Сочинение на тему Анализ причин неравенства в заработной плате мужчин и женщин
- Опубликовано: 23.07.2020
- Предмет: Социальные вопросы
- Темы: Гендерный разрыв в заработной плате, Права человека
Введение
Разница в заработной плате по половым категориям, наблюдаемое изменение между зарплатами, выплачиваемыми женщинам, и доходами, выплачиваемыми мужчинам, была причиной как правительственных дискуссий, так и финансовых исследований в течение последних многочисленных периодов. Открытие обычно ограничивается как отношение средней заработной платы женщин к средним доходам мужчин, которая определяет размер среднего дохода мужчин, который представляет средняя женщина. Когда это соотношение предназначено для всех мужчин и женщин, которым выплачивается заработная плата или заработная плата, или для всех наемных работников и лиц, получающих заработную плату, которые работают полный рабочий день и круглый год, эту сумму часто называют грубым разрывом в заработной плате по сексуальной категории.
Два различных аналитических подхода были использованы при проведении экономических исследований. Характерно, что эти исследования включали использование исчерпывающих данных из нескольких источников для создания адекватной экспериментальной базы для распределения предполагаемых настроек заработной платы от других, потенциально запутывающих различий в заработной плате, возникающих из-за разного происхождения. Каждый из методов преуспел в признании ряда факторов, которые статистически выразительно интерпретируют значительный процент от разницы в оплате труда между мужчинами и женщинами. Ученые, распределенные по первому подходу, выполнили многомерные статистические исследования, чтобы приблизить градацию, с которой разрыв между зарплатами в грубой сексуальной категории связан с набором потенциальных описательных факторов.
Во многих из этих исследований поддающиеся измерению результаты статистических исследований затем использовались для разложения необработанного разрыва в заработной плате на прогнозируемые суммы, для которых статистически учитываются подробные описательные переменные, и оставшуюся долю, обычно называемую скорректированным гендерным разрывом в заработной плате. Скорректированный разрыв объясняется, в неизвестной степени, другими объяснительными факторами, которые были смещены с экзаменов или явным суждением рядом с работницами. Исследователи, применяющие другой подход, направили целенаправленные статистические проверки для оценки того, корректируется ли заработная плата, выплачиваемая различным работникам, с целью компенсации разницы в затратах при условии, что конкретные дополнительные льготы, такие как медицинское страхование, или для изменений в конкретных обстоятельствах занятий, таких как усиленно работают, среди измененных типов рабочей силы.
Статистический анализ
Центральный метод, который до сих пор использовался в ведущих экономических исследованиях разрыва в оплате труда по сексуальным категориям, включал, во-первых, выполнение многомерного математического анализа для оценки суммы, с которой разрыв между зарплатой в необработанной сексуальной категории связан с расположением вероятных описательных факторов. , Затем во многих учебных заведениях измеримые последствия арифметического анализа по-прежнему использовались для разложения сырого разрыва в заработной плате на оцениваемые величины, для которых статистически четко разъясняются описательные переменные, и постоянный процент, который регулярно называют скорректированным гендерным разрывом в заработной плате. Что касается трудностей и частоты часто просящих статистику от одних и тех же людей, примеры в продольных записях намного меньше, чем модели в 16-ти секционных файлах, которые требуют использования в статистике образования, которые обозначают условия огромного примера личности в один период. Другие проанализировали продольные статистические данные, которые определяют условия идентичности. Скорректированный разрыв объясняется тем, что этот метод был функциональным для статистики с точки зрения разнообразия основ. Частные исследования проанализировали поперечное сечение.
Данные
Исследование, проведенное в этом отчете, было продолжено с использованием статистики из записей Коллекции выходящих революций текущего Обзора народонаселения (CPS) за 2007 год. Статистика содержит неясные объяснения по отдельным трудам. Пример, используемый в арифметическом экзамене, включает зарплату мужчин и женщин и зарплату в возрасте от 23 до 79 лет. Приближение таких средних значений для 23-летних работников в выборке подразумевает использование статистических данных о работниках в возрасте от 18 до 22 лет. Кроме того, большинство лиц младше 18 лет все еще учатся в средних школах и не считают занятым полный рабочий день практическим вариантом. Экзамен регулярно проверял арифметическую связь среди различных сочетаний зарегистрированных консультативных вопросов, накладных расходов и расчетной почасовой ставки заработной платы работника или, точнее, дополнительного логарифма почасовой ставки заработной платы работника. Таким образом, самой молодой рабочей силе, представленной в примере, 23 года. Меры, использованные для продвижения примера, обозначены в Приложении B.
Описательные причины, рассмотренные в анализе для мужчин и женщин, включают: уровень работника и возраст в квадрате; количество детей; игольчатые переменные (в которых значение регулируемого параметра является уникальным, если представитель присутствует, и ноль больше) для семейного положения сотрудника, иллюстрации объединения, неторопливого освещения достижений в отношениях наивысшей степени: обычное, профессиональное, производственное, постоянное или неполное рабочее время служебная должность; доля персонала женского пола в профессии работника и в бизнесе работника, а также соотношение рабочей силы с равной сексуальной категорией, возрастом и количеством детей, которые либо не входят в состав рабочей силы по причинам, отличным от выхода на пенсию или потери трудоспособности или заняты неполный рабочий день. Пропорции рабочей силы, не участвующие в рабочей силе или оплачиваемом неполный рабочий день, являются заменой возможных интервалов занятий и рассматриваются как средства, прошедшие наибольшие текущие предыдущие этапы, в противном случае один, два, три, четыре или пять лет.
Таблица 1
Характеристики работников, включенных в регрессионный анализ: средние и
стандартные отклонения по полу и соотношению мужчин и женщин
Таблица 2
Пропорциональное распределение работников по профессиям: средства и стандарты
отклонения по полу и соотношению мужчин и женщин
Таблица 3
Пропорциональное распределение работников по отраслям: средние и стандартные отклонения по полу и соотношение мужчин и женщин
Три факта показывают сходные модели поведения для женщин и для мужчин. Для всех трех типов поведения – не участие в рабочей силе по причинам, отличным от выхода на пенсию или инвалидность, не участие в рабочей силе по семейным причинам и работа неполный рабочий день – гораздо больший процент женщин демонстрирует такой тип поведения в любом возрасте. Кроме того, среди женщин процент проявления каждого типа поведения в любом возрасте обычно увеличивается с увеличением количества детей; в то время как среди мужчин этот процент либо снижается, либо остается практически постоянным по мере увеличения числа детей, особенно среди мужчин в возрасте не менее 25 лет.
Результаты
Многие различные версии уравнения (1) были проанализированы статистически в этом исследовании. Каждая версия включала различную комбинацию объясняющих факторов, перечисленных в таблицах 1, 2 и 3, в качестве элементов вектора X. Версии уравнения, которые были проанализированы, были выбраны по двум основным причинам. Некоторые версии были исследованы, чтобы подтвердить, что объясняющие факторы, которые, как правило, объясняют существенные доли гендерного разрыва в заработной плате в предыдущих статистических анализах перекрестных баз данных, в том числе особенно выборки из данных CPS, собранных до 2007 года, учитывают сопоставимые доли разрыва в заработной плате в текущем статистическом анализе выборки из CPS 2007 года. Версии уравнения, которые были исследованы по этой причине, далее называются обычными версиями. Другие версии уравнения были проанализированы для оценки того, являются ли объяснительные переменные, которые были разработаны как суррогаты для объяснительных факторов, которые, как было установлено, учитывают значительные доли гендерного разрыва в заработной плате в предыдущих статистических анализах продольных баз данных, значительную часть Разница в заработной плате в текущем статистическом анализе данных поперечного сечения от CPS 2007 года. Варианты уравнения, которые были исследованы по этой причине, далее именуются альтернативными вариантами.
Кроме того, было рассмотрено несколько альтернативных версий, в которых различные, более конкретные данные использовались в качестве оценщиков для объяснительных факторов, которые обычно анализируются с использованием менее конкретных данных в обычных версиях уравнения. Статистический анализ был спутан для некоторых версий из-за высокой корреляции между объясняющими переменными. Например, невозможно получить надежные оценки для версий уравнения, которые одновременно включают в себя массив переменных показателей, указывающих отрасль или профессию работника, и переменные, измеряющие процент работников, являющихся женщинами, в отрасли или профессии работника. Таким образом, в исследовании были сохранены только версии, в которых отсутствуют переменные индикатора для профессии и отрасли. Коллинеарность также спутала одновременное включение трех других комбинаций переменных. Это: во-первых, переменные, измеряющие возраст работника, возведенный в квадрат, и процент аналогичных работников, работающих неполный рабочий день; во-вторых, переменные, измеряющие число детей работника и процент аналогичных работников, которые не участвуют в рабочей силе; и в-третьих, переменная, измеряющая количество сверхурочных часов, отработанных человеком, и индикаторная переменная, указывающая, что человек работал сверхурочно. Для каждой из этих комбинаций в исследовании были сохранены только те версии уравнения, которые включают только окончательную объяснительную переменную из комбинации, перечисленной выше.
Результаты, которые были получены для наиболее полной традиционной версии и наиболее полной альтернативной версии уравнения (1), приведены в таблице 4. В таблице для этих двух версий уравнения приведен оценочный коэффициент регрессии для каждого из них. включала пояснительную переменную, нескорректированную статистику R2, статистику R2 с поправкой на потерянные степени свободы, статистику F и степени ее свободы. Для каждой версии представлен отдельный набор оценок для работающих мужчин и женщин. Все предполагаемые коэффициенты регрессии являются статистически значимыми с очень низкой вероятностью того, что они могли произойти случайным образом, как и обе версии всего уравнения, как для мужчин, так и для женщин. Кроме того, как указывают их одинаковые значения для статистики R2, обе версии учитывают эквивалентные части дисперсии натурального логарифма почасовой ставки заработной платы для мужчин и женщин. Еще более примечательно, что только с одним исключением, оценочные коэффициенты регрессии для всех объясняющих переменных, которые были включены в обе версии уравнения, очень похожи, как для работающих мужчин, так и для работающих женщин. Только оценочный коэффициент для семейного положения в уравнении для работающих женщин заметно отличается между двумя версиями.
Разница между оценочными значениями перехватов в двух версиях несущественна. В традиционной версии комбинированные эффекты оценочных коэффициентов для возраста, квадрата возраста и количества детей увеличивают прогнозируемое значение почасовой оплаты труда работника; в то время как в альтернативном варианте комбинированные эффекты оценочных коэффициентов для процента аналогичных работников, которые либо не находятся в рабочей силе, либо работают неполный рабочий день, уменьшают эту прогнозируемую стоимость. Таким образом, суммарные эффекты перехватов и этих непересекающихся групп объясняющих факторов для двух версий довольно схожи.
Резюме и выводы
Экономические исследования выявили множество факторов, которые объясняют долю гендерного разрыва в заработной плате. Некоторые из факторов являются следствием различий в решениях, принимаемых женщинами и мужчинами в отношении баланса их работы, личной жизни и семейной жизни. Эти факторы включают развитие человеческого капитала, опыт работы, профессии и отрасли, в которых они работают, и перерывы в их карьере. Количественные оценки воздействия некоторых факторов, таких как род занятий и промышленность, легче всего получить с использованием данных по очень большому количеству работников, так что подробные группы работников или работодателей, которые указывают в существующих исследованиях, лучше всего описывают влияние факторов. достойно представлен. И наоборот, количественные оценки других факторов, таких как опыт работы и перерывы в карьере, легче всего получить с помощью данных, описывающих поведение отдельных работников в течение продолжительных периодов времени. Однако в базе данных по продольным данным, содержащей такую информацию, слишком мало работников, чтобы обеспечить адекватный анализ таких факторов, как род занятий и промышленность; в то время как базы данных с поперечным сечением, которые включают достаточное количество работников для анализа таких факторов, как род занятий и промышленность, не собирают данные об отдельных работниках в течение достаточно длительных периодов, чтобы обеспечить адекватный анализ таких факторов, как опыт работы и срок службы. В результате оказалось невозможным разработать надежные оценки общего процента необработанного гендерного разрыва в заработной плате, для которого все факторы, которые были отдельно найдены, способствуют совместному учету этого разрыва.
В этом исследовании была предпринята попытка использовать данные из большой перекрестной базы данных, файлы исходящей группы ротации CPS 2007, для построения переменных, которые удовлетворительно характеризуют факторы, влияние которых ранее оценивалось только с использованием продольных данных. , так что надежные оценки этих эффектов могут быть получены при анализе данных поперечного сечения. В частности, были разработаны переменные для представления прерывания карьеры среди работников с конкретным полом, возрастом и количеством детей. Статистический анализ, включающий эти переменные, дал результаты, которые в совокупности дают …
Мужчины очень долго правили в индустрии фитнеса. Не удивительно, что женщины в равной конкуренции соревнуются с мужчинами в индустрии фитнеса. Они также ищут идеальное тело,
Споры о важности разнообразия на рабочем месте не новы. Это обсуждалось последние 6 десятилетий. Многие исследователи, академики, специалисты по кадрам и предприниматели спорили о его
Когда женщина узнает, что она беременна, она должна сделать для своего новорожденного очень важный выбор – кормить грудью или использовать смесь. Оба варианта имеют положительные