The Gender Pay Gap across Countries: A Human Capital Approach
Notice bibliographique
Résumé
The gender wage gap varies across countries. For example, among OECD nations women in Australia, Belgium, Italy and Sweden earn 80% as much as males, whereas in Austria, Canada and Japan women earn about 60%. Current studies examining cross-country differences focus on the impact of labor market institutions such as minimum wage laws and nationwide collective bargaining. However, these studies neglect labor market institutions that affect women'slifetime work behavior - a factor crucially important in gender wage gap studies that employ individual data. This paper explicitly concentrates on labor market institutions that are related to female lifetime work that affect the gender wage gap across countries. Using ISSP (International Social Survey Programme), LIS (Luxembourg Income Study) and OECD wage data for 35 countries covering 1970-2002, we show that the gender pay gap is positively associated with the fertilityrate (treated exogenously and endogenously with religion as the instrument), positively associated with the husbandwifeage gap at first marriage, and positively related to the top marginal tax rate, all factors which negatively affect women's lifetime labor force participation. In addition, we show that collective bargaining, as found in previous studies, is negatively associated with the gender pay gap.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».