economic project

            G ender D ifferences in R eturns on Education          I. Introduction    For a society that claim s to value equality in the w orkplace, the gender gap in w ages in  A m erica seem s aw fully persistent. This paper investigates the differences in w ages betw een m en  and w om en at different levels of education using data from  a sub sam ple of the C urrent  Population Survey (2012). Such analysis w ill help reveal the nature of the gender gap, and m ay  help identify the segm ents in w hich discrim ination in the w orkforce m ay exist. U sing linear  regressions, I first confirm  the w age gap in the data and that returns to education are positive.  N ext, I use interaction variables to illum inate gender differences on returns at the different levels  of education (high school, bachelor’s, and m aster’s). O verall, I find that fem ales see higher  returns than m en for com pleting high school and college, but not for graduate school.                                     II. D ata    The data set consists of 999 observations of w orking individuals betw een the ages of 18  and 54:                    The average age in the sam ple is 39.11 years old. O n average, individuals m ade $16.92  an hour w ith a standard deviation of $9.80. The average highest grade com pleted, 13.28, show s  that m ost graduated high school. 88%  of the sam ple have high school diplom as, 24%  hold a  bachelor's degree, and 7.4%  have com pleted at least a m aster’s. ​ ​A  m ajority w as w hite (81.6% ).  10%  of the individuals w ere black, 9%  w ere other races. 22.7%  of the w orkers w ere part­tim e.  A pproxim ately half of the sam ple w as fem ale. The follow ing histogram  show s the distribution of  education level:        M ost of the data lies on the m ilestone years. The 12, 14, 16, and 16 areas represent high school  diplom as, associate's, bachelor’s, and m aster’s degrees. H ow ever there is som e am biguity at the  14th grade level: these observations could be both associate’s degree holders or four year college  dropouts.                     III. Em pirical M ethodology    To com pare gender differences in the returns on w ages at different levels of education I  run a linear regression on log w ages:        The particular variables of interest are B 9, B 10, and B 11. These interaction variables w ill show   the additional percentage point increase or decrease in w ages that fem ales accrue at the different  levels of education.   B ecause the distribution of w ages is skew ed right, I choose to use log w ages, w hich are  m ore norm ally distributed and thus m ay increase the goodness of fit. B ased on prior research, I  expect to see positive, though dim inishing, returns to age. Thus, one w ould expect B 1 to be  positive and B 2 to be negative. Incom e inequality betw een w hites and blacks is w ell established  in econom ic literature, so I expect B 3 to be negative. B 4 is also likely negative since m any of the  higher paying jobs w ould be full tim e. I expect a negative coefficient on the fem ale variable,  m atching m y hypothesis that the w age gap is present in the data. Lastly, the coefficients on the  dum m y variables for com pletion of high school, com pletion of a bachelor’s, and com pletion of a  m aster’s are expected to be positive because higher education levels allow  individuals to access  higher w age positions.   There are som e potential concerns w ith this m ethodology. First, there is inevitably a  sam ple selection problem  since w e are only looking at the data of em ployed people. For  exam ple, if it w ere the case that being fem ale low ered the probability of being em ployed due to  discrim ination, then the sam ple observations w ould only represent the fem ales w ith a relatively  high m arginal productivity of labor. Thus, B 5 m ight underestim ate the true m agnitude of the  w age gap. A nother possible concern is om itted variable bias. For exam ple, living in a city is  likely positively correlated w ith higher w ages. M oreover, it m ay be the case that having a  m aster’s degree is correlated w ith a higher probability of living in a city. These positive  correlations w ould cause an upw ard bias on B 8.                    IV . R esults        C olum n 1 show s the baseline specification w hich includes all the race dum m y variables and does  not include the interaction variable for fem ale and education. A ll the variables are significant at  the 5%  level except for the race dum m y variables for A m erican Indian, A sian, M ixed, and  H ispanic. A ll signs on the significant coefficients are consistent w ith the predictions discussed in  the previous section. I conducted an F (4,986) test on the variables for A m erican Indian, A sian,  M ixed, and H ispanic and found that none had a statistically significant im pact on w ages, all else  constant (p=.18). Thus, I decided to rem ove them  from  the regression in colum n 2. The adjusted  R ^2 for colum n 1 w as .164.  In colum n 2, I add the interaction variables for fem ales and education level. The adjusted  R ^2 slightly im proved in this specification to .168. The interaction variables are interpreted as  follow s: fem ales see an additional return of 5.6%  com pared to m en for graduating high school,  an additional 24%  return com pared to m en for graduating college, and a negative 26%  return  com pared to m en for a m aster’s degree, all else equal. A ll the interaction variables are significant  at the 5%  level. The signs on the rest of the coefficients are consistent w ith the initial predictions,  except for the coefficient on bachelor’s degrees. The statistical insignificance of the bachelor’s  variable in this regression can be explained as a point in the education level w here fem ale w ages  catch up to the m ale w ages (i.e. the w age gap closes).  In fact, m y regression predicts that at the  bachelor’s degree level of education, fem ale w ages average about 8 percentage points higher  than m en. H ow ever, the gap reappears for graduate level jobs. A t that point, the m odel predicts  that m en see about a 20%  higher return than w om en, all else constant. The follow ing graph  show s how  the w age gap is “pinched” for bachelor’s degree w ages:        V . C onclusion    In theory, it is not surprising that a w age gap persists at low er levels of education. Jobs  that do not require degrees tend to involve m ore m anual labor, thus have positive returns on  physical strength. A ccording to m y results, fem ale w ages catch up to m ale w ages w ith a  bachelor’s degree, but lag behind m ale w ages at the graduate level. This m ay be evidence of  gender discrim ination for senior positions. A ll in all, these results lend insight into the nature of  the gender gap: Since the gap closes w ith a bachelor’s degree, there does not seem  to be evidence  that w om en earn less doing the sam e jobs as m en. It seem s a m ore likely explanation for the the  overall w age gap is that a disproportionate am ount of m en get hired for top paying positions.  Further investigation could involve using linear probability m odels to test gender differences in  the probability of being em ployed in senior executive positions.