【摘 要】
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文章使用宏观统计数据和微观调查数据,通过计算基尼系数、泰尔指数、变异系数等指标,验证并测度了行业收入差距;根据垄断特征对行业进行聚类,并分别估计了垄断和非垄断行业的
【基金项目】
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教育部人文社科规划项目(06JA790017);中国第四十批博士后科学基金项目(20060400902);东北师范大学哲学社会科学重大攻关项目(NENU-SKB2007001)
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文章使用宏观统计数据和微观调查数据,通过计算基尼系数、泰尔指数、变异系数等指标,验证并测度了行业收入差距;根据垄断特征对行业进行聚类,并分别估计了垄断和非垄断行业的工资收入方程,测度个人特征对工资收入的不同贡献;用logistic回归比较分析垄断行业和非垄断行业劳动者的失业风险,指出垄断行业中劳动者的教育回报率要高于非垄断行业劳动者的教育回报率;根据Oaxaca-Blinder的方法,对垄断行业和非垄断行业收入的条件均值差距进行分解,其中两者收入差距的48.37%可由个体特征上的差异得到解释,另外51.63%不可以解释,说明行业歧视的存在,而解决劳动力市场的垄断性分割是缩小行业收入差距的关键。
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