Decomposition of Differences in Distribution under Sample Selection and the Gender Wage Gap
样本选择下的分布差异分解与性别工资差距AI 解读 ↓
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样本选择下的分布差异分解与性别工资差距
- 研究问题
- 个体自我选择是否参与时，如何分解两组结果分布的差异，并区分参与者与总体中参与和选择机制的作用？
- 方法与思路
- 作者分别构建参与者和总体的分布分解，增加针对不可观测因素与参与差异的辅助分解，以分位数回归估计并研究一致有效推断。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，方法揭示模型基础组成对分布差异的影响；性别工资应用将女性参与和自我选择变化列为差距缩小的主要来源。
- 阅读关注点
- 应核对总体分布在样本选择下的识别条件、各分解项的定义及路径依赖，以及分位数回归的一致有效推断范围。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 版本摘要，无法判断选择识别条件、工资差距变化数值或分解的因果解释，也不能推断版本变化。
原文摘要
I address the decomposition of the differences between the distribution of outcomes of two groups when individuals self-select themselves into participation. I differentiate between the decomposition for participants and the entire population, highlighting how the primitive components of the model affect each of the distributions of outcomes. Additionally, I introduce two ancillary decompositions that help uncover the sources of differences in the distribution of unobservables and participation between the two groups. The estimation is done using existing quantile regression methods, for which I show how to perform uniformly valid inference. I illustrate these methods by revisiting the gender wage gap, finding that changes in female participation and self-selection have been the main drivers for reducing the gap.