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Article (Périodiques scientifiques)
Decomposing quantile wage gaps: a conditional likelihood approach
VAN KERM, Philippe; Choe, Chung; Yu, Seunghee
2016In Journal of the Royal Statistical Society. Series C, Applied Statistics, 65 (4), p. 507-527
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Résumé :
[en] The paper develops a parametric variant of the Machado–Mata simulation methodology to examine quantile wage differences between groups of workers, with an application to the wage gap between native and foreign workers in Luxembourg. Relying on conditional-likelihood-based ‘parametric quantile regression’ in place of the standard linear quantile regression is parsimonious and cuts computing time drastically with no loss in the accuracy of marginal quantile simulations in our application. We find that the native worker advantage is a concave function of quantile: the advantage is small (possibly negative) for both low and high quantiles, but it is large for the middle half of the quantile range (between the 20th and 70th native wage percentiles).
Disciplines :
Méthodes quantitatives en économie & gestion
Sociologie & sciences sociales
Economie sociale
Auteur, co-auteur :
VAN KERM, Philippe  ;  Luxembourg Institute of Socio-Economic Research - LISER
Choe, Chung;  Hanyan University
Yu, Seunghee;  KU Leuven
Co-auteurs externes :
yes
Langue du document :
Anglais
Titre :
Decomposing quantile wage gaps: a conditional likelihood approach
Date de publication/diffusion :
2016
Titre du périodique :
Journal of the Royal Statistical Society. Series C, Applied Statistics
ISSN :
0035-9254
eISSN :
1467-9876
Maison d'édition :
Blackwell Publishing
Volume/Tome :
65
Fascicule/Saison :
4
Pagination :
507-527
Peer reviewed :
Peer reviewed vérifié par ORBi
Organisme subsidiant :
FNR - Fonds National de la Recherche
Disponible sur ORBilu :
depuis le 01 mars 2018

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