【摘 要】
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数据资源的丰富和分析方法的创新,促使社会经济学逐渐转变为数据驱动的定量化学科。作为定量化人力资源的组成部分,薪金研究对社会经济发展有重要意义。然而,以往研究大多基
【机 构】
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电子科技大学大数据研究中心,成都新经济发展研究院,电子科技大学数学科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61703074,61673086)
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数据资源的丰富和分析方法的创新,促使社会经济学逐渐转变为数据驱动的定量化学科。作为定量化人力资源的组成部分,薪金研究对社会经济发展有重要意义。然而,以往研究大多基于规模有限的普查数据,对不同经济和文化背景的考虑也不足。本文基于中国人力资源网站获取的大规模简历数据,分析了多种因素对求职者预期薪金的影响,结果发现身高、工作经验和教育程度等因素影响预期薪金,并且男女存在显著的差异。其中,女性平均预期低于男性,相比男性差大约五年工作经验或一个教育学位。最后,多变量回归方法验证了分析结果的鲁棒性。
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