Gender Diversity in Economics Summer School : Contenu du programme

par Raquel Fernández

Ce cours porte sur les changements culturels et le genre. Il aborde le rôle de la culture, en se concentrant sur la participation des femmes au marché du travail, la fécondité et l’investissement en capital humain. Les pratiques culturelles liées à la famille affectent la prise de décision au sein de la famille et interagissent avec la politique. Diverses forces, dont les nouvelles politiques et technologies, ont conduit les institutions et la culture familiales à changer.

Structure

• Focus on Cultural Change and Gender
• How culture shapes female labor force participation, fertility and human capital investment
• How diverse forces, including new policies and technologies, have led family institutions and culture to change

Références clés

• Bau N. & Fernández R., 2021, The Family as a Social Institution, CEPR Discussion Paper No. 16263.
• Fernández R., 2007, « Women, Work, and Culture », Journal of the European Economic Association, 5(2-3), pp 305-332.
• Fernández R., 2014, « Women’s rights and development », Journal of Economic Growth, 19, pp 37-80.
• Fernández R., Parsa S. & Viarengo M., 2024, « Coming out in America: AIDS, Politics, and Cultural Change », Journal of Law, Economics and Organization.
• Fernández R. & Parsa S, 2022, « Gay Politics Goes Mainstream: Democrats, Republicans and Same-sex Relationships », Economica, 89, pp 86-109.

par Elena Stancanelli

Les femmes sont toujours sous-représentées en économie, en particulier parmi les professeurs titulaires. Les interventions sur les modèles sont généralement efficaces pour attirer davantage de femmes en économie, mais elles ne suffisent pas à rétablir l’équilibre entre les hommes et les femmes dans ce domaine. Comment rendre l’économie plus inclusive et plus diversifiée du point de vue du genre ?

Structure

• Why are women under-represented in economics?
• Why do female speakers at economics seminars tend to receive patronising questions?
• Why does the inclusion of more women in academic committees not improve the promotion chances of female candidates?

Références clés

• Bagues M., Sylos Labini M. & Zinovyeva N., 2017, « Does the Gender Composition of Scientific Committees Matter », American Economic Review, 107 (4), pp 1207-1238.
• Dupas P., Sasser Modestino A., Niederle M., Wolfers J. & The Seminar Dynamics Collective, 2021., Gender and the Dynamics of Economics Seminars, NBER WP No. 28494.
• Lundberg S., 2022, « Gender Economics and the Meaning of Discrimination », American Economic Association Papers and Proceedings, 112, pp 588-91.
• Porter C. & Serra D., 2020, « Gender Differences in the Choice of Major: The Importance of Female Role Models », American Economic Journal: Applied Economics, 12(3), pp 226-254.
• Stevenson B. & Zlotnik H., 2018, « Representations of Men and Women in Introductory Economics Textbooks », American Economic Association Papers and Proceedings, 108, pp 180-85.
• Wu A., 2018, « Gendered Language on the Economics Job Market Rumors Forum », American Economic Association Papers and Proceedings, 108, pp 175-179.

par Elena Stancanelli

Ce cours présentera les concepts et la pratique de l’allocation du temps en fonction du sexe, qui est à l’origine des préjugés et de l’inégalité entre les hommes et les femmes. Les questions conceptuelles et de mesure de l’économie de la répartition du temps seront abordées. Les carnets d’emploi du temps, qui constituent l’unique outil de mesure des heures consacrées au travail rémunéré, au travail domestique non rémunéré, au temps parental et au temps libre, seront illustrés par une application de l’enquête américaine sur l’emploi du temps (American Time Use Survey).

Structure

• The gendered allocation of time
• How to measure (unpaid) household work and childcare?
• What are the pros and cons of time diaries?
• An application with the American Time Use Survey

Références clés

• Kabatek J., Stancanelli E. & Van Soest A., 2014, « Income taxation, labour supply and housework: a discrete choice model for French couples », Labour Economics, 27, pp 30-43.
• Ramey V., 2009, « Time Spent in Home Production in the 20^th Century: New Estimates from Old Data », The Journal of Economic History, 69(1), pp 1-47.
• Stancanelli E. & Van Soest A., 2012, « Retirement and Home Production: A Regression Discontinuity approach », American Economic Review, ,102(3), pp 600-605.
• Stancanelli E. & Van Soest A., 2016, « Partners’ Leisure Time Truly Together Upon Retirement », IZA J Labor Policy, 5(12).

par Thomas Breda

Ce cours donnera un aperçu général de l’ampleur des inégalités entre les hommes et les femmes sur le marché du travail, de leur évolution au cours des dernières décennies et de leurs principaux déterminants possibles. À partir d’une description des écarts salariaux inconditionnels et conditionnels entre les hommes et les femmes dans différents pays, il examinera successivement les causes possibles de ces écarts : discrimination, ségrégation entre les professions et les entreprises, temps de travail et trajectoires de carrière autour de la naissance d’un enfant, différences de préférences ou de « traits psychologiques », etc. Les interventions politiques existantes et possibles seront enfin examinées, ainsi que leur justification.

Structure

• Overview of gender inequality at work across countries and time
• Review of possible explanations
• General discussion of possible policy intervention

Références clés

• Blau F. D. & Kahn L. M., 2000, « Gender differences in pay », Journal of Economic Perspectives, 14(4), pp 75-99.
• Blau F. D. & Kahn L. M., 1992, « The gender earnings gap: learning from international comparisons », The American Economic Review, 82(2), pp 533-538.
• Blau F. D. & Kahn L. M., 2020, « The gender pay gap: Have women gone as far as they can? », Inequality in the United States: A Reader, pp 345-362.
• Breda T., Dutronc-Postel P., Parraud J. S. & Tô M., 2021, Gender pay gaps within companies, IPP Policy Brief n°68.
• Goldin C., 2014, « A Grand Gender Convergence: Its Last Chapter », American Economic Review, 104(4), pp 1091-1119.

par Thomas Breda

Les femmes sont moins nombreuses que les hommes à se spécialiser dans les domaines des sciences, des technologies, de l’ingénierie et des mathématiques (STIM). Pourquoi les femmes ne s’orientent-elles pas vers des domaines à forte intensité mathématique tels que la physique ou l’informatique ? Est-ce dû à une discrimination sous-jacente, à des différences de résultats scolaires entre les sexes ou à des différences dans les choix éducatifs faits par les étudiants plus tôt ? Quel est le rôle des normes de genre dans l’explication de ces faits ?

Structure

• Why should we care about the underrepresentation of women in STEM?
• Are women particularly discriminated against in STEM careers (in and outside academia)?
• Have women and men different abilities for math and science? When do these differences
• emerge and can they explain differences in educational choices?
• Do female and male students of similar abilities make different educational choices and why
• is this the case?
• What are the possible policies to foster female participation in STEM?

Références clés

• Breda T., Grenet J., Monnet M. & Van Effenterre C., « Do female role models reduce the gender gap in science? Evidence from French high schools », Economic Journal, forthcoming.
• Breda T. & Hillion M., 2016, « Teaching accreditation exams reveal grading biases favor women in male-dominated disciplines in France », Science, 353(6298), pp 474-478.
• Breda T., Jouini E., & Napp C., 2018, « Societal inequalities amplify gender gaps in math », Science, 359(6381), pp 1219-1220.
• Breda T., Jouini E., Napp C. & Thebault G., 2020, Gender stereotypes can explain the gender-equality paradox, Proceedings of the National Academy of Sciences.
• Breda T. & Napp C., 2019, Girls’ comparative advantage in reading can largely explain the gender gap in math-related fields, Proceedings of the National Academy of Sciences.
• Ceci S. J., Ginther D. K., Kahn S. & Williams W. M., 2014, « Women in academic science: A changing landscape », Psychological science in the public interest, 15(3), pp 75-141.

par Anne Boring

Les évaluations de l’enseignement par les étudiants (SET) sont largement utilisées dans les décisions d’embauche, de promotion et de licenciement des enseignants. Il est difficile de mesurer l’efficacité de l’enseignement, que ce soit pour les étudiants, les enseignants ou les administrateurs. Les universités traitent généralement les évaluations des étudiants comme si elles mesuraient principalement l’efficacité ou la qualité de l’enseignement. S’il peut sembler naturel de penser que les réponses des étudiants à des questions telles que « L’enseignant était-il efficace ? » mesurent l’efficacité de l’enseignement, ce n’est pas une évidence. En effet, les meilleures données disponibles à ce jour montrent que ce n’est pas le cas : ces réponses sont entachées de biais qui sont plus forts que tout lien qu’elles pourraient avoir avec l’efficacité.

Structure

• How SET are affected by gender biases and stereotypes
• How the bias varies by discipline and by student gender, among other things
• Why it is not possible to adjust for the bias, because it depends on so many factors
• How to design survey experiments

Références clés

• Boring A. & Philippe A., 2021, « Reducing discrimination in the field: Evidence from an awareness raising intervention targeting gender biases in student evaluations of teaching », Journal of Public Economics, 193, 104323.
• Boring A., 2017, « Gender biases in student evaluations of teaching », Journal of Public Economics, 145, pp 27-41.
• Boring A., Ottoboni K. & Stark P., 2016, Student evaluations of teaching (mostly) do not measure teaching effectiveness, ScienceOpen Research.

par Elena Stancanelli

Les stéréotypes de genre sont à l’origine de comportements qui font obstacle à l’égalité entre les hommes et les femmes. Il existe des preuves solides que les stéréotypes de genre affectent de manière significative les comportements de tous les groupes de population. Les comportements stéréotypés et les jugements partiaux peuvent avoir des conséquences négatives importantes sur les trajectoires des femmes et des personnes LGBTQI sur le marché du travail et à l’extérieur. Quelle est l’efficacité des quotas de genre pour briser les stéréotypes et les préjugés liés au genre ?

Structure

• How to detect, measure, and change (implicit) gender biases?
• Why are women and other minority « punished » harsher than the average man for similar « mistakes »?
• Do gender quotas impact change? What are their pros and cons?  

Références clés

• Abbate N. et al., 2024, « Discrimination Against Gay and Transgender People in Latin America: A Correspondence Study in the Rental Housing Market », Labour Economics, 87.
• Avitzour E. et al., 2020, On the Origins of Gender-Biased Behavior: The Role of Explicit and Implicit Stereotypes, NBER Working Paper No. w27818.
• Bagues M. et al., 2015, « Does the Gender Composition of Scientific Committees Matter? », American Economic Review, 107(4), pp 1207-38.
• Bertrand M. et al., 2019, « Breaking the Glass Ceiling? The Effect of Board Quotas on Female Labour Market Outcomes in Norway », The Review of Economic Studies, 86(1), pp 191-239.
• Egan M. et al., 2022, « When Harry Fired Sally: The Double Standard in Punishing Misconduct », Journal of Political Economy, 130(5), pp 1184-1248.
• Moreau N., Stancanelli E. & Van Soest A., 2024, A Vignette Study of Gender Biases in Couples, mimeo.
• Sarsons H., 2024, Interpreting Signals in the Labor Market: Evidence from Medical Referrals, mimeo.

par Anne Boring

De nombreuses organisations ont mis en œuvre des politiques de diversité, d’équité et d’inclusion (DEI) visant à favoriser des lieux de travail inclusifs et équitables. Ces initiatives comprennent souvent des formations à la diversité, des pratiques de recrutement inclusives et des structures de rémunération équitables. Toutefois, certaines études révèlent que certaines initiatives d’IED ne produisent pas les résultats escomptés et peuvent même se retourner contre elles. Les travailleurs soutiennent-ils ces politiques ?

Structure

• Gender and negotiations: from « Women don´t ask » to gender differences in negotiation
• Laboratory methods: how to use the laboratory elicitation to study gender and negotiation
• Ambiguity: key element to understand gender differences in negotiation
• Usual suspects: risk preferences, confidence and stereotypes

Références clés

• Azmat G. & Boring A., 2020, « Gender Diversity in Firms », Oxford Review of Economic Policy, 36(4), pp 760-782.
• Boring A. & Delfgaauw J., 2024, « Social desirability bias in attitudes towards sexism and DEI policies in the workplace », Journal of Economic Behavior & Organization, 225, pp 465-482.
• Aksoy B., Carpenter C. & Sansone D., 2024, « Understanding labor market discrimination against transgender people: Evidence from a double list experiment and a survey », Management Science, 0(0).
• Chang E.H. et al., 2019, « The mixed effects of online diversity training », Proceedings of the National Academy of Sciences, 116(16), pp 7778-7783.
• Dobbin F. & Kalev A., 2016, « Why diversity programs fail », Behavioral science, 94(7).
• Dobbin F. & Kalev A., 2022, Getting to Diversity: What Works and What Doesn’t, Harvard University Press.

par Elena Stancanelli

La violence fondée sur le genre (VFG) englobe la violence physique et verbale, y compris le harcèlement, ainsi que la cyberviolence et les brimades. L’une des formes les plus étudiées de la violence fondée sur le genre est la violence domestique, également connue sous le nom de violence entre partenaires intimes (VPI), qui entraîne malheureusement des taux élevés de féminicides. Les coûts économiques de la violence liée au sexe sont énormes pour les victimes comme pour la société. Pourtant, il arrive souvent que les victimes de la violence liée au sexe ne la signalent pas à la police ou aux autorités. Les représailles, les réactions négatives et l’incapacité des institutions à faire face à la violence liée au sexe sont des facteurs importants. Quel est le rôle de la police ?

Structure

• The economic costs of GBV
• Why do the targets do not report to the police?
• How to counter backlash and retaliations?
• What is the role of policing in preventing feminicides?
• Should we have more female police officers? 

Références clés

• Amaral S. et al., 2023, Deterrence or Backlash? Arrests and the Dynamics of Domestic Violence, NBER Working Paper 30855.
• Bhalotra S. et al., 2021, Job displacement, unemployment benefits and domestic violence, CEPR Discussion Paper 16350.
• Miller A. R. & Carmit S., 2019, « Do Female Officers Improve Law Enforcement Quality? », The Review of Economic Studies, 86, 5(310), pp 2220-2247.
• Rees D., Sabia J. & Kumpas G., 2020, Anti-Bullying Laws and Suicidal Behaviors among Teenagers, NBER Working Paper 26777.
• Stancanelli E., 2024, Terrorism, Crime, and Policing, mimeo.