报告行业投资评级 未提及 报告核心观点 报告围绕性别薪酬差距展开研究，通过对大量在线职业档案样本分析，从样本选择、技能距离、工资流动性、薪酬差距分解、职业历史轨迹模式及未来性别构成预测、公司类型与人力资本结果相关性等方面进行深入探讨，揭示时间和职业选择对性别薪酬差距的影响 [1][7] 各部分总结 样本选择 - 分析使用麦肯锡组织数据平台专有信息，数据来自数百万在线公共职业档案，涵盖超1000亿人工作和教育历史及超20亿个职位发布信息 [2] - 聚焦美国档案，从超6000万个已识别性别的档案中随机抽取100万男性和100万女性，用机器学习模型预测性别，仅纳入置信度超95%的预测结果 [3] - 从200万个个体数据集中筛选出声明教育情况、至少换过一次角色且最高教育程度后有至少10年工作经验的子集，最终样本为35235名女性和50529名男性，共85764人，约有36000个独特职位头衔，可映射到705种职业 [4] - 约三分之二样本工人2000年后开始职业生涯，约一半2005年后进入，各队列职业轨迹总体一致，对2012年开始职业生涯且到2022年有10年工作经验的子集分析结果相似 [5] - 样本反映在线工作历史档案，偏向高学历、高收入职业工作者，男女偏向不同，重新加权样本后结果方向相似 [9] 技能距离 - 通过查看个人所担任工作的技能要求估算技能距离，使用2090万个汇总职位发布数据，仅考虑至少出现在60%职位列表中的技能 [10] - 每次角色变动的技能距离通过将新技能加权数量除以新角色所需总技能数量计算，技能按频率加权，采用逆频率权重 [13][14] 工资流动性 - 研究工人职业路径和10年内角色转换，以2022年为基年确定职业生涯第10年任何职业的平均工资 [15] - 为了解男女职业轨迹模式差异，按职业平均工资将所有职业分为五等分，考察男女在职业生涯第10年按职业工资五等分的分布情况，跟踪他们从起始职业到第10年职业在五等分之间的移动 [16] 性别薪酬差距分解 - 整体薪酬差距通过比较男性和女性加权平均工资估算，2022年美国劳动力按职业划分的整体平均工资从劳工统计局获取，按性别分解使用IPUMS的男女工资差距比率和劳工统计局的按职业划分的工人性别分布，样本和美国整体劳动力薪酬差距均估计为27% [17][19] 起点和职业轨迹差异 - 采用反事实情景“如果女性在职业生涯前10年从自己起点开始遵循男性职业路径，第10年职业分布会怎样”，计算男女无性别平均工资，有意忽略职业内性别薪酬差距以专注于移动模式 [20] - 测量女性在反事实情景下的无性别平均工资，第10年男女无性别平均工资差距分为职业轨迹差异导致的差距和起点差异导致的差距 [24] - 样本中女性第10年无性别整体平均工资约82000美元，反事实情景下约89000美元，职业轨迹差异导致差距7000美元（8%），男性第10年整体平均工资约92000美元，起点差异导致差距3000美元（3%），职业轨迹差距对低收入五等分人群最高 [25] - 通过几种替代反事实情景和不同样本子集验证结果稳健性，结果一致 [26] 职业内晋升差异 - 将职业分为专业职业和企业职业两类，专业职业中角色内经验差异是职业内晋升导致薪酬差距的主要驱动因素，企业职业中资历水平和角色内经验差异都是根本驱动因素 [27] - 个人在第10年职业中的资历水平基于角色头衔和该职业总经验，样本中每个独特角色头衔分配到五个资历类别之一，根据劳工统计局职业工资分布为个人分配基于资历水平的工资乘数，忽略职业内性别薪酬差距以专注于晋升差异 [28] - 使用按百分位数划分的工资分布数据估算资历维度的工资，假设工资随角色头衔线性增长，考虑高任期低资历角色人员可能比低任期高资历角色人员收入更高的情况 [29][30] 工作时间差异 - 使用美国社区调查中美国劳动力按职业划分的男女工作时间数据，计算男女跨职业平均工作时间差异，以分离劳动投入差异的影响，工作时间差异可能源于兼职工作者比例差异或全职和兼职工作者总工作时间差异 [31] 职业历史轨迹模式和未来性别构成预测 - 麦肯锡全球研究院对美国未来工作的研究估计了到2030年按职业划分的劳动力需求，提供了到2030年需要转入增长职业和转出萎缩职业的工人总数 [32] - 使用样本历史职业轨迹数据跟踪职业间移动，为每个增长和萎缩职业估计不同性别工人留在原职业、转入其他增长职业和转入萎缩职业的比例，汇总这些估计以预测到2030年增长和萎缩职业的性别构成，未考虑外部因素潜在影响 [33][34] 公司类型与男女人力资本结果相关性 - 从样本中识别出7409名男性和5067名女性，他们在2010 - 2019年间至少在约1100家公司中的一家工作过，这些公司分为四类 [35] - 该子样本性别分布与整体样本相似，但更偏向高收入STEM和商业专业职业，比较四类公司中男女在职业生涯第10年的几个人力资本结果指标，数据基于职业平均水平，以识别通过特定类型公司与职业路径导致的薪酬差距之间的相关性 [36][37][38] - 通过分析三个子样本工人和在更窄时间范围内通过这些公司的个人验证结果稳健性，结果相似 [39] 术语表 - 对职业中断、职业路径、竞争得分、灵活性、性别薪酬差距、增长职业、萎缩职业、收入五等分、职业类别、职业、P+P赢家、绩效驱动型公司、以人为本公司、典型表现者、剩余薪酬差距、角色、角色变动、技能距离、工作经验、工作经验薪酬差距等术语进行定义 [41][42][43][44][45][46][47][48][49][50][51][52]