Гендерное неравенство и гипотеза компенсацию заработной платы: данные из Ливана

1. ВВЕДЕНИЕ

Гендерный разрыв или доходов разница между мужчинами и женщинами был рассмотрен многие ученые (Alonji и Бланка (1999), и белые, и Пит (1998)). Предметом завораживает современного общества. В центре исследований и общественных дебатов лежит гипотеза дискриминации по признаку пола, что при равных приобретенных навыков, получаемых компенсации мужчин больше, чем получаемых с самками. Эта гипотеза сводится к роли мужчин и стереотипов предположение, что природные способности определить тип рабочих мест для мужчин и женщин (Krefting, Бергер и Уоллес (1978)), выбор теории, что мужчины должны получать компенсацию за ущерб их социальной жизни (например, Фарелл (2005)), самостоятельного выбора гипотезу, что женщины исключает себя из конкурсов имеют глубокие культурные ограничения (например, Коул (1986)), выбор риска гипотеза согласуется с сожалением, что поведение избежание менеджер, который принимает решение, которое оказывается плохо больше сожаление, когда Это решение было более нестандартные (Мак-Кенна и Джонсон (1980)), производительность предположение, что рентабельность возрастает с увеличением числа женщин, нанял (Кавагути (2006)), а также гипотеза, что компенсацию заработной платы за равный мужчин навыков имеет более высокие доходы, чем у женщин (например, Бакстер и Райт (2000)) ..

Целью данной работы является исследование компенсации гипотезы с данными из Ливана. Под этим заголовком гипотезы, мы проверяем на наличие дискриминации ущерб в банковском секторе, который является одним из важнейших поставщиков работу в Ливане. С ущерб дискриминации, мы имеем в виду дискриминации недействительными экономического обоснования. Поскольку этот тип дискриминации является контрпродуктивным, ненаблюдаемых факторов дискриминации отрицательные функции рентабельности компании и экономического роста (Шаффер и др. (2000). Klasen и (2002)). Иными словами, для повышения заработной платы р-процентов (р%), люди будут в лучшем случае опыт увеличение их покупательной способности, в то время как женщины с сопоставимыми навыки в худшем опыт снижение их покупательной способности.

Тем не менее, данные о смещениях или дискриминации практики на рынке труда, смешивается в лучшем случае порождает две школы мысли. Первая группа исследователей соглашается с тем, разница между средней заработной платы мужчин и женщин, но объясняет это неравенство с различиями в карьерные цели, выбор, и человеческого капитала между мужчинами и женщинами. Соответственно, когда различия в области образования, опыта работы и предпочтения рассчитывал на разрыв между мужчинами и женщинами очередь быть статистически незначимым. В рационализации этот вывод, сторонники выбора теории утверждают, что мужские профессии являются более рискованными, а иногда и более опасным, таким образом, разрыв выражение премии соразмерно степени риска работы. Женщины приоритетами, с другой стороны, стабильной карьеры, которые могут быть прерваны для семейных обязанностей и воспитание детей.

Хеджес и Ноуэлл (1995) утверждают, что неравной оплаты труда связано с различиями в количественном способностей. По мнению автора, превосходство мужчин в области науки и математика может помочь объяснить разницу в доходах между мужчинами и женщинами. Уоррен Фарелл (2005) подняли очень важный вопрос, чтобы лишить возможности дискриминации в сфере труда в условиях рыночной экономики, основанной. Фаррелл спросил о рациональном найма мужчины, когда женщина с равной производительности труда может выполнять ту же работу на более низкой заработной платы. Он заключил, что неравной оплаты труда должно быть объяснение, которое связано с профессиональной производительности и различия, а не дискриминации практики. Фарелл определены 25 различий между мужчинами и женщинами решений, работы объяснить разницу в оплате труда. Ховард стены (2001), объяснил, что одна треть заработка дифференциалов-за различий в количестве рабочих часов в неделю, что женщины уделяют по сравнению с их коллегами-мужчинами, а 62 процентов из оставшихся различия можно объяснить различиями в оккупации выбор, опыт и образование. Некоторые необъяснимые различия процент, который составляет около 6 процентов, это самое большее, что можно назвать, как дискриминация в оплате труда ..

Вторая группа исследователей подчеркивает ответственность на рынке труда и социальных практик дискриминации в ограничении возможностей трудоустройства для женщин, особенно на высоких уровнях иерархии. Мак-Кенна и Джонсон (1980), сообщили, что женщины подвергаются дискриминации по прибытии на рынке труда. Elen Исаак (1995) добавил, что женщины находятся на нижней карьеры и заработной платы, начиная, как правило, ниже, чем их коллеги-мужчины. Отсутствие самостоятельного исправления механизм имеет тенденцию к увеличению этого разрыва во времени. Белый (1992) привел 1988 год, чтобы показать, что лишь 3 из 1000 генеральный директор составляют женщины. Женский участие в качестве финансового директора, главный операционный директор и исполнительный вице были крайне низкими. Зарплата картина была не яркой, а также. Lopez - Ибор et.al представил обширное исследование по вопросам дискриминации по признаку пола в продвижении. Этот случай стремится эмпирических данных от испанского рынка труда. Исследование показало, что стеклянный потолок "существует и путь женщины к верхней полон препятствий. Бакстер и Райт (2000), о котором говорится стеклянный потолок ", как это фаза, когда дальнейший прогресс для женщин становится почти невозможным. Этот потолок результате набора социальных убеждений, борьба за власть, и на рынке труда предубеждения, которое добавляет к дискриминации в отношении женщин на рабочем месте.

Эта школа мысли предоставляет различные диагностики. Дискриминация по признаку пола, является недействительным экономического обоснования (см., например, Элисон Рид (2001)). С дискриминации в отношении женщин бросает свой укоренен в традиции с культурными ограничениями, его выражение отличается от одной страны к другой. В развивающихся странах, где рабочих мест не хватает, а экономический рост низкий, дискриминация в отношении женщин только оппортунистически поймать внимание директивных маркеров. Используя данные из Болгарии, Джоллифф (2002) считает, что открытие Болгарии в системе рыночной экономики сопровождается повышенной разрыв в оплате труда женщин и мужчин. Джоллифф документов, которые мужчины, как 24 процентов выше, чем заработная плата женщин. На основании Конвей и Робертса (1983) 'ы подход, мы исследуем гипотезу, что пол является одним из положительных предиктором разрыва в оплате труда ..

2. Эмпирические результаты

В этом разделе описываются данные и представляет эмпирических моделях. Результаты оценки представлены ниже каждой эмпирической модели.

2,1 данных

Образца выбран стратифицированной случайной выборке, представляющей работников банковского сектора за 2007 год. Три банки выбрали среди 47 коммерческих банков, из которых первый банк является одним из банков высокий слой, второй банк является одним из банков, среди слоя, а последний банк является одним из банков в низший слой. Данные о сотрудниках включить годовой заработной платы, уровень опыта, возраста, рода занятий, в высшей степени, а также мужчин и женщин. Выборка включает 2051 сотрудников, из которых 889 являются женщинами, что составляет 43,3 процента от объема выборки. Средний заработок женщин составляет $ 13927 в год, в то время как у мужчин составит $ 18558. Мужчины опыт в среднем составляет 3 года дольше, чем их коллеги-женщины. Таблица 1 представляет собой распределение мужчин и женщин в различные виды работы.

Свет участия женщин в категории Управляющих объясняется тот факт, что женщины не нанял в качестве водителей или "офис мальчиков". Можно утверждать, что это является признаком дискриминации, поскольку нет никаких оснований полагать, что женщины не могут выполнять такую работу. Тот аргумент, что женщины не рекомендуется применять для таких профессий, потому что это социально неприемлемой, не является действительным 1. В самом деле, разумным заработной платы и льгот, предлагаемых в банковском секторе, несомненно, привлекают женщин, если они стоят шанс получить работу.

С другой стороны, участие женщин в среднего и высшего звена является низким по сравнению с участием мужчин. Разница оккупации вопиющих в топ-менеджмента, где доля мужчин составляет более 9 складки самок. Эта разница может оказать поддержку эффект стеклянного потолка. Это было бы более очевидным, когда мы рассматриваем образование достижения обоих полов. Таблица 2 показывает процентное распределение мужчин и женщин на различных уровнях образования.

Конечно разница в образовании достижения не поддерживает аргумент, что неравенство доходов является результатом высшего образования мужчин. Напротив, таблицы 2 видно, что университетское образование женщин является лучше, чем мужчины. Доля лиц с BA / BS и дипломы являются 53 процентов и 15,1 процента по сравнению с 39,3 и 10,5 процента и мужчин соответственно.

Таблица 3 показывает соотношение женщин и мужчин средних доходов между различными уровнями образования. Это соотношение резко падает с повышением уровня образования. 83,74 процентное соотношение для средних доходов отрицает возможность липкой эффекты пол, и низкие уровни для лиц с БА / Закладная или аспирантуру пользу гипотезы о стеклянный потолок ". Средний женского и мужского пола заработок с ученой степени доходят низко как 65,38 процента.

Наконец, в таблице 4 представлены средние женщин и мужчин в доходах различных категорий работы. Хотя это соотношение 106,6 процента к хранителям, это 77,83 на уровне высшего управленческого звена.

Таблица (5) обобщает предыдущие информации, представленной таблицы 1 до 4, и соответствующие хи-квадрат статистики:

Доля женщин среднего дохода заработной платы мужчин среднего дохода суммы заработной платы за образование и степень работу оккупации [R.sub.G] = ([[bar.E]. Sub.F] [[bar.E]. Sub.M] . соотношение вычисляется при нулевой гипотезе о какой-либо дискриминации в оплате труда между мужчинами и женщинами, то есть, [H.sub.0]: [R.sub.G] = 100. Мы используем хи-квадрат статистики, [хи площади] (.) 2, чтобы проверить нулевую гипотезу никакой разницы между работой категорий и уровней образования. Хи-квадрат статистика [Хи квадрат] (.) = [суммирования] ([[Florin]. sub.0] - [[Florin]. sub.e ])/[[ Florin]. sub.e], где [[Florin]. sub.0] является наблюдаемой частоты в той или иной категории, [f.sub.e] является ожидаемая частота в той или иной категории и (.) число степеней свободы определяется номер категории минус 1. Глядя на статистику колонке (2) таблицы (5), существует четкая отклонение нулевой гипотезы о никакой разницы в доходах между средним женщин и мужчин по образованию степеней и категории работы. нулевую гипотезу равенства в категории также массово отклонил (не загромождать стол не сообщают о таких статистических данных). Самки с ученой степени находятся в худшем положении с они менее $ 0,3462 за каждый $ 1, чтобы их коллеги мужского пола.

Мы также проверки нулевой гипотезы, что распределение женщин и мужчин среди работников образования равных по степени и категории работы. Это распределение симметрично относительно 33,33 уровней образования и 20 для работы категорий. Глядя на колонны (3) и (4) таблицы (5), Хи-квадрат статистики в районах падения отказа, так как статистика на 5 процентов больше уровня значимости, чем 5,991 в случае образования степеней и 9,488 в При работе категорий. Распределение по категории работы, говорит в пользу гендерных стереотипов гипотезу, что мужчины и женщины, как утверждается, подходящих для различных рабочих мест.

2,2 умозаключения Анализ

Конуэй и Робертса (1983) заявил, что статистический анализ дискриминации в сфере занятости следует изучить возможность пола или расы пробел путем использования двух подходов. Во-первых, возможность разница в средней заработной платы женщин и мужчин с использованием прямой регрессии, где прибыль является зависимой переменной, квалификации и пола в качестве независимых переменных. Во-вторых, возможность "шунтирование" женщин просто помещая их в нижний слой иерархии, чем их человеческого капитала предлагает. В этом случае мы используем обратный регрессии с использованием квалификации индекса зависимой переменной, заработной платы и гендерной проблематики в качестве независимых переменных.

Белый и Пиетт (1998) утверждал, что ассигнования в прямом или обратном регрессии зависит от набора и продвижения по службе, что работодатели следовать. Например, если заработная плата заявителя работу или продвижении по службе кандидатов определяется в соответствии с человеческим капиталом (опыт, образование, ... и т.д.), то прямая регрессии, которая использует заработную плату зависимой переменной и человеческих пожертвований в качестве независимых переменных. Гендерного коэффициент, в данном случае, будет предоставлять данные или нет пола или расы существует разрыв. Если, с другой стороны, процесс выбора присваивает фиксированной заработной платы для различных категорий работу, а также кандидатов рассматриваются и выбираются на основе своего человеческого капитала, обратной регрессии могут быть использованы для проверки меньшинства имеют более высокую квалификацию по той же заработной платы. Белый и Пиетт использовать прямой и обратной регрессии для оценки коэффициента расы (nonwhites является референтных групп, что принимает значение 0, а белые рабочие присваивается значение 1). Несмотря на путаницу в интерпретации коэффициента расы, белый и Пиетт приняли противоречивые результаты о значении расы коэффициент. Хотя Белый и Пиетт нашел противоречивые результат вполне нормальный во многих случаях и Виссер Schaeter (2003) утверждал, что такие противоречивые результаты, в прямом и обратном регрессии, следует толковать как исчерпывающие доказательства о наличии дискриминации.

Шефер и Виссер предложил использовать ортогональной регрессии в таких случаях, когда противоречивые результаты будут достигнуты, с целью проверки для дискриминации. Если результаты прямого и обратного регрессии результаты усугубляют друг друга, нет необходимости в ортогональной регрессии. Авторы также процитировал Maddala (1992) классический текст книги эконометрики, предоставляя уважительных причин необходимо использовать прямой и обратной регрессии. Maddala утверждал, что, когда направление причинно-следственная связь не ясно, что есть, заработной платы и квалификации переменной и пострадавших в то же время, расы или пола переменной, или если доход человека и ласки измеряются с ошибкой, обе модели могут применяться для оценки диапазона или ограничения на пола или расы переменной. Добром и интенсивном мнение о преимуществах и недостатках использования обратной регрессии была предоставлена Белый и Пиетт ..

2.2.1 Прямые регрессии

Мы тестируем существования разрыва в оплате труда между мужчинами и женщинами на различных уровнях образования и профессиональной категории в ливанском банковском секторе путем оценки прямого и обратного регрессии, как в Белом и Пиетт (1998). Прямой регрессии оценки компенсацию заработной платы в зависимости от их пола, опыта, образования и работы оккупации, а обратный модель оценки регрессии гендерной объективного индекса человеческого капитала как функция компенсации заработной платы и пола.

[Математическое выражение, просто непередаваемы В ASCII] (1)

где [Y.sub.i] обозначает получил заработную плату, Л. Н. это натуральный логарифм, я индексов лиц, [G.sub.i] является гендерное фиктивной переменной с 1 на 0 мужчин и для женщин, [A. sub.i] обозначает возраст работника прокси-сервер для работы опыт, [Z.sub.ji] представляет собой серию образования основе бинарных переменных, связанных с разными уровнями образования для / = 1, 2, 3, [X . sub.ik] представляет собой серию оккупации основе бинарных переменных, связанных с разными категориями работу при А = 1, 2, 3, 4 и 5, [[дельта]. sub.c] при с = 0, 1, 2, 3J и 4k коэффициенты, чтобы оценить, и [[эпсилон]. sub.i] является регрессия.

Уровень образования не должна превышать трех с уровнем 1 возложенные на сотрудников без степени (в контрольной группе из этой категории), уровень 2 возложенные на сотрудников BA / BS, а уровень 3 возложенные на работников с учеными степенями. Аналогичным образом, число категорий должностей ограничено 5, где 1 категория включает в себя хранителями (в контрольной группе из этой категории), 2 категория включает в себя административные работники, руководители категории 3, 4 категории среднего звена, а также категории 5 топ-менеджмента.

Уравнение (1) написана под нулевую гипотезу, что нет никакой разницы в оплате компенсации между мужчинами и женщинами с такой же опыт, образование, и профессию. Мы проверить эту гипотезу на основе [] дельта [. Sub.1], что коэффициент гендерного измерения скорости, при которой заработная плата начислена мужчин рост по уровням образования и профессиональной категории. Таблице (6) представлены результаты регрессии логарифма заработной платы на постоянной, пола, уровня образования и профессиональной категории.

Статистические свойства остаточного члена имеют решающее значение для устойчивости сметных коэффициентов. Одним из важных собственности является то, что ошибка термин некоррелированных по лиц на различных уровнях образования и профессиональной категории. Результаты таблицы (5), устойчив к существованию структур по ошибке условиях. Оценки прямых регрессии являются статистически значимыми, в результате чего коэффициент детерминированности равен 79,7%. Высокий коэффициент детерминации показывает, что пол, образование и профессиональную категории хорошим показателем изменения в заработной плате.

Отрезок прямой регрессии означает средний доход заработной платы по признаку пола, уровня образования и профессиональной категории. Это 7,876, что соизмеримо с годовой средний уровень заработной платы в размере 2633 или $ 219 в месяц. Это среднее, кажется, смещена в сторону среднего дохода на заработную плату рабочим, не имеющим степени и хранителей. Наиболее важным результатом таблице (6) является коэффициентом, касающихся гендерного заработной платы, [[дельта]. Sub.1] = 0,149. Использование антилогарифм, [e.sup.0.149] -1 = 0,16, этот коэффициент показывает, что мужчины зарабатывают на 16% больше, чем женщины с такой же опыт, образование, работа и категории.

Таблице (6) показывает, что опыт работы находится в прямой зависимости с изменением заработной платы доходов. С возрастом это количественная переменная, [[дельта]. Sub.2] = 0,026 предположить, что, как возраст или опыт увеличивается на 1 год, зарплата должны будут вырасти на 2,6 процента. В дополнение к коэффициенту связанные с опытом работы таблице (6) сообщает о двух коэффициентов связано с уровнем образования (проведение прочего еще и постоянное использование антилогарифм выражение): [[дельта]. Sub.32] = 0,082 заявляя, что лицо, занимающее BA / BS получает 8,54% больше, чем человек, не имеющий степень и [[] дельты. sub.33] = 0,192 предлагая, что проведение выпускник доходов степени увеличивается на 21,2% по сравнению с лицом, не имеющим степени.

Точно так же таблице (6) докладах также 4 коэффициенты, связанные с работой категории (проведение прочего еще и постоянное использование антилогарифм выражение): [[дельта]. Sub.42] = 0,254 заявляя, что и административных сотрудников зарабатывают в среднем на 28,9% больше, чем Соответствующий средний хранителей, [[дельта]. sub.43] = 0,624 заявляя, что руководитель зарабатывают в среднем на 86,64% больше, чем соответствующие средние показатели хранителей, [[дельта]. sub.44] = 1,143 предлагая, что лица среднего звена зарабатывают в среднем 213,6% больше, чем средний заработок хранителей, и [[дельта]. sub.45] = 1,594 предлагая том, что высшее руководство лица получают в среднем более чем 392,34% больше, чем у хранителей. 2 последнем индексировании коэффициенты показывают, что заработная плата растет в уровнях образования и квалификации.

Результате таблице (6) отвергает нулевую гипотезу, что нет никакой разницы между заработной платой мужчин и женщин с той же квалификации. Перейдем ставки, глядя на доходы физических лиц с тем же человеком вкладов, или путем изучения фонд "индекс" необходимы самки и самцы иметь одинаковый доход. Обратной регрессии, которая использует пожертвований или индекс человеческого в качестве зависимой переменной, гендерных и заработок в качестве пояснительных или независимой переменной может быть использовано. В рамках этих усилий, мы оцениваем прокси-сервер для человеческой одаренности.

2.2.2 Обратный регрессии

После Конвей и Робертса (1983), белый и Пиетт (2002), и Шефер и Виссер (2003) лучшим предиктором индекса человеческого капитала, является ожидание журнала фонда заработной платы. Уравнение (1) показывает, что фонд заработной платы является позитивным в зависимости от пола, возраста, образования и рода занятий. Эти объясняющих переменных представляют собой подмножество информации я, [[Omega]. Sub.i]. Таким образом, ожидания журнала заработной платы может быть записано как E [Ln ([Y.sub.i ])|[[ Omega]. Sub.i] = [y.sub.i], которые просто установлены значения уравнение (1). Использование ожидание журнала заработной платы в качестве прокси для индекса человеческого капитала, следующая модель может быть первой по оценкам ликвидации последствий полу:

[Математическое выражение, просто непередаваемы В ASCII] (2)

Результаты уравнения (2), не сообщается. Есть много аналогичных таблице (6). Все коэффициенты положительны, показывающие, что компенсацию заработной платы приводит к увеличению не только с пола (быть мужчина или женщина), но и накопленный опыт, уровень образования и рода занятий оккупации. Тем не менее, в целях исчисления уравнения (2) является устранение гендерного эффекта. Сделав, что мы используем установлены значения уравнения (2) в качестве прокси для индекса человеческого капитала и обозначать это как E [[y.sub.i] | [[Phi]. Sub.i] = [Ю. sub.i],

где [[Phi]. sub.i] [подмножество] [[Omega]. sub.i] [[Phi]. sub.i] является подмножеством [[Omega]. sub.i]. Следующие регрессии обратное оцениваются:

[Математическое выражение, просто непередаваемы В ASCII] (3)

Уравнение (3) является обратной регрессии установлены значения из уравнения (2) от журнала заработной платы и пола. Уравнение (3) написана под нулевую гипотезу, что нет никакой разницы в средней квалификации мужчин и женщин с таким же доходом. Мы проверить эту гипотезу на основе коэффициента [[тета]. Sub.2], который измеряет степень, в которой дискриминация снижает уровень вознаграждения для женщин с более высоким уровнем квалификации, чтобы уровень оплаты труда мужчин с более низкой квалификации и квалификации. Иными словами, мужчины с более низкой квалификации заработать такую же заработную плату, чем женщины с более навыков. Для обратной регрессии, ожидается, что индекс человеческого капитала является отрицательной функцией гендерного манекена.

Результаты регрессии установлены значения уравнения (2) на постоянной, войдите заработной платы и гендерного фиктивная переменная, представлены в таблице (7). Коэффициент интерес, [[тета]. Sub.2], является отрицательным и статистически значимым. Этот вывод подтверждает результаты таблицы (6). Таким образом, это свидетельствует о том, что мужчина нуждается в более низкой квалификации индекс приравнять его коллега женщины. Именно, мужчины потребности 94 процентов квалификации индекс женщин, одновременно получая одинаковую заработную плату.

+3. ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Целью исследования является статистический тест, различия в заработках между мужчинами и женщинами, даже после учета для нескольких независимых переменных. Выбор банковский сектор, чтобы исключить разногласия в связи с выбора карьеры, условий труда, продолжительности рабочего дня, профсоюз статуса.

Результаты исследований подтвердили наличие разницы между мужчинами и женщинами прибыль, даже если сделать поправку на опыт, образование и профессиональное категории. Непосредственные результаты регрессии показал, что коэффициент гендерного является статистически значимым, и это позволяет предположить, что мужчина зарабатывает 16 процентов, чем женщин равного человеческого одаренности. Обратная регрессия используется для проверки, есть ли различия между квалификациями мужчин и женщин равной заработной платы, результаты подтверждают, что мужчина требует меньше человеческого капитала, чтобы уравнять женщин дохода. И в прямом и перевернутом регрессии поддерживает дискриминацию теории. Женщины в ливанском банковском секторе получают низкую зарплату по сравнению с мужчинами.

Ссылки:

Altonji, J.G. и Морская пехота Великобритании Бланк (1999), "расовых и гендерных на рынке труда", в Справочник Экономика труда, под ред. О. Эшенфельтер, Д. Card, Vol. 3С. Elsevier.

Коул, С. (1986), "дискриминацию по признаку пола и допуска в медицинскую школу, 1929-1984", Американский журнал социологии, 92, 549-567.

Конвей, D.A. и высокое напряжение Робертс (1983), "Обратный регрессии, справедливости и занятости дискриминации", журнал по бизнесу и экономике и статистике.

Фарелл, W. (2005), "Почему мужчины зарабатывать больше: Потрясение Правда за разрыва в оплате труда", AMACOM Div американских MGMT, Assn.

Исаак, Е. (1995), "Гендерная дискриминация на рабочем месте: обзор литературы", Communciations из ACM, специальный выпуск о женщинах в компьютерных, 38, 58-59.

Джоллифф, D. (2002), "разрыв в оплате труда в Болгарии: полупараметрическое оценки распределения," Журнал Сравнительная экономика, 30, 276-295.

Кавагути, D. (2007), "рынок тест на дискриминацию по признаку пола: данные по японской панели данные на уровне фирм," Международный журнал по промышленному развитию, 25, 441-460.

Klasen, S. (2002), "Low школьного образования для девочек, замедление роста для всех? Кросс-кантри доказательств о влиянии гендерного неравенства в сфере образования по экономическому развитию, Всемирным банком Обзор, 16, 345-373.

Krefting, Лос-Анджелесе, Бергер, P.K. и М. Уоллес (1978), "Вклад секс распределения работы связи, а также профессиональной классификации работу sextyping: Два исследования," Журнал профессионального поведения, 13, 181-191.

Maddala, Г. С. (1992), "Введение в эконометрике," Нью-Йорк: Макмиллан, Макмиллан. Нью-Йорк.

Шефер, K.C. и М.Л. Виссер (2003), "Обратный регрессии и ортогональные Регрессионный анализ в сфере занятости дискриминации", журнал судебной экономики, 16, 2003, 283-298.

Шаффер, магистр гуманитарных наук, J.R.W. Джоплин, военная полиция Белл, Т. Лау и С. Огуз (2000), "дискриминация по признаку пола и связанных с работой результаты: кросс-культурные сравнения женщин, работающих в Соединенных Штатах и Китае," Журнал профессионального поведения, 57, 395-427.

Белый P.F. и М. Пиетт (1998), "Использование" обратной регрессии "В Анализ занятости дискриминации". Журнала судебной экономики, 11, 127-138.

Белый, J. (1992), "Несколько хороших женщин: Ломая преграды для руководителей высшего звена", Prentice-Hall.

Райт, E.O. Дж. Бакстер (2000), "Гипотеза стеклянный потолок: ответ на критику," Гендер и общество ", 14, 814-821

Абдалла Дах, Ливанского университета Америки, Бейрут, Ливан

Бернард Бен Сита, Ливанского университета Америки, Бейрут, Ливан

Мустафа Дах, Ливанского университета Америки, Бейрут, Ливан

АВТОР профили:

Д-р Абдалла Дах является адъюнкт-профессор экономики Ливанского университета Америки, Бейрут, Ливан. Он был удостоен степени доктора по экономике в Университете Колорадо Боулдер. В сферу его исследований включают налогового бремени, дискриминации теории, масло прогнозирование, экономика, туризм, потребление энергии и теория ценообразования. Д-р Дах опубликовал в журналах, таких как журнал энергетики и развития, журнал Международной Академии индустрии гостеприимства исследований, Международного гостеприимства, отдыха и туризма Management Journal.

Д-р Бернард Бен Сита является профессором экономики