不可能从分解结果中确定因果解释,因为人们无法改变个人的身份群体。

详细的分解结果对省略的分类变量的选择很敏感。

作者的主要信息

分解方法通过将工资差异划分为构成和结构效应,为劳动力市场中的歧视问题提供了清晰的见解。这些技术可以指导决策者设计干预措施,其目标是减少不同群体之间的不平等。显示相关结构效应的结果可能表明需要直接的劳动力市场政策,而较大的构成效应可能表明需要改变教育政策,例如。虽然这种现象很普遍,但将结构效应解释为歧视的证据值得仔细注意。

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