在工資差距分解問(wèn)題中,研究者經(jīng)常會(huì)遇到樣本選擇偏差問(wèn)題,直接忽略會(huì)導(dǎo)致最終估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生嚴(yán)重偏差,同時(shí)在眾多工資差距分解方法中,相比于均值分解,分布分解方法更受研究者青睞。針對(duì)參數(shù)分位回歸,本文首次提出可加形式與非可加形式的樣本選擇參數(shù)分位回歸(SSPQR)模型,并基于這兩類樣本選擇參數(shù)分位回歸模型給出修正樣本選擇偏差后的參數(shù)分位回歸工資差距分布分解方法。運(yùn)用上述方法及已有的工資分布分解方法,借助CHNS2015年度城鎮(zhèn)數(shù)據(jù),本文研究了我國(guó)城鎮(zhèn)男女工資差距及差距分解問(wèn)題,得出以下結(jié)論:①男女工資差距主要來(lái)源是性別歧視問(wèn)題;②經(jīng)過(guò)樣本選擇偏差修正后,實(shí)際的工資差距更大,歧視問(wèn)題更嚴(yán)重;③男女工資差距程度在不同分位點(diǎn)上結(jié)果不同,換句話說(shuō),我們不能簡(jiǎn)單地僅從平均水平來(lái)判斷工資差距程度;④與其他已有方法計(jì)算結(jié)果比較發(fā)現(xiàn),SSPQR計(jì)算的工資差距程度更大。

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【文章目錄】：
一．引言
二、樣本選擇與參數(shù)分位回歸模型
    (一)樣本選擇模型
        1．可加形式。
        2．非可加形式。
    (二)樣本選擇參數(shù)分位回歸模型
        1．可加形式的樣本選擇參數(shù)分位回歸模型。
        2．非可加形式的樣本選擇參數(shù)分位回歸模型。
三、基于樣本選擇參數(shù)分位回歸模型的工資分布分解方法
    (一)可加形式的樣本選擇參數(shù)分位回歸分布分解
    (二)非可加形式的樣本選擇參數(shù)分位回歸分布分解
四、實(shí)證分析
    (一)研究背景
    (二)數(shù)據(jù)、模型與變量
    (三)結(jié)果分析
        1．不同情況下工資差距分解結(jié)果。
        2．工資差距的影響因素分析。
五．總結(jié)



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