【C0151】C 刊复现！基于职业教育失配视角的人工智能发展与性别工资差距实证（Python 实现）
经济学
会计金融
管理科学
环境科学
数据整理与描述分析
科研图表与可视化
大规模计算
计量经济学与因果推断
Python
2026-05-19
参考文献：李苹,张兵.人工智能发展与性别工资差距——基于职业教育失配的视角[J/OL].软科学,1-16[2026-05-21].
本项目围绕人工智能发展、性别工资差距与职业教育失配的关系展开复现分析，研究对象为国家—年份—性别—职业层面的面板数据。样本覆盖 27 个国家、2011—2019 年、两类性别群体及 1—9 类职业，核心变量包括工资水平、人工智能发展水平、性别虚拟变量、职业教育失配变量、人口特征控制变量、宏观经济控制变量，以及国家、职业和年份固定效应。
项目主要回答三个问题：
人工智能发展是否显著影响劳动者工资水平； 人工智能对男性和女性工资的影响是否存在差异； 职业教育失配是否会改变人工智能对工资及性别工资差距的影响。
研究采用“多源数据清洗合并—职业教育失配指标构造—固定效应回归”的分析框架。结果显示，人工智能发展与工资水平提升显著相关；男性工资水平整体高于女性；人工智能与性别的直接交互效应并不稳健；职业教育失配会削弱人工智能对工资的正向影响，并可能进一步影响不同性别劳动者获得技术红利的程度。
兑换码获取