Decomposition analysis is a long-es

Decomposition analysis is a long-established method that has most frequently been used to study wage diﬀerentials between groups of individuals, especially between the genders (for a meta-analysis, see Weichselbaumer and Winter-Ebmer, 2005). While less common, the method is also suited to the investigation of diﬀerences in labour market outcomes between time points rather than groups (e.g., Bachmann and Sinning, 2016; Fairlie and Sundstrom, 1999). Nevertheless, previous studies on the drivers of change in the prevalence of particular employment types in Australia have relied on shift-share analysis (e.g., de Ruyter, 1997; Sadler and Aungles, 1990; Shomos et al., 2013). Shift-share analysis is usually based on macro-data and can only be used to investigate the role of one explanatory factor at a time. In contrast, decomposition approaches based on multiple regression analysis allow exploration of the role of one factor while holding other factors constant.

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分解分析是一种历史悠久的方法，最常用于研究个人群体之间，尤其是性别之间的工资差异（有关荟萃分析，请参见Weichselbaumer和Winter-Ebmer，2005年）。尽管不那么普遍，该方法也适合于调查时间点之间而不是群体之间劳动力市场结果的差异（例如，Bachmann和Sinning，2016； Fairlie和Sundstrom，1999）。尽管如此，以前关于澳大利亚特定就业类型流行率变化的驱动因素的研究仍依赖于转移份额分析（例如，de Ruyter，1997； Sadler和Aungles，1990； Shomos等，2013）。班次份额分析通常基于宏数据，并且一次只能用于调查一种解释性因素的作用。相反，

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分解分析是一种长期建立的方法，最常用于研究个人群体之间的工资差异，特别是性别之间的工资差异（关于荟萃分析，见韦希塞尔鲍默和温特-埃布默，2005年）。这种方法虽然不太常见，但也适合调查时间点之间，而不是群体之间劳动力市场结果的差异（例如，巴赫曼和辛宁，2016年;费尔利和桑德斯特伦，1999年）。然而，以前关于澳大利亚特定就业类型流行程度变化的驱动因素的研究依赖于移位份额分析（例如，De Ruyter，1997年;萨德勒和昂格尔斯，1990年;Shomos等人，2013年）。移位共享分析通常基于宏观数据，一次只能用于调查一个解释性因素的作用。相比之下，基于多重回归分析的分解方法允许探索一个因素的作用，同时保持其他因素不变。

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分解分析是一种长期存在的方法，最常用于研究个体群体之间的工资差异，尤其是性别之间的差异（meta-analysis，见Weichselbaumer和Winter-Ebmer，2005）。与传统的劳动力市场调查方法相比，前者更适用于劳动力市场，后者则更不适用于后者。尽管如此，以前关于澳大利亚特定就业类型流行率变化驱动因素的研究都依赖于转移份额分析（例如，de Ruyter，1997；Sadler and Aungles，1990；Shomos等人，2013）。偏移份额分析通常基于宏观数据，每次只能用于调查一个解释因素的作用。相比之下，基于多元回归分析的分解方法允许探索一个因素的作用，同时保持其他因素不变。<br>

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