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- W3006835260 abstract "Dieser Beitrag untersucht die geschlechtsspezifische Lohnlucke am Mittelwert und entlang der Lohnverteilung. Fur unsere Analyse nutzen wir Daten des Sozio-okonomischen Panels. Wir schatzen die bereinigte Lohnlucke zwischen Mannern undFrauen unter Verwendung einer Methode des Maschinellem Lernens (post-double-LASSO Ansatz). Die mit dieser Methode geschatzten bereinigten Lohnlucken unterscheiden sich substantiell von den Ergebnissen konventioneller Ansatze. Hauptgrund fur diese Unterschiede ist, dass der Ansatz des Maschinellen Lernens eine Vielzahl von Interaktionen und Polynomen zweiter Ordnung sowie unterschiedliche Kontrollvariablen entlang der Lohnverteilung wahlt. Dieses Ergebnis deutet daraufhin, dass flexiblere Modelspezifikationen benotigt werden, um die Geschlechterlohnlucke adaquat zu schatzen. Wir zeigen auch, dass die Schatzergebnisse robust gegenuber Selektion aufgrund unbeobachtbarer Merkmale sind." @default.
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