[论文解读] Closing the U.S. gender wage gap requires understanding its heterogeneity

Philipp Bach, Victor Chernozhukov+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 11, 2018

Retirement, Disability, and EmploymentSocial Sciences被引用 20

一句话总结

本研究利用2016年美国社区调查数据，对642,229名全职员工应用高维双重lasso回归，量化美国性别工资差距在婚姻状况、母亲身份、种族、教育程度、职业和行业等方面的异质性。研究发现，工资差距在这些因素间存在显著差异，其中婚姻状况和母亲身份带来的惩罚最大——相较于从未结婚的女性，其差距最高高出12个百分点，挑战了以平均差距估计值作为政策设计依据的做法。

ABSTRACT

In 2016, the majority of full-time employed women in the U.S. earned significantly less than comparable men. The extent to which women were affected by gender inequality in earnings, however, depended greatly on socio-economic characteristics, such as marital status or educational attainment. In this paper, we analyzed data from the 2016 American Community Survey using a high-dimensional wage regression and applying double lasso to quantify heterogeneity in the gender wage gap. We found that the gap varied substantially across women and was driven primarily by marital status, having children at home, race, occupation, industry, and educational attainment. We recommend that policy makers use these insights to design policies that will reduce discrimination and unequal pay more effectively.

研究动机与目标

• 超越平均性别工资差距估计，量化该差距在个体与社会经济特征方面的变化情况。
• 利用大规模、具有代表性的美国数据集，识别性别工资差距异质性的主要驱动因素。
• 为设计针对受工资不平等影响最严重的特定群体的靶向政策提供基于证据的见解。
• 通过使用能同时控制多个混杂变量的高维模型，克服传统子群比较方法的局限性。

提出的方法

• 应用高维工资回归，基于美国社区调查（ACS）2016年数据，覆盖美国人口的1%。
• 采用双重lasso（双重选择）方法，从大量社会经济变量中筛选出相关预测变量及其交互项，降低过拟合与偏差。
• 将性别工资差距建模为个体特征（如婚姻状况、子女情况、种族、教育程度、职业、行业、工作时长）之间双向交互作用的函数。
• 估算样本中每位全职女性的工资差距，并通过分位数图与带有95%置信带的效果图可视化异质性。
• 按教育程度分层分析（大学学士学位或以上 vs. 高中毕业或以下），比较不同教育水平下的模式差异。
• 报告预测变量的联合统计显著性，以评估异质性效应在子群中的稳健性。

实验结果

研究问题

• RQ1 性别工资差距如何随婚姻状况、母亲身份、种族和教育程度等社会经济特征而变化？
• RQ2 职业与行业特征在多大程度上调节性别工资差距的大小？
• RQ3 人力资本变量（如教育程度、工作经验）对工资差距的影响在不同教育子群中是否存在差异？
• RQ4 多重交叉身份（如已婚、母亲、非白人）对性别工资差距的联合影响是什么？
• RQ5 与传统子群比较方法相比，使用高维模型结合双重lasso在识别真实异质性方面有何改进？

主要发现

• 高中及以下学历群体的平均性别工资差距为17%，大学学士及以上学历群体为14%，但这些平均值掩盖了显著的异质性。
• 有配偶同住的已婚女性所面临的性别工资差距比从未结婚的女性高出9至12个百分点，其他条件相同时。
• 家中至少有一名18岁以下子女的女性，其工资差距比无子女女性高出5个百分点，表明存在持续的“母亲身份惩罚”。
• 非白人女性的工资差距显著小于白人女性，且在控制教育程度、工作经验及其他因素后，这一种族差异依然稳健。
• 在大学学士及以上学历群体中，自然科学、社会科学和商科等10个本科专业领域的工资差距显著高于基准（教育管理与教学专业）。
• 在高中学历群体中，每周工作时长越长，工资差距越大；而在大学学士及以上学历群体中，工作时长对工资差距的影响较不明显，表明高学历女性具有更高的工作灵活性。