【摘 要】
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国内关于Blinder-Oaxaca分解的相关文献都是基于工资方程的OLS估计，没有考虑教育内生性和样本选择这两个关键问题。歧视成分的准确度量依赖于工资方程的正确设定。教育变量的
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国内关于Blinder-Oaxaca分解的相关文献都是基于工资方程的OLS估计，没有考虑教育内生性和样本选择这两个关键问题。歧视成分的准确度量依赖于工资方程的正确设定。教育变量的内生性和女性的样本选择都会影响模型的一致估计，从而影响Blinder-Oaxaca分解的歧视成分的度量。 本文利用样本选择框架下的内生性模型分别对男女工资方程进行估计。在模型正确设定的基础上进一步分别对高等教育和非高等教育的男女工资差异进行Blinder-Oaxaca分解，得到相应的工资歧视成分。以此来考察高等教育对工资歧视成分的影响。本文估计结果发现教育回报的传统OLS估计女性的要比男性的低，而内生性样本选择模型的女性教育回报要比男性的高。这使得由男女工资方程系数差异来表示的歧视成分发生显著变化。其次，通过样本选择偏差检验发现女性存在样本选择问题。基于这显著不同于传统OLS模型的估计结果，最后得出原来的OLS模型的歧视成分被夸大。歧视成分的准确度量依赖于模型的正确设定。
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