A nonparametric decomposition of the Mexican American average wage gap
墨西哥裔美国人平均工资差距的非参数分解AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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墨西哥裔美国人平均工资差距的非参数分解
- 研究问题
- 两组劳动者的平均工资差距能否基于非参数工资结构分解，分解结论又如何受到函数形式和样本选择的影响？
- 方法与思路
- 作者使用非参数工资结构进行组间平均工资差距分解，并提出对树结构非参数模型进行样本选择修正的算法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称平均工资差距可采用非参数结构分解，并在美国西南部群体比较中发现分解明显依赖函数设定与灵活性处理。
- 阅读关注点
- 应核对分解目标与基准组、树结构构造、样本选择修正的识别条件，以及不同灵活设定所得结果的可比性。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要版本；分解公式、选择修正条件与估计数值未说明，工资差距分解不能直接解释为歧视的因果效应。
原文摘要
Abstract This paper shows that average wage gap decompositions between any two groups of workers can be carried out using nonparametric wage structures. It also proposes an algorithm to correct for sample selection in nonparametric models known as tree structures. This paper studies the wage gap between third‐generation Mexican American and non‐Hispanic white workers in the southwest. It is shown that the decomposition heavily depends on functional assumptions, and that different aproaches to flexibility may render sufficiently good and similar results Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.