Neenakost plačila med spoloma pri delu v 15 državah

Neenakost plačila med spoloma pri delu v 15 državah

Ta študija uporablja povezane podatke med delodajalcem in zaposlenim (tj. podatke, ki povezujejo posamezne zaposlene z določenimi delodajalci) iz 15 držav, da bi preučila, v kolikšni meri razlika v plačilu med spoloma izhaja iz tega, da so ženske in moški različno plačani za opravljanje istega dela. delodajalec (v nasprotju s procesi, ki ženske in moške razvrščajo v različne poklice in organizacije). S tem, ko posameznikom omogoča primerjavo z drugimi, ki delajo za istega delodajalca, povezani podatki o delodajalcih in zaposlenih, ki jih uporabljamo, zagotavljajo pomemben vpogled v neenakost. Spodaj podajamo informacije o naši strategiji modeliranja za naše glavne analize in povzemamo podatke po naših 15 državah v tabeli 2. Dodatne informacije o podatkih, uporabljenih za posamezno državo, in rezultati testov robustnosti, specifičnih za državo, so vključeni v pododdelke. Zagotavlja rezultate za posamezne države o spremembah skozi čas in zagotavlja občutek trendov vsake države glede neenakosti spolov na skupni ravni, ravni podjetja, panoge in delovnega mesta (tj. industrija-ustanova).

Tabela 2 Poudarki podatkov po državah

Vzorci

Kot je navedeno zgoraj, se naša glavna analiza osredotoča na štiri sklope navadnih regresijskih modelov najmanjših kvadratov. Naš prvi model prilagaja le osnovne kospremenljivke na ravni posameznika in zagotavlja osnovno oceno splošne razlike v plačah med spoloma v vsaki državi. V naslednjih modelih primerjamo samo ženske in moške, ki delajo v istem podjetju (model 2), samo ženske in moške, ki delajo v istem poklicu (model 3), in samo ženske in moške, ki delajo v istem poklicu (tj. poklicna enota podjetja). ; Model 4). Te modele ocenjujemo ločeno za vsako državo, kar nam omogoča, da preučimo trende teh razlik med spoloma v posameznih državah.

Ocenjene enačbe za naše osnovne modele sledijo istemu splošnemu vzorcu z uporabo štirih različnih specifikacij:

READ  Vloga slovenskih podjetij na svetovnem dnevu voda na Expo 2020 Dubaj

$${{{\mathrm{ln}}}}\,{\mathrm{prihodek}}_{it} = \theta _{B,t}x_{it} + \eta _{ft} + \varepsilon _ {it},$$

(1)

$${{{\mathrm{ln}}}}\,{\mathrm{prihodek}}_{it} = \theta _{E,t}x_{it} + \eta _{eft} + \varepsilon _ {it},$$

(2)

$${{{\mathrm{ln}}}}\,{\mathrm{prihodek}}_{it} = \theta _{O,t}x_{it} + \eta _{oft} + \varepsilon _ {it},$$

(3)

$${{{\mathrm{ln}}}}\,{\mathrm{prihodek}}_{it} = \theta _{OE,t}x_{it} + \eta _{oeft} + \varepsilon _ {it},$$

(4)

Kjer indeksi označujejo Jaz sem Za posameznike (ali za vsako zaposlitev posameznika, odvisno od države), f Za polni in izredni status, oh Za industrije, e Za podjetja in D leta. Odvisna spremenljivka je logaritem zaslužka (ln zaslužekje) posameznik (ali zaposlitev). Jaz sem V letu Din neodvisne spremenljivke so zbrane v vektorju XjeVključuje konstanto, spol, starost in starostni razred posameznika Jaz semin vrsto indikatorskih spremenljivk za posameznikovo izobrazbo Jaz sem (Razen za države, kjer podatki o izobrazbi niso na voljo).

Da bi obravnavali pomisleke v zvezi s primerljivostjo delavcev s polnim in krajšim delovnim časom, status polnega in krajšega delovnega časa obravnavamo kot opredelitveno značilnost delovnega mesta in to os vključimo v ustvarjanje fiksnih učinkov za vse naše glavne modele. Zato je vključen izraz Model 1 ηft, fiksni učinek (tj. spremenljivka kazalnika) dela s polnim delovnim časom v primerjavi z delom s krajšim delovnim časom, ta osnovni model prilagajanja prilagaja starosti, starostnemu razredu, izobrazbi in delu s polnim delovnim časom v primerjavi s krajšim delovnim časom. Kospremenljivke, vključene v model 2 Xje (starost, starostni razred in izobrazba), kot tudi fiksni učinki ηeft Ustanovitev in se nanaša na ločene enote, ustvarjene z združevanjem indikatorjev za polni in krajši delovni čas. Model 2 predstavlja ocene razlike med spoloma, pridobljene s primerjavo žensk in moških, ki delajo v isti organizaciji; Razliko med spoloma za vsako podjetje je mogoče upoštevati z ločeno oceno zaposlenih s polnim in krajšim delovnim časom. Modela 3 in 4 sta podobna modelu 2, vendar s fiksnimi učinki ηpogosto in ηnajprej Nanaša se na diskretne enote, ustvarjene z pridružitvijo kateremu koli poklicu v statusu polnega oziroma krajšega delovnega časa (ηpogosto) ali industrijske enote (ηnajprej) model analize za vsak vzorec je bil omejen na enote s fiksnim učinkom, prilagojene spolu. Naročnine θ Parametri To so različni koeficienti, različne ravni, prilagoditve osnove (B), namestitev (E), industrija (oh) in industrijski obrat (OE)

READ  Slovenija določi datum za odvzem premoga: Nova jedrska energija

Kot odvisno spremenljivko uporabljamo naravni dnevnik zaslužka. Po standardnih konvencijah se ti koeficienti razlagajo kot relativna razlika med povprečnimi plačami žensk in moških, bolj formalno pa se naše ocene nanašajo na razliko v relativnih geometričnih sredinah neregistriranih plač (kar je absolutna razlika v aritmetičnih sredinah zabeleženih plač). Za podrobno razpravo o interpretaciji takih koeficientov glejte Peterson11.

Podatki so bili analizirani z uporabo STATA različic 14–17 in SAS različice 9.

Povzetek poročila

Več informacij o zasnovi raziskave je na voljo v povzetku poročila o raziskavah narave, priloženem temu članku.

Mojca Andreja

Nagnjena je k apatiji. Nevidni raziskovalec. Vseživljenjski guru slanine. Potovalni odvisnik. Organizator. "

Related Posts

Dodaj odgovor

Vaš e-naslov ne bo objavljen. * označuje zahtevana polja

Read also x