Convex Earnings, Childcare, and the Gender Pay Gap: An Exploratory Study of Canadian College Graduates
Notice bibliographique
Résumé
In the last ten years labor economists have become increasingly interested in convex earnings structures in the labor market and their impact on the gender pay gap, an approach spearheaded by Claudia Goldin in her 2014 Presidential Address to the American Economic Association. The study has seen widespread acclaim, but very little replication. This study replicates parts of Claudia Goldin’s work, applying it to college graduates in Canada and in five subnational provinces and regions. First, using 2015-2017 releases of the Canadian Labour Force Survey, it plots the gender pay gap residual across different age categories. Second, it investigates the correlation between the pay gap residual and convex earnings structures as proxied by the elasticity of income with respect to work hours. Third, it considers this correlation separately for individuals with and without children, and in light of provincial differences in childcare patterns, as recorded by Statistics Canada’s General Social Survey on Time Use. The study does not attempt to establish statistical significance, but instead uses descriptive statistics to sketch an outline of patterns that would need further analysis to confirm. The results suggest that there is a gender pay gap present among college graduates in Canada that cannot be explained by age, profession, tenure or the raw number of work hours. There is mixed evidence that this can be explained by convex earnings structures for the population at large, though the evidence is stronger when only individuals with children are considered.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».