基于贝叶斯分位数回归的中国城镇居民性别收入差异研究

发布时间：2017-05-08 08:00

  本文关键词：基于贝叶斯分位数回归的中国城镇居民性别收入差异研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：本文针对我国城镇居民性别收入差异问题,利用CGSS2013数据,通过建立贝叶斯分位数回归模型,在不同收入水平上分析了影响性别收入差异的因素;并进一步运用反事实分解法分析了各收入水平上导致性别差异的原因;最后,基于研究结论,提出了缩小城镇居民性别收入差异的相关建议。第一章,介绍研究背景与意义,国内外研究现状,以及论文的研究思路、主要内容和创新之处。第二章,首先阐述性别收入差异的基本理论,以确定研究变量;然后对数据的来源及预处理进行具体说明;最后利用描述性统计、核密度估计等方法对研究变量的统计特征进行了描述分析。结果发现:性别收入差异较往年有所改善,但各收入水平上,男女收入还是存在较大差距,且此差距呈现“天花板效应”;女性受教育状况有了很大改善,但工作经验年限方面还是显著低于男性。第三章,根据第二章的性别收入差异的基本理论和研究变量的统计特征分析,设定性别收入差异的分位数回归模型。为提高模型参数估计的精度,采用基于MCMC的贝叶斯估计方法对其进行估计,从而得到了贝叶斯分位数回归模型。第四章,依据第三章给出的模型,先利用全部样本进行分析,发现在收入的各分位点上,男性比女性高30%-38%。因此,再基于同样的方法对男、女样本分别进行分析。结果发现:各分位点上,男性基础工资比女性的高;除0.7和0.9分位点,女性教育收益率均高于男性1-4个百分点;男女经验年限与收入在各分位点上都呈倒U形关系;男性收入增长的持续时间较女性稳定,且高于女性2-3年;除0.4分位点,男性4年经验收益率都要高于女性;男女30年经验收益率都呈现出“马太效应”;女性的地区收益率较男性稳定,且普遍高于男性,而男性在部门收益率上显著高于女性。并针对以上结论,提出了相关建议。第五章,进一步运用Oaxaca分解和分位数分解方法分析导致性别收入差异的原因。结果表明:基于平均水平,个人特征差异是造成性别收入差异的主要原因;基于整个收入分布,在收入分布的低端和高端,性别收入差异几乎完全由性别歧视造成的,而在中端,部分是由个人特征差异造成,部分是由性别歧视造成;女性在基础工资、经验和部门所有制方面受歧视,在教育和地区方面未受歧视;教育年限分布对收入影响较大,经验年限、地区及部门分布对收入影响不大。第六章,研究总结,并提出相关建议;针对本研究不足,提出展望。
【关键词】：性别收入差异 贝叶斯分位数回归 MCMC算法 反事实分解
【学位授予单位】：南京财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F224;F126.2
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 研究背景与意义9-10
• 1.2 文献综述10-12
• 1.2.1 国外研究现状10-11
• 1.2.2 国内研究现状11-12
• 1.3 研究思路、主要内容及创新之处12-15
• 1.3.1 研究思路12
• 1.3.2 主要内容12-13
• 1.3.3 创新之处13-15
• 第二章 性别收入差异的基本理论及数据的统计特征描述15-20
• 2.1 性别收入差异的基本理论15
• 2.2 数据来源及其预处理15-16
• 2.3 性别收入差异数据的统计特征描述16-19
• 2.3.1 收入与各因素性别差异的统计描述16-17
• 2.3.2 性别收入分布的核密度估计17-19
• 2.4 本章小结19-20
• 第三章 性别收入差异的贝叶斯分位数回归模型的设定及求解方法20-27
• 3.1 性别收入差异的分位数回归模型的设定20-22
• 3.2 分位数回归模型的贝叶斯分析22-26
• 3.2.1 基于非对称拉普拉斯分布的似然函数的构建22-23
• 3.2.2 模型参数先验分布的设定23-24
• 3.2.3 后验分布与MCMC算法24-26
• 3.3 贝叶斯分位数回归模型26
• 3.4 本章小结26-27
• 第四章 性别收入差异的贝叶斯分位数回归分析27-41
• 4.1 基于全部样本的贝叶斯分位数回归分析27-32
• 4.1.1 各因素收益率的估计27-29
• 4.1.2 各因素收益率的分析29-32
• 4.2 基于男性及女性样本的贝叶斯分位数回归分析32-39
• 4.2.1 模型的进一步设定32-33
• 4.2.2 男性和女性各因素收益率的估计33-34
• 4.2.3 各因素收益率的性别差异分析34-39
• 4.3 本章小结39-41
• 第五章 性别收入差异的反事实分解41-49
• 5.1 Oaxaca分解41-42
• 5.2 分位数分解42-48
• 5.2.1 边际收入分布42-44
• 5.2.2 基于贝叶斯分位数回归系数的反事实分解44-47
• 5.2.3 基于解释变量分布的反事实分解47-48
• 5.3 本章小结48-49
• 第六章 结论与展望49-51
• 6.1 研究结论49
• 6.2 参考建议49-50
• 6.3 研究展望50-51
• 参考文献51-54
• 附录（R程序）54-64
• 攻读学位期间的工作64-65
• 后记65

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