Glass ceiling or sticky floor? Quantile regression decomposition of the gender pay gap in China
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of the paper is to analyse how the male-female pay gap in China varies across the pay distribution and to provide evidence on the factors that influence that gap. Design/methodology/approach – The authors use the Recentered Influence Function modification of quantile regressions to estimate how the male-female pay gap varies across the pay distribution. The authors also decompose the pay gaps at different quantiles of the pay distribution into differences in endowments of wage determining characteristics and differences in the returns for the same characteristics. The analysis is based on data from the Life Histories and Social Change in Contemporary China survey. Findings – The authors find evidence of a sticky floor (large pay gaps at the bottom of the pay distribution) and some limited and weaker evidence of a glass ceiling (large pay gaps at the top of the distribution). This pattern prevails based on the overall pay gap as well as on the adjusted or net gap that reflects differences in the pay that males and females receive when they have the same pay determining characteristics. The pattern largely reflects the coefficients or unexplained differences across the pay distribution. Factors influencing the pay gap and how they vary across the pay distribution are discussed. The variation highlights considerable heterogeneity in the Chinese labour market with respect to how pay is determined and different characteristics are rewarded, implying that the conventional Blinder-Oaxaca decompositions that focus only on the mean of the distribution can mask important differences across the full pay distribution. Social implications – At the bottom of the pay distribution most of the lower pay of females reflects their lower returns to job tenure, experience and a greater negative effect of family responsibilities on females’ wages, and to a lesser extent their lower level of education, less likelihood of being CPP members and their concentration in lower paying occupations. At the top of the pay distribution most of their lower pay reflects their lower returns on education, job tenure and work experience, and to a lesser extent their lower levels of experience and lower likelihood of being in managerial and leadership positions. Originality/value – The paper systematically examines the male-female pay gap and its determinants throughout the pay distribution in China, highlighting that the conventional Blinder-Oaxaca decompositions that focus only on the mean of the distribution can mask important differences across the full pay distribution and not capture the considerable heterogeneity in that labour market.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».