Evaluating Gender Wage Inequality in Academia using Causal Inference Methods for Observational Data
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摘要
本研究基于University of North Carolina系统的12,039名教职工工资与Google Scholar学绩数据，使用倾向得分匹配、加权回归与因果森林等方法估计性别对对数工资的因果效应，发现经调整后女性平均比可比男性低约6%（方法间估计范围约5.9%–6.6%），且薪酬差异在学科（医学与健康科学最严重）、职业生涯阶段与研究产出水平上存在显著异质性，为高校工资透明化与定向干预提供了可操作的因果证据 [page::1][page::14][page::15]
