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在线数据揭示预期薪金的影响因素
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作者
王军
高见
+2 位作者
杨枭
刘金虎
周涛
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期307-314,共8页
数据资源的丰富和分析方法的创新,促使社会经济学逐渐转变为数据驱动的定量化学科。作为定量化人力资源的组成部分,薪金研究对社会经济发展有重要意义。然而,以往研究大多基于规模有限的普查数据,对不同经济和文化背景的考虑也不足。本...
数据资源的丰富和分析方法的创新,促使社会经济学逐渐转变为数据驱动的定量化学科。作为定量化人力资源的组成部分,薪金研究对社会经济发展有重要意义。然而,以往研究大多基于规模有限的普查数据,对不同经济和文化背景的考虑也不足。本文基于中国人力资源网站获取的大规模简历数据,分析了多种因素对求职者预期薪金的影响,结果发现身高、工作经验和教育程度等因素影响预期薪金,并且男女存在显著的差异。其中,女性平均预期低于男性,相比男性差大约五年工作经验或一个教育学位。最后,多变量回归方法验证了分析结果的鲁棒性。
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关键词
大数据
计算社会经济学
数据驱动
多变量回归
预期薪金
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题名
在线数据揭示预期薪金的影响因素
被引量：
3
1
作者
王军
高见
杨枭
刘金虎
周涛
机构
电子科技大学大数据研究中心
成都新经济发展研究院
电子科技大学数学科学学院
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期307-314,共8页
基金
国家自然科学基金(61703074,61673086)
文摘
数据资源的丰富和分析方法的创新,促使社会经济学逐渐转变为数据驱动的定量化学科。作为定量化人力资源的组成部分,薪金研究对社会经济发展有重要意义。然而,以往研究大多基于规模有限的普查数据,对不同经济和文化背景的考虑也不足。本文基于中国人力资源网站获取的大规模简历数据,分析了多种因素对求职者预期薪金的影响,结果发现身高、工作经验和教育程度等因素影响预期薪金,并且男女存在显著的差异。其中,女性平均预期低于男性,相比男性差大约五年工作经验或一个教育学位。最后,多变量回归方法验证了分析结果的鲁棒性。
关键词
大数据
计算社会经济学
数据驱动
多变量回归
预期薪金
Keywords
big data
computational socioeconomics
data-driven
multivariate regression
salary expectation
分类号
F249.24 [经济管理—劳动经济]
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
在线数据揭示预期薪金的影响因素
王军
高见
杨枭
刘金虎
周涛
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
3
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参考文献
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