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Enregistrement W1592410172 · doi:10.1108/ijm-03-2013-0047

Occupational segregation and the gender earnings gap in China: devils in the details

2015· article· en· W1592410172 sur OpenAlexaff
Lin Xiu, Morley Gunderson

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Manpower · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueLabor market dynamics and wage inequality
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOccupational segregationEarningsWageChinaDistribution (mathematics)Demographic economicsCensusOccupational prestigeEconomicsPsychologyLabour economicsDemographyGeographySocioeconomic statusSociologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose – The purpose of this paper is to analyze the gender earnings gap in China with a focus on the role of differences in the occupational distribution of males and females. Design/methodology/approach – The authors use a procedure to model occupational attainments and decompose differences in earnings into an inter-occupational portion due to differences in the occupational distribution between males and females, and an intra-occupational portion due to differences in pay. The analysis is based on Chinese census data. Findings – The authors find that the male-female pay gap is virtually completely explained by wage discrimination defined as females being paid less than males within the occupation groups based on six broad occupations. Occupational segregation explains virtually none of the overall male-female pay gap, and in fact the “segregation” slightly favors women. However, the picture changes substantially when the analysis is conducted at the more disaggregate sub-occupation level within each of the six broad groups. Wage discrimination remains the prominent contributor to the pay gap across the disaggregated sub-occupations in each of the broad occupations. But there is considerable heterogeneity in the effect of occupational discrimination within the sub-occupations within the different broad occupational groups. Social implications – When females have the same occupation-determining characteristics as men, they are in lower paying sub-occupations within the professional group and to a lesser extent within manufacturing and operations jobs. There is considerable heterogeneity in the effect of occupational discrimination within the sub-occupations in the different broad occupational groups. Originality/value – The paper systematically examines the degree to which the gender earnings gap in China is due to the differences in occupational distributions of males and females, highlighting that the conventional Blinder-Oaxaca decompositions can under- or over- estimate the unexplained portion of the gender pay gap by controlling or not controlling for differences in the occupational distribution of males and females. The paper also shows that previous studies that have examined occupational segregation across aggregate occupational groups can mask important differences in the effect of occupational discrimination within the sub-occupations in the different broad occupational groups.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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