Convergences in Men’s and Women’s Life Patterns: Lifetime Work, Lifetime Earnings, and Human Capital InvestmentThe authors would like to thank the participants of the IZA Workshop on Gender Convergence in April 2014 and the seminar participants at Middlebury College, Wesleyan University and the IAFFE Annual Conference for helpful comments. The authors also would like to thank the editors Sol Polachek and Kostas Tatsiramos and two anonymous referees for their helpful suggestions on this paper.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The changes in women’s and men’s work lives have been considerable in recent decades. Yet much of the recent research on gender differences in employment and earnings has been of a more snapshot nature rather than taking a longer comparative look at evolving patterns. In this paper, we use 50 years (1964–2013) of US Census Annual Demographic Files (March Current Population Survey) to track the changing returns to human capital (measured as both educational attainment and potential work experience), estimating comparable earnings equations by gender at each point in time. We consider the effects of sample selection over time for both women and men and show the rising effect of selection for women in recent years. Returns to education diverge for women and men over this period in the selection-adjusted results but converge in the OLS results, while returns to potential experience converge in both sets of results. We also create annual calculations of synthetic lifetime labor force participation, hours, and earnings that indicate convergence by gender in worklife patterns, but less convergence in recent years in lifetime earnings. Thus, while some convergence has indeed occurred, the underlying mechanisms causing convergence differ for women and men, reflecting continued fundamental differences in women’s and men’s life experiences.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,006 | 0,001 |
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 ».