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图7 性别收入差距的Gelbach分解结果(详细变量)
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所属报告:
财新智库:2025年ESG政策驱动下国央企在绿色低碳供应链建设中的实践探索与价值创造研究报告(34页).pdf
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图7 性别收入差距的Gelbach分解结果(详细变量)
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图6 性别收入差距的Gelbach分解结果(分组)
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图6 性别收入差距的Gelbach分解结果(分组)
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明,日均跑单量能解释约45%的性别收入差距,骑手类型(专送/众包/优选)和跑单经验分别贡献了20%左右。 跑单时段选择和跑单天数分别拉大了7%左右的性别收入差距,本地优势缩小了约9%的性别收入差距。受教育程 度和跑单能力几乎没有解释任何收入差距。也就是说,男女骑手产生收入差距的最大原因是女骑手的日均跑单量、日 均工作时间和跑单天数更少。女骑手的跑单经验更少,是稳定众包骑手的比例更低、普众骑手的比例更高,错失了更 好的收入机会。跑单时段上,女骑手错失了单量更多的晚高峰和单价更高的夜间单。此外,女骑手本地户籍更多这一 特征使得性别收入差距缩小,这可能是由于本地骑手对当地的路况和地点更加熟悉,能够使用本地方言与商户和用户 更顺利地沟通等优势。 以上结果显示,外卖骑手的性别差异主要来自于女性骑手的劳动供给时长低于男性骑手,下面本报告将探究该现象背 后的深层原因。借鉴Farber(2005,2008,2015),Thakral & T6(2021),Duong et al.(2022)等劳动供给领域的经 典文献,本文采用下式进行实证检验: 更改地址、无法联系到顾客等)及商家或顾客原因导致的订单取消”。对骑手而言,时间冲击是一种机会成本,骑手 骑手固定效应,以控制骑手个体不可观测的异质性(例如个体偏好和预期)。&为误差项。
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