Pokaż uproszczony rekord

dc.contributor.authorJędrzejczak, Alina
dc.contributor.authorTrzcińska, Kamila
dc.date.accessioned2023-12-29T07:19:05Z
dc.date.available2023-12-29T07:19:05Z
dc.date.issued2023-12-27
dc.identifier.issn1508-2008
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11089/48954
dc.description.abstractGender equality is a fundamental human right and one of the core values of the European Union (EU). Great efforts have been made to defend this right and to promote gender equality within the member states and around the world. However, there are still significant differences between men and women, especially in terms of income. The main objective of the paper is to compare income distributions for gender groups across four Central European countries, Poland, Slovakia, Czechia and Hungary, i.e., the members of the Visegrád Group (V4). These countries share similar histories and similar economic development, but there are substantial differences between their approaches to economic reforms, including labour market policy. This, in turn, is reflected in different income distributions and income inequality patterns. There is a debated research issue regarding the methodology of measuring the gender gap – the traditional methods based on comparing means and medians seem unsatisfactory as they do not consider the shape of income distributions. The paper’s novelty lies in the application of the relative distribution concept, which goes beyond the typical focus on average income differences toward a full comparison of the entire distribution of women’s earnings relative to men’s. In the paper, we implement a parametric approach for estimating the relative distribution, which allows us to compare and visualise the “gap” between the gender groups at each distribution quantile. The basis for the calculations was the microdata from the Luxembourg Income Study (LIS). The statistical methods applied in the study were appropriate to describe the gender gap over the entire income range. The results of the empirical analysis helped to reveal similarities and substantial differences between the countries.en
dc.description.abstractRówność płci jest jedną z podstawowych wartości Unii Europejskiej (UE). Wiele wysiłków włożono w obronę tego prawa i promowanie równości płci w państwach członkowskich i na całym świecie, jednak nadal obserwuje się znaczne różnice między mężczyznami i kobietami, które dotyczą między innymi dochodów. Wciąż dyskutowana jest także kwestia badawcza dotycząca metodologii pomiaru zjawiska tzw. luki dochodowej – tradycyjne metody oparte na porównywaniu średnich i median wydają się niezadowalające, ponieważ nie uwzględniają całego rozkładu dochodów. Celem artykułu jest analiza rozkładów dochodów obserwowanych w czterech krajach Europy Środkowej: Polsce, Słowacji, Czechach i na Węgrzech, należących do Grupy Wyszehradzkiej (V4). Kraje te mają podobną historię, podobny rozwój gospodarczy, ale istniały i wciąż istnieją znaczne różnice między ich podejściami do reform gospodarczych, w tym do polityki rynku pracy, co znajduje odzwierciedlenie w odmiennych rozkładach dochodów i ich nierównomierności. W artykule proponujemy parametryczne podejście oparte na rozkładzie relatywnym, które umożliwia porównanie i wizualizację „luki” między grupami płci dla każdego kwantyla rozkładu. To nowe podejście wykracza więc poza typowe analizy oparte na średnich lub medianach, w kierunku porównania całego rozkładu dochodów kobiet z rozkładem dochodów mężczyzn. Podstawą obliczeń były mikrodane pochodzące z LIS (Luxembourg Income Study). Zastosowane w badaniu metody statystyczne okazały się odpowiednie do opisu luki między mężczyznami a kobietami w całym przedziale dochodów. Wyniki analizy empirycznej pozwoliły ujawnić zarówno podobieństwa, jak i istotne różnice między krajami.pl
dc.language.isoen
dc.publisherWydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiegopl
dc.relation.ispartofseriesComparative Economic Research. Central and Eastern Europe;4pl
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.subjectincome inequalityen
dc.subjectgender gapen
dc.subjectDagum distributionen
dc.subjectrelative distribution methoden
dc.subjectVisegrád Groupen
dc.subjectnierówności dochodowepl
dc.subjectluka płcipl
dc.subjectrozkład Dagumapl
dc.subjectmetoda rozkładu względnegopl
dc.subjectGrupa Wyszehradzkapl
dc.titleThe Gender Gap in the Visegrád Group Countries Based on the Luxembourg Income Studyen
dc.title.alternativeLuka dochodowa w krajach Grupy Wyszehradzkiej na podstawie danych pochodzących z Luxembourg Income Studypl
dc.typeArticle
dc.page.number45-64
dc.contributor.authorAffiliationJędrzejczak, Alina - University of Lodz, Department of Statistics and Demographyen
dc.contributor.authorAffiliationTrzcińska, Kamila - University of Lodz, Department of Statistics and Demographyen
dc.identifier.eissn2082-6737
dc.referencesAitchison, J., Brown, J.A.C. (1957), The Lognormal Distribution, Cambridge University Press, Cambridge.en
dc.referencesAvram, S., Popova, D. (2022), Do taxes and transfers reduce gender income inequality? Evidence from eight European welfare states, “Social Science Research”, 102, 102644, https://doi.org/10.1016/j.ssresearch.2021.102644en
dc.referencesBlau, F.D., Kahn, L.M. (2000), Gender Differences in Pay, “Journal of Economic Perspectives”, 14 (4), pp. 75–99, https://doi.org/10.1257/jep.14.4.75en
dc.referencesBlau, F.D., Kahn, L.M. (2003), Understanding International Differences in the Gender Pay Gap, “Journal of Labor Economics”, 21 (1), pp. 106–144, https://doi.org/10.1086/344125en
dc.referencesBoneva, T., Buser, T., Falk, A., Kosse, F. (2022), The Origins of Gender Differences in Competitiveness and Earnings Expectations: Causal Evidence from a Mentoring Intervention, “CEPR Discussion Paper”, no. DP17008, https://doi.org/10.2139/ssrn.4009409en
dc.referencesCordova, K., Grabka, M.M., Sierminska, E. (2022), Pension Wealth and the Gender Wealth Gap, “European Journal of Population”, 38 (4), pp. 755–810, https://doi.org/10.1007/s10680-022-09631-6en
dc.referencesCozarenco, A., Szafarz, A. (2023), Financial inclusion in high‑income countries: gender gap or poverty trap?, [in:] V. Hartarska, R.J. Cull (eds.), Handbook of Microfinance, Financial Inclusion and Development, Edward Elgar Publishing, Cheltenham–Northampton, pp. 272–296, https://doi.org/10.4337/9781789903874.00024en
dc.referencesDagum, C. (1977), A new model of personal income distribution: specification and estimation, “Economie Appliquée”, 30 (3), pp. 413–437.en
dc.referencesDoorley, K., Claire, K. (2020), Tax‑Benefit Systems and the Gender Gap in Income, “IZA Discussion Paper”, No. 13786, https://doi.org/10.2139/ssrn.3713627en
dc.referencesEurostat (n.d.), Structure of earnings survey, https://ec.europa.eu/eurostat/web/microdata/structure‑of‑earnings‑survey (accessed: 25.09.2023).en
dc.referencesGlaubitz, R., Harnack‑Eber, A., Wetter, M. (2022), The Gender Gap in Lifetime Earnings: The Role of Parenthood, “DIW Berlin Discussion Paper”, No. 2001, http://doi.org/10.2139/ssrn.4071416 (accessed: 23.05.2023).en
dc.referencesGreselin, F., Jędrzejczak, A. (2020), Analyzing the Gender Gap in Poland and Italy, and by Regions, “International Advances in Economic Research”, 26, pp. 433–447, https://doi.org/10.1007/s11294-020-09810-3en
dc.referencesGreselin, F., Jędrzejczak, A., Trzcińska, K. (2023), A new parametric approach to Gender Gap with application to EUSILC data in Poland and Italy, “Statistical Analysis and Data Mining”, 16 (3), pp. 1–17, https://doi.org/10.1002/sam.11623en
dc.referencesHandcock, M.S., Morris, M. (2006), Relative distribution methods in the social sciences, Springer Science & Business Media, New York.en
dc.referencesJędrzejczak, A. (2015), Regional Income Inequalities in Poland and Italy, “Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe”, 18 (4), pp. 27–45, https://doi.org/10.1515/cer-2015-0027en
dc.referencesJędrzejczak, A., Pekasiewicz, D. (2020a), Changes in Income Distribution for Different Family Types in Poland, “International Advances in Economic Research”, 26 (2), pp. 135–146, https://doi.org/10.1007/s11294-020-09785-1en
dc.referencesJędrzejczak, A., Pekasiewicz, D. (2020b), Teoretyczne rozkłady dochodów gospodarstw domowych i ich estymacja, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź.en
dc.referencesJędrzejczak, A., Pekasiewicz, D., Zieliński, W. (2021), Confidence interval for quantile ratio of the Dagum distribution, “REVSTAT Statistical Journal”, 19 (1), pp. 87–97, https://www.ine.pt/revstat/tables.html (accessed: 25.09.2023).en
dc.referencesKleiber, C. (2008), A Guide to the Dagum Distributions, [in:] D. Chotikapanich (ed.), Modeling Income Distributions and Lorenz Curves, Springer, Berlin, pp. 97–117, https://doi.org/10.1007/978-0-387-72796-7_6en
dc.referencesKleiber, C., Kotz, S. (2003), Statistical Size Distributions in Economics and Actuarial Sciences, John Wiley & Sons, Hoboken, https://doi.org/10.1002/0471457175en
dc.referencesLeythienne, D., Ronkowski, P. (2018), A decomposition of the unadjusted gender pay gap using structure of earnings survey data, Publications Office of the European Union, Luxembourg.en
dc.referencesLIS Cross‑National Data Center in Luxembourg (n.d.), LIS Database, https://www.lisdatacenter.org/our‑data/lis‑database/ (accessed: 25.10.2022).en
dc.referencesLuxembourg Income Study (LIS) Database (n.d.), http://www.lisdatacenter.org (accessed: 25.10.2022).en
dc.referencesOECD (2011), Divided We Stand. Why Inequality Keeps Rising, OECD Publishing, Paris, https://read.oecd‑ilibrary.org/social‑issues‑migration‑health/the‑causes‑of‑growing‑inequalitiesin‑oecd‑countries_9789264119536‑en#page1 (accessed: 25.07.2023).en
dc.referencesOECD (2015), In It Together: Why Less Inequality Benefits All, OECD Publishing, Paris, https://read.oecd‑ilibrary.org/employment/in‑it‑together‑why‑less‑inequality‑benefits‑all_9789264235120‑en#page1 (accessed: 25.07.2023).en
dc.referencesSzczepaniak, M., Szulc‑Obłoza, A. (2020), Labour Market Institutions and Income Inequalities in the Visegrad Group Countries, “Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe”, 23 (3), pp. 75–90, https://doi.org/10.18778/1508-2008.23.21en
dc.referencesTARKI (2009), European Social Report 2009, TÁRKI Inc., Budapest.en
dc.referencesWorld Bank (2016), Poverty and Shared Inequality 2016. Taking on Inequality, https://doi.org/10.1596/978-1-4648-0958-3en
dc.referencesWorld Bank (2020), Making Transition Work for Everyone: Poverty and Inequality in Europe and Central Asia, World Bank, Washington.en
dc.referencesZaidi, S. (2009). Main drivers of income inequality in central European and Baltic countries‑some insights from recent household survey data, World Bank Policy Research Working Paper, (4815), https://doi.org/10.1596/1813-9450-4815en
dc.referencesZenga, M., Jędrzejczak, A. (2020), Decomposition of the Zenga inequality index I(Y) into the contributions of macro‑regions and income components – an application to data from Poland and Italy, “Argumenta Oeconomica”, 1 (44), pp. 101–125, https://doi.org/10.15611/aoe.2020.1.05en
dc.contributor.authorEmailJędrzejczak, Alina - alina.jedrzejczak@uni.lodz.pl
dc.contributor.authorEmailTrzcińska, Kamila - kamila.trzcinska@uni.lodz.pl
dc.identifier.doi10.18778/1508-2008.26.30
dc.relation.volume26


Pliki tej pozycji

Thumbnail

Pozycja umieszczona jest w następujących kolekcjach

Pokaż uproszczony rekord

https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Poza zaznaczonymi wyjątkami, licencja tej pozycji opisana jest jako https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0