Testing the Presence of Implicit Hiring Quotas with Application to German Universities
隐性招聘配额的存在性检验：德国大学应用AI 解读 ↓
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AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究招聘配额的分布检验，未明确采用离散选择模型或因果识别设计，现有分类证据不足。
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隐性招聘配额的存在性检验：德国大学应用
- 研究问题
- 如何在不需要额外个体招聘信息的情况下，检验招聘是否存在隐性性别配额，并识别院系层面的相关分布特征？
- 方法与思路
- 作者在性别盲招聘原假设下构造检验，推导渐近分布，并提出从精确分布重抽样的参数自助法程序。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称检验可用于多类招聘环境；德国大学女性教授分布的应用被作者解释为院系层面存在一至两名女性的隐性配额。
- 阅读关注点
- 应核对性别盲招聘原假设如何形式化、检验所需的汇总信息，以及院系差异和其他分布机制是否影响配额解释。
- 阅读边界
- 摘要未说明精确分布、样本构造或替代机制处理；该结果不能仅凭摘要解释为已识别具体招聘决策中的歧视行为。
原文摘要
Abstract Women are underrepresented in academia in general and economics in particular. I introduce a test to detect an underresearched form of hiring bias: implicit quotas. I derive a test under the null hypothesis of gender-blind hiring that requires no additional information about individual hires and can be used to analyze hiring bias in a variety of other hiring settings. I derive its asymptotic distribution and propose a parametric bootstrap procedure that resamples from the exact distribution. I analyze the distribution of female professors at German universities and find an implicit quota of one or two women on the department level.