WPS8433 Policy Research Working Paper 8433 Gender Gap in Earnings in Vietnam Why Do Vietnamese Women Work in Lower Paid Occupations? Iffat Chowdhury Hillary C. Johnson Aneesh Mannava Elizaveta Perova East Asia and the Pacific Region Office of the Chief Economist May 2018 Policy Research Working Paper 8433 Abstract Differences in earnings between male and female workers aspirations of 12-year-old children. Specifically, the analysis persist in developed and developing countries despite a nar- simulates what the gender wage gap would be if boys and rowing of gender gaps in educational attainment over the girls pursued the occupations they aspired to at age 12, and past half-century. This paper examines the gender wage gap the distribution of salaries remained unchanged. The paper in Vietnam and shows that a nontrivial part of the gap is does not find support for the hypothesis that gender norms associated with occupational sorting. The paper considers drive occupational sorting by inducing aspirational sorting three explanations for why occupational sorting emerges. at an early age. Finally, for individuals with higher educa- First, it explores whether women sort into occupations with tion, the paper checks if occupational sorting occurs during better nonmonetary characteristics, such as paid leave and the school-to-work transition, when women face higher shorter hours. The data from Labor Force Surveys support barriers in finding a job in their field of study. The analy- this hypothesis. Second, it checks if occupational sorting sis does not find evidence to support this last hypothesis. among the adult labor force is driven by social norms Overall, the findings suggest that in Vietnam gender-spe- about gender roles learned and internalized at an early age. cific preferences for nonmonetary job characteristics To do so, the paper checks for evidence of sorting in the play a key role in the emergence of occupational sorting. This paper is a product of the Office of the Chief Economist, East Asia and the Pacific Region. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://www.worldbank.org/research. The authors may be contacted at eperova@worldbank.org. The Policy Research Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. Produced by the Research Support Team Gender Gap in Earnings in Vietnam: Why Do  Vietnamese  Women  Work  in  Lower  Paid  Occupations?   EAST ASIA AND PACIFIC GENDER INNOVATION LAB  Iffat Chowdhury, Hillary C. Johnson, Aneesh Mannava and Elizaveta Perova  JEL Codes: J71, J33, J31, J16, J13.  Keywords: Gender wage gap, Gender streaming, Occupational sorting, Vietnam   1. Introduction A gap in earnings between women and men in the labor force is a common empirical feature of the labor  market in countries around the world. The gender wage gap has been documented by economists for over  half a century. While its magnitude has diminished in that time, it has seldom disappeared. To date, every  country has some degree of wage inequality. Even in Iceland, ranked first in the World Economic Forum’s  Global Gender Gap Index 2016, women’s earnings are on average approximately 79% that of men’s. In  the country with the lowest ranking, Yemen, that figure is 63%.    One factor frequently cited to explain this gap was the difference in levels of education between male and  female  workers.  Indeed,  under  the  Millennium  Development  Goal  on  promoting  gender  equality  and  empowering women one target was to “(e)liminate gender disparity in primary and secondary education,  preferably by 2005, and in all levels of education by no later than 2015.” Over the long term, perhaps in  part  as  a  result  of  such  directed  efforts,  the  global  trend  has  been  a  narrowing  of  the  education  gap  between men and women, and even a reversal in some countries including Vietnam. Figure 1 shows that  male and female enrollment rates in primary and secondary education are similar, with female enrollment  exceeding male enrollment at the secondary level in East Asia and Latin America.   Figure 1: Gender gaps in enrollment around the world  Educational enrollment rates Primary, male. Primary, female. Secondary, male. Secondary, female. 120 100 Net Enrollment in % 80 60 40 20 0 EAP ECA LAC MENA SAR AFR World Source: World Development Indicators (WDI) 2014. The latest available date was used for every region.  The persistence of the gender wage gap stands at odds with the narrowing of the education gap. Figure 2  makes  this  point  more  strongly  ‐  for  a  set  of  countries  in  East  Asia,  not  including  Vietnam,  which  we  explore in this study, controlling for levels of education actually increases the magnitude of the gender  2  wage gap, i.e. for women and men with the same level of education, the gender wage gap is larger than  the average gender wage gap.   Figure 2: Gender wage gap widens when we control for education  Gender gap in earnings of wage and salaried workers 0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 0.60 0.70 0.80 0.90 1.00 Raw gender gap 0.81 0.19 Controlling for education 0.69 0.31 Female earnings per $1 of male earnings Gender gap Countries included: Cambodia, Indonesia, Philippines, Timor Leste   Source: World Bank staff calculations using EAPPOV harmonized database  If  differences  in  education  levels  do  not  play  a  role  in  explaining  the  gender  wage  gap  in  East  Asian  countries  today,  what  factors  are  responsible  for  observed  differences  in  wages  between  men  and  women?  One  factor  that  has  received  increasing  attention  in  the  literature  is  occupational  sorting.  Peterson and Morgan (1995) find that wage differences between men and women are very small within  an establishment for the same occupation. In their study, sorting into establishments and, in particular,  occupations explains a large portion of the aggregate gender wage gap in the US. Similarly, Blau and Kahn  (2016) show that human capital variables explained little of the observed gender gap in the US in 2010, in  contrast with occupation and industry which account for over half of the gap.  Fafchamps, Soderborn and  Benhassine (2008) find that the sorting into occupations and firms explains the gender wage gap in a set  of nine countries in Sub‐Saharan Africa and two countries in North Africa.  We build on this work by examining the role of occupational sorting in gender wage gaps in Vietnam.  We  also explore some potential channels for emergence of occupational sorting there. Vietnam offers a great  setting for these analyses ‐ gender gaps in educational enrollment have been more or less closed and the  rates  of  female  labor  force  participation  are  relatively  high  (see  Appendix  I).  From  an  analytical  3    perspective, this implies that differences in human capital and differential selection into the labor force  are less likely to be big drivers of the gender wage gap. From a policy perspective, this setting supports a  focus  on  occupational  sorting  in  the  task  of  tackling  inequalities  in  economic  opportunities  between  genders rather than on first order issues of labor force participation and education.   We start by showing that the gender wage gap in Vietnam persists despite the closing of the education  gap and demonstrate that a large fraction of this wage gap is associated with occupational sorting. Then,  we explore three hypotheses about how occupational sorting occurs:    Occupational sorting occurs once women are in the labor market and is explained by sorting on  the  non‐monetary  characteristics  of  jobs.  Women  are  more  willing  to  forego  monetary  compensation for greater job security, insurance or leave since they have stronger preferences  for  these  non‐monetary  characteristics,  potentially  due  to  non‐equal  distribution  of  care  and  household chores.    Occupational sorting emerges much before women enter the labor market. Social norms about  gender roles learned at an early age drive differences in career aspirations between young girls  and boys. Career aspirations affect choices of the level of education and field of study, and thus  predetermine occupational choices when girls enter the labor force.    Sorting  into  different  occupations  occurs  during  school‐to‐work  transition,  because  of  gender  specific  barriers  to  finding  jobs  within  one’s  field  of  study.  We  only  test  this  hypothesis  for  individuals  who  have  upper  secondary,  vocational  or  tertiary  education,  where  specialization  during study affects the types of jobs that are available.   We find support for the first hypothesis:  our analysis suggests that women have stronger preferences for  non‐monetary job characteristics. We do not find evidence that differences in career aspirations of young  boys and girls are a likely culprit for gender wage gaps in the future (the second hypothesis). Similarly, our  results do not suggest that women face greater barriers in the school‐to‐work transition: they are not  more likely compared to men to work outside of their field of study.   The remainder of this paper is structured as follows: in Section 2, we provide an overview of the relevant  literature. In Sections 3 and 4, we present the empirical strategy and data sources respectively. We discuss  the results in Section 5. Section 6 concludes.   2. Literature  This paper touches on several strands of literature: the dynamics of the gender wage gap in different parts  of the world; the drivers behind the gender wage gap, including, the role of human capital vs. sorting; and  finally, explanations of why occupation and industry sorting emerge.  Several studies have documented the decline in the gender wage gap in the US and OECD countries since  at least the 1970s (Peterson and Morgan, 1995, Blau and Kahn, 2008). In developing countries, the trend  is less clear‐cut ‐ Weichselbaumer and Winter‐Ebmer (2005) find conflicting trends in different parts of  the world in a meta‐analysis. A common driver for the falling gap has been the narrowing of the gender  gap in human capital, in terms of relative experience (O’Neill and Polacheck, 1993; Blau and Kahn, 1997)  and in particular, education. Figure 1 shows that enrollment rates for boys and girls are similar in primary  and secondary education in the most regions of the world. There is also reason to believe that increasing  4    enrollment among girls is translating into higher levels of educational attainment. Grant and Behrman  (2010) show that conditional on ever being enrolled, girls have higher levels of educational attainment  than boys, and across 38 less developed countries, girls progress through school at the same or faster  pace than boys. Becker, Hubbard and Murphy (2010) show that the gender gap in college attainment had  reversed in 67 of 120 countries in their sample between 1970 and 2010, including in countries with below‐ median per capita GDP.  Consequently, gaps in human capital now explain a smaller portion of the gender wage gap than in the  past. Blau and Kahn (2016) show that human capital variables explained 27% of the gender wage gap in  the US in 1980 but only about 8% in 2010. In contrast, occupation and industry choice explained 27% of  the gap in 1980 and 49% in 2010. This is in line with findings from other countries – on average, human  capital characteristics explain 5.3% of the wage gap in OECD countries and 6.4% in developing countries,  but when controlling for occupation this reduces significantly to 3.6 and 3.2 % (Oostendorp 2009). What  then explains occupation‐industry sorting?  Sorting into industries has received less attention in the literature than sorting into occupations, but is  important from a policy perspective. In the East Asian “miracle” economies, women were often clustered  in  the  manufacturing  sector,  especially  the  export  manufacturing  sector.  When  Taiwan,  China,  experienced economic growth, manufacturing jobs were often lost to countries with lower labor costs;  women in Taiwan, China, as a result enjoyed fewer of the benefits of that growth (Zveglich Jr and van der  Meulen Rodgers, 2004).   Occupational sorting has been tackled in a few different ways in the literature. A first set of explanations  focused on differences in levels of human capital (Mincer and Polachek, 1974). Specifically, greater human  capital may raise productivity in some occupations more than in others. In this case, individuals are likely  to  sort  across  occupations  based  on  their  human  capital  level.  However,  as  we  note  above,  these  differences have become less pronounced over time.   A second set of explanations focuses on differences in preferences and constraints between women and  men.  Currie  and  Chaykowski  (1992)  find  differences  in  benefit  coverage  between  male‐  and  female‐ dominated occupations. Female dominated jobs had lower pension benefits but better paid‐ and unpaid‐ leave. They explain the variation using a model where women face a greater trade‐off between time in  household production and labor production.   A  third  set  of  explanations  centers  around  gender  differences  in  educational  paths.  Since  many  occupations today require occupation specific human capital that is acquired through education, gender  streaming in education can have an effect on occupational choice and the gender pay gap (Black, Haviland,  Sanders and Taylor, 2008). Women continue to lag in the STEM fields and particularly in mathematically‐ intensive fields (Ceci, Ginther, Kahn, and Williams, 2014).  There is substantial evidence that mathematics  test scores, math‐based curricula and math as a college major are predictive of future income, while verbal  abilities are not (Arcidiacono, 2004).    A plausible explanation of education streaming may be a performance gap between the genders that has  been observed in different fields across different settings. In the US, girls and boys show no differences in  5    math or verbal skills at the start of education, but girls start to fall behind in math as early as fifth grade  (Fryer and Levitt 2011). Furthermore, Niederle (2010) finds that boys are more likely to perform in the  right tail of the distribution in the math section of the SAT, Advanced Placement tests (AP) and Graduate  Record  Examinations  (GRE)  in  the  US.  Bharadwaj  et  al.  (2012)  find  similar  trends  in  middle‐  and  low‐ income  countries,  such  as  Chile,  Mexico  and  Thailand  on  the  Programme  for  International  Student  Assessment (PISA) ‐ around fourth grade, boys begin outperforming girls in math at both the median level  and at top quantiles.   But there is considerable gender sorting that goes beyond performance. In the US and the Netherlands,  boys are generally more likely to study science and math than girls even after controlling for performance,  constructed from previous mathematics test scores (Buser, Niederle and Oosterbeek, 2014) or SAT scores  (Turner and Bowen, 1999).1 These gender specific choices which are not explained by performance may  be due to the fact that girls have lower levels of self‐assessment conditional on performance and that  parents are more likely to invest in mathematics education for male children, as Bharadwaj et al. (2012)  find  in  Chile.  Vietnam,  however,  seems  to  be  atypical  with  respect  to  these  results.  Dercon  and  Singh  (2013) in a study of the Young Lives data from Ethiopia, India, Peru and Vietnam find that girls outperform  boys in Vietnam and also that parents have a pro‐girl bias in education aspirations for their children.   Another branch of literature has explored the role of psychological traits. This work suggests that women  are  more  risk‐averse  and  altruistic,  have  a  lower  preference  for  competition  and  are  less  willing  to  negotiate. Some of this evidence is context‐specific. Women appear to exhibit more risk‐aversion in their  investments (Jianakoplos and Bernasek ,1998; Hinz, McCarthy and Turner, 1997), a pattern that persists  even controlling for lower levels of income among women. Babcock et. al. (2017) show that women are  more likely than men to be asked to volunteer to tasks with a low impact on the likelihood of a promotion  and are also more likely to accept. Buser, Niederle and Oosterbeek (2014) find that a lower preference for  competition, controlling for academic ability, explains about 20% of the gender difference in choice of  academic  track  among  high  school  students  in  the  Netherlands.  Bowles,  Babcock  and  Lai  (2006)  demonstrate that there are differences between genders in the propensity to initiate negotiations in the  US, with Card, Cardoso and Kline (2015) finding empirical support for the role of bargaining in explaining  the gender earnings gap in the Portuguese labor market.   It is important to understand when these observed differences in these psychological traits emerge.  For  instance, Brinig (1995) empirically tests risk preferences with a sample of elementary, high school and  graduate students and finds that gender alone does not explain differences in risk preferences, but it  becomes a significant predictor when interacted with age. The author finds that gender differences in  risk preference peak at the age of 30.  In a field experiment in Israel, Gneezy and Rustichini (2004) find  that boys react to competition, by running faster in races when competing against someone rather than  running alone, while girls do not.  Dreber, von Essen and Ranehill (2011), on the other hand, find that  boys and girls react equally to competition in a similar experiment in Sweden. There is also mixed  evidence in gender differences in risk taking at younger ages. Booth and Nolen (2012) find that among                                                               1  Buser, Niederle and Oosterbeek (2014) look at the track choices of Grade 9 students for their last three years of  high school, whereas Turner and Bowen (1999) look at incoming university students’ choice of college major.  6    10 and 11‐year‐old children, boys are more risk taking when compared to girls in mixed sex schools, but  find no differences between boys and girls who attend single sex schools. Cardenas et al. (2012)  compare competition and risk preferences among children ages 9‐12 in Sweden, a country with a high  gender equality index, and Colombia, a country with a lower gender equality index. In Colombia, girls  and boys are equally competitive in four different tasks while in Sweden girls are more competitive than  boys in certain tasks while boys are more competitive than girls in others. However, boys in both  countries are more risk taking than girls, with the gap in risk taking being narrower in Sweden. While the  evidence overall is varied, it does suggest that these preferences are not necessarily fixed at younger  ages.   3. Empirical strategy  Our analysis consists of two stages. In the first, we empirically establish the premise of this paper ‐ that  the  gender  wage  gap  persists  in  Vietnam  despite  a  narrowing  of  differences  in  levels  of  educational  attainment, and that occupational sorting explains a non‐trivial portion of this gap. In the second stage,  we explore the three explanations for the emergence of occupational sorting. We describe each stage in  more detail below.  a) Role of occupational sorting in gender wage gaps in Vietnam  To establish the persistence of the gender wage gap and the importance of occupational segregation, we  rely on a decomposition approach similar to Peterson and Morgan (1995) and Fafchamps et al. (2009).  This approach is purely descriptive. We attempt to document the magnitude of gender wage gap, and  assess  the  importance  of  different  factors,  including  education  as  well  as  occupational  and  industry  sorting. The estimated coefficients on education or industry or occupation dummies can be interpreted  as  the  return  to  education  (or  choice  of  occupation  or  industry)  as  well  as  its  correlation  with  an  unobserved ability term. We estimate the following equations:                  (1)              (2)       (3)  where   is our measure of earnings,   includes a set of controls for the province, whether the area is  rural  or  urban,  the  respondent’s  age  and  whether  he/she  belongs  to  an  ethnic  minority,  are  dummies for the highest level of education, and   and   are dummies for the occupation and  industry respectively.   The measure of the gender wage gap in each equation is  . Comparing the  s across the three equations  provides  a  descriptive  picture  of  relative  contributions  of  education  and  choice  of  occupation  and  industry.  For  instance,  comparing  coefficients   and  reveals  whether  differences  in  the  level  of  educational attainment between men and women explain some of the gender wage gap. If differences in  education do not explain the gender wage gap, we would expect that    . If on the other hand, the  unconditional  gender  wage  gap  is  driven  by  the  fact  that  women  have  lower  levels  of  educational  attainment than men, we would expect that  .  7    Similarly, comparing   and   reveals whether occupational segregation contributes to the gender wage  gap. If men and women were equally likely to work in a specific industry and occupation, we would expect  that controlling for occupation and industry would not change the observed wage gap (  . If on  the other hand, following Peterson and Morgan (1995), we expect that women sort into lower paying  occupations and industries, we would expect that  .   b) Emergence of occupational and industry sorting   i. In the labor market: Sorting over non‐monetary characteristics  Our first hypothesis is that occupational sorting is a result of sorting over the non‐monetary characteristics  of jobs. By non‐monetary characteristics, we refer in this analysis to average weekly hours, having a formal  job contract and having the following employment benefits: health insurance, social insurance and paid  leave. Women may be more willing than men to forego monetary compensation in exchange for these  non‐monetary characteristics. We check if there is evidence that women who are currently employed as  wage workers have a stronger preference for these non‐monetary characteristics by estimating:               (4)                 (5)  where   is a dummy variable that takes a value of 1 if a specific non‐monetary characteristic is available  to  individual    in  their  job,  and    is  the  number  of  hours  of  work  per  week.  We  consider  four  non‐ monetary characteristics that are captured in the LFS: having a formal contract, health insurance, social  insurance and paid leave.   To see whether these preferences contribute to the gender gap, we continue the decomposition exercise  in  1 3  adding controls for non‐monetary characteristics. Specifically, we estimate:  α β Σ μ                (6)  α β Σ Σ Σ Σ μ     (7)  Comparing    to    reveals  the  extent  to  which  adding  dummies  for  non‐monetary  characteristics    contributes to gender wage gap. If , one may conclude that a part of the observed gender wage  gap is explained by gender specific sorting across non‐monetary characteristics. Comparing   to   can  tell us whether gender‐specific differences in non‐monetary characteristics of the jobs are fully explained  by occupation‐industry sorting, or whether women choose jobs with better non‐monetary benefits within  specific  industries  and  occupations.    would  support  the  first  argument,  while    would  support the second.  Taken  together,  results  from  4 – 7   provide  descriptive  evidence  of  the  role  that  gender  specific  preferences  for  non‐monetary  benefits  play  in  occupational  segregation  and  the  gender  wage  gap.  Equations (4) and (5) establish whether women in Vietnam are more likely to work in jobs with certain  non‐monetary characteristics. Equations (6) and (7) check whether sorting into jobs based on their non‐ monetary benefits contributes to the observed gender wage gap, and whether such sorting overlaps with  sorting into specific industries and occupations.  8    ii. Before the labor market: The role of norms  Our second hypothesis is that streaming occurs well before men and women enter the labor market. This  has important policy implications because some occupations and industries require occupation or industry  specific human capital that needs to be accumulated starting at an early age. To become an engineer, for  instance, one typically needs training at the tertiary level in the form of an engineering degree. But in  order to pursue an engineering degree, one may need to have a minimum level of training in mathematics  and science prior to entering university. This is affected by the choices one makes in choosing between  the humanities and sciences tracks in high school, which may in turn be affected by a choice of which  subjects to focus on in middle school. Consequently, decisions made at an early age may rule out specific  occupations as career options at a later stage.   This is the case in Vietnam. Students must make choices that affect their career options early. Around age  15, they must decide on the field of study by choosing between exams in the social sciences and natural  sciences,  and  between  vocational  and  tertiary  track.  Those  who  choose  vocational  track,  apply  for  technical  training  school,  which  may  span  from  6  months  to  3  years.  Those  who  choose  tertiary  track  continue in school for grades 10 through 12, which allows to subsequently apply for a university.   We take advantage of existing data to probe the following question: do girls and boys aspire to different  occupations as early as age 12? The threshold of 12 is chosen primarily due to data availability (discussed  in the following section), but it coincides with the age at which gender differences in performance and  psychological traits have been observed in economic literature (see for instance Fryer and Levitt, 2011).  The literature in psychology suggests that orientation to sex roles forms as early as between the ages of  6 and 82 (Gottfredson, 1981, Bian, Leslie and Cimpian, 2017, Cvencek, Meltzoff and Greenwald, 2011).  Based on these literatures, it seems reasonable to expect to see differences in aspirations at age 12 if our  hypothesis is correct. Moreover, there is relatively little economic literature on the question of whether  gender specific labor market preferences are shaped years before entering the labor market. Our work  will be a first attempt to fill this gap,3 and further work can address the question of at what age these  preferences first emerge.  We map the occupations that the 12‐year‐old boys and girls in our data aspire to, to the average monetary  and  non‐monetary  characteristics  of  these  occupations  in  the  concurrent  labor  force  survey  data.  We  construct the aspirations variable from the following survey question: “When you are about 25 years old,  what  job  would  you  like  to  be  doing?”  Combining  the  two  surveys  allows  us  to  answer  the  following  question: if boys and girls succeed in pursuing occupations they aspire to at the age of 12, and the relative  wages observed at the time of the survey do not change, would we observe a gender wage gap? It is  important  to  note  that  we  do  not  assume  that  boys  and  girls  at  12  make  choices  based  on  expected  earnings  or  non‐monetary  characteristics.  Rather,  we  believe  that  at  an  early  age  these  aspirational  choices are made based on idealized perceptions of jobs, where social norms play an important role. Social                                                               2  Between the ages of 5 and 6, girls change from associating their own gender with “really, really smart” to  associating boys with “really, really smart,” whereas boys change from associating their own gender with “really,  really nice” to associating girls with “really, really nice (Bian, Leslie and Cimpian, 2017).  3  For literature in psychology and sociology, see for example Oosterbeek (2014) and Gneezy and Rustichini (2004).  9    norms affect perceptions about which occupations are seen as interesting and exciting, as well as which  are suitable for men and women.   Consequently, we expect that if (i) social norms mandate that some occupations are more suitable for  men than for women, (ii) these occupations tend to be better remunerated, and (iii) if social norms play  an  important  role  in  aspirations  of  the  current  generation,  we  will  observe  a  gender  wage  gap  in  a  simulated distribution of earnings, based on stated aspirations for future jobs, and median earnings that  correspond to these jobs in the current LFS.  We specifically check this by estimating the following simple regression:  α                   (8)  where   is a measure of the aspirational wage, which we define as the median wage in the occupation  that a respondent   aspires to.  significantly less than 0 suggests that girls already aspire to lower paying  occupations than boys by the age of 12. We also test to what extent gender gap in aspirational earnings  varies depending on the level of ability by estimating:  α                  (9)  α ∗           (10)  where   is a measure of ability. Equation (9) captures the gender gap in aspirational wages conditional on  ability, and equation (10) allows for variation in the size of the gender gap at different levels of   i.e., if  the  coefficients    and  ρ  are  both  negative  and  significant  in  (10),  the  gender  wage  gap  increases  at  higher levels of ability. Understanding how aspirational gap varies along the ability spectrum could further  provide useful information on targeting potential interventions.  We also test whether we would observe gender gaps in non‐monetary characteristics of jobs if boys and  girls  succeeded  in  pursuing  their  aspirations  and  relative  non‐monetary  characteristics  of  the  jobs  remained  the  same.  To  do  so,  we  once  again  map  aspirational  occupations  to  concurrent  labor  force  surveys, focusing on non‐monetary characteristics. The approach is identical to that in  8 10 , but  using   ‐  a proportion of jobs within each occupation that have a specific non‐monetary characteristic ‐  as the dependent variable. The set of non‐monetary characteristics remains the same as in Section b.i.:  having a formal contract, health insurance, social insurance and paid leave, and average weekly hours.  As  before,  we  take  advantage  of  availability  of  data  on  ability  to  explore  whether  preferences  for  non‐ monetary benefits vary depending on the ability level and how ability interacts with gender:                     (11)                 (12)  ∗          (13)  iii. Transition to the labor market  Even if women choose the same fields of study as men, we may observe occupational sorting if there are  gender specific barriers to finding jobs within one’s field of study. In this case, occupational sorting occurs  not at a young age when boys and girls make decisions about what type of human capital to accumulate  10    (hypothesis 2), nor once they are in the labor force and have to make a trade‐off between monetary and  non‐monetary benefits (hypothesis 1), but during the transition to the labor market. This scenario would  require a different set of policies.  To test this hypothesis, we check whether women are more likely than men to be working outside their  field of study. We carry out a matching exercise between field of study and occupation to identify whether  a worker is working within their field of study or working outside of their field of study. Specifically, we  estimate:               (14)  where   is a dummy variable that takes the value of 1 when person   works outside their field  of study, and 0 otherwise. A positive  would support the hypothesis that women find it more difficult  than men to find jobs within their field of study.   here only includes a control for age.   4. Data  We use three data sets to implement the strategy described above. First, we use data on wage workers in  Vietnam from the Labor Force Surveys (LFS) carried out by the General Statistics Office (GSO) of Vietnam  between 2011 and 2014. The LFS includes information on occupation, industry of employment and highest  level  of  educational  attainment  for  all  respondents.  Occupations  are  classified  using  the  international  standard  classification  of  occupations  (ISCO‐08)  and  industries  using  the  International  standard  classification of Industry (ISIC‐08), with both available at the 4‐digit level (corresponding to more than 400  occupations  and  industries),  providing  a  sufficiently  granular  level  of  information  on  occupational  and  industry  choice.  A worker’s highest level of education is classified using a system  that is based on the  international  standard  classification  of  education  (ICSED‐08).  Vietnam  has  an  extensive  system  of  vocational education, so we simplify the educational classification for ease of presentation4 (see Appendix  III).   The LFS data permits us to estimate equations 1 ‐ 3 – i.e. to estimate the size of the gender wage gap in  Vietnam,  the  role  that  differences  in  educational  attainment  and  occupation‐industry  sorting  play  in  explaining the size of the gender wage gap. Given the sample design of the LFS, these estimates likely  provide a good picture of the overall state of the labor market in Vietnam.   Second, we use data from the Vietnam Young Lives project. Young Lives is an international longitudinal  cohort study of childhood poverty which has been following 12,000 children in four countries (Ethiopia,  Peru, Vietnam and India) over a period of 15 years. Each country has two cohorts, one consisting of 2,000  children  born  in  2001‐2002  and  another  consisting  of  1,000  children  born  in  1994‐1995.  The  survey  consists  of  three  main  elements:  (1)  a  household  questionnaire,  (2)  a  child  questionnaire  and  (3)  a  community questionnaire.   The first of four rounds of data collection under Young Lives (YL) took place in 2002. It used a sampling  strategy  designed to  ensure over‐sampling of  poor  communities.  An  equal number of eligible  children                                                               4  We originally ran the analysis on the fully extended system of educational levels. The results are robust to the  choice of classification system.  11    (aged either 1 or 8) were randomly selected into the sample in each community. Three more rounds of  data collection took place in 2006 (Round 2), 2009 (Round 3) and 2013 (Round 4) – when the children  were  aged  between  11  and  12  years  (the  Younger  Cohort)  and  between  18  and  19  years  (the  Older  Cohort). We use data from Round 4 for Younger Cohort. We prefer these data for two reasons. First, round  4 of data collection falls within the time‐frame of the LFS data we use for the study, and second, due to  differences  in  the  questionnaires  administered  to  the  older  and  younger  cohort,  fine  measures  of  cognitive ability are only available for the younger cohort in this round.  We use data from the child questionnaire to explore gender differences in aspirations for a future job,  controlling for cognitive ability. The Young Lives project used the Raven’s Matrix test in the first round and  a  Peabody  Picture  Vocabulary  test  in  the  following  rounds,  using  Itemized  Response  Theory  (IRT)  in  subsequent  rounds  to  provide  a  standardized  and  comparable  measure  of  cognitive  ability  across  the  rounds. For the 4th round, the PPVT test was only administered to the younger cohort; the older cohort  was given math and vocabulary tests.   We  match  the  occupation  that  children  claim  they  would  like  to  have  when  they  are  25  years  old  to  occupations in the 2013 LFS (same year as Round 4) so that we can create the monetary and non‐monetary  characteristics associated with these aspirational occupations based on the LFS data. On‐line Appendix  provides more details on the matching procedure.  Our final source of data allows us to examine the relationship between field of study and occupation, and  comes from  the World Bank’s Skills Towards Employability and  Productivity  (STEP) program.  The STEP  program  is  a  World  Bank  initiative  to  measure  the  relationship  between  skills,  employability  and  productivity in low‐ and middle‐income countries. STEP targets the urban working age population, defined  as all adults aged 15‐64. In Vietnam, the surveys were carried out in Ha Noi and Ho Chi Minh City, with  households selected through a process of stratified random selection and the primary respondent within  each household chosen at random. We use data from the first wave of STEP surveys carried out by the  World Bank in Vietnam in 2012, since this falls within the time period covered by our LFS data.   STEP includes an employee module and an employer module and covers 3,405 adults, of whom 2,037 are  women. We use data from the employee module and restrict our analysis to adults who are currently  employed as employees (rather than employers or self‐employed) to make the sample comparable to the  pool of wageworkers from the LFS. This reduces the sample to 1,316 observations (643 women).   The  STEP  data  have  information  on  occupation  and  industry  at  the  3‐digit  level,  which  is  one  level  of  aggregation up from the 4‐digit classification available in LFS. Nevertheless, this corresponds to over 100  occupations  and  industries  in  our  data.  STEP  makes  a  distinction  between  general  and  vocational  education, using a different survey question to capture the level of educational attainment in each. We  combine the responses to these questions and simplify the levels of response to make them similar to the  ICSED‐08 classification system used in the LFS. This leaves us with 8 levels of education (details of mapping  are presented in Appendix III).  12    5. Findings  In this section, we present the results from the estimation of the regressions presented in Section 3 and  using the data described in Section 4. Our preferred earnings measure is hourly total compensation, which  includes  wage  income  and  any  non‐wage  payments  such  as  overtime  benefits,  measured  in  nominal  terms.5 As a robustness check we use hourly wages instead of hourly total compensation, and our results  do not change.6 An hourly measure is preferred since there are differences in hours worked between men  and women. The top and bottom 0.1% of earnings are trimmed to avoid the outsized influence of outliers.  We estimate equations (4) and (14) using a linear probability model for ease of interpretation, and the  remaining equations using an OLS regression and robust standard errors.  a) Gender wage gap and occupational sorting  We estimate equation (1) using the data from the Vietnam LFS.7 The results suggest that women earned  consistently less than men8 on average across the four rounds of the LFS survey that we included in our  study. The coefficient on the female dummy ( ) is negative and significant in the earnings function in  each of the four years.  As figure 3 demonstrates, the gap between male and female earnings remains  consistent – corresponding in terms of annual earnings to about 3,000,000 Dong, or $130.9 However, the  hourly compensation increased substantially over this period, and as a result, the gap falls in relative terms  from  close  to  10%  in  2011  to  nearer  5%  in  2014.  Note  that  this  is  smaller  than  the  gender  wage  gap  observed in other countries – for instance, Blau and Kahn (2016) find that the ratio of unadjusted female  earnings to male earnings in the US in 2010 was 79% and adjusting for covariates including human capital  and occupation‐industry increases this figure to 91%.                                                                5  We do not adjust for inflation since the focus of our analysis is on within‐year comparisons of female earnings to  male earnings rather than across year comparisons.  6  These results are available from the authors upon request.  7  Appendix II presents descriptive statistics of the sample.   8  Earnings data in the LFS, and typically in other labor force surveys, are confined to respondents who are  employees or “wage workers”, and therefore do not include earnings of own‐account, self‐employed or unpaid  workers. It is worth noting that in Vietnam, women are less likely to be in the labor force or be wage workers and  more likely to be unpaid workers (see Appendix II for more). The gap in earnings that we examine therefore  represents only a partial picture of the difference in economic opportunities between the genders in Vietnam.  9  Assuming a 40‐hour work week and 52 working weeks. Conversion to USD based on an exchange rate in 2017 of  22,700 dong = 1 USD.  13    Figure 3: Total (nominal) hourly compensation for men and women in Vietanm (from Labour Force Surveys).    When we examine the size of the gender wage gap across different age groups, we see that the earnings  gap is more or less similar in magnitude, with the notable exception of the cohort aged 55‐59. This age  group includes the retirement age for women in Vietnam: 55. It may be that women who continue working  beyond the retirement age may be concentrated in lower paying occupations, or that women switch to  lower paying occupations at retirement. This is consistent with the fact that the gap narrows once again  in the 60+ cohort, when men approach retirement age (60) and become subject to the same labor market  constraints.   14    Figure 4: Gender wage gaps in each age cohort       Next, we analyze the earnings gap within sectors and types of establishments to see if the gap is driven  by a subsample of the workforce. We estimate equation (1) on subsamples of workers who work in state  enterprises and in non‐state enterprises, and those engaged in farm and non‐farm work. We observe that  the gap is present in both state and non‐state enterprises, although the gap is much larger in the non‐ state enterprises (Figure 5). Better enforcement of labor market protections or less discretionary pay in  state agencies or state‐owned enterprises may explain this result. The gaps are also much larger in the  agricultural  sector  than  in  the  non‐farm  sector,  perhaps  as  a  result  of  the  relatively  high  level  of  occupational segregation in agriculture in South East Asia (World Bank, 2008).   15    Figure 5: Gender wage gaps in different subsamples in VIetnam    Our primary takeaway from these findings is that while there is heterogeneity in the magnitude of the  gap, there is consistently an earnings gap between men and women in our data. The premise of this paper  is that this gap persists even though women have closed the gap in education levels; and one of the key  factors driving this gap is women sorting into lower paying occupations. To verify this claim, we present  the results from estimating equations (1) – (3). If the earnings gap is driven by women having lower levels  of educational attainment, we would expect that the gap narrows when controlling for education (i.e.  ). Figure 6 plots the estimates of   and  , and suggests that in fact the opposite is true: in the  presence of controls for education, the earnings gap between men and women widens. In fact, it is striking  that the magnitude of the gender wage gap conditional on the level of education is 50% larger.   16    Figure 6: Gender wage gap in the presence of controls for education levels.    Similarly,  comparing    and    sheds  light  on  whether  segregation  across  occupations  and  industries  contributes to the gender wage gap. If men and women were equally likely to work in a specific industry  and  occupation,  we  would  expect  that  controlling  for  occupation  and  industry  would  not  change  the  observed gender wage gap (  . However, like Peterson and Morgan (1995), we find that the gender  wage gap narrows when we control for occupation and industry (  (Figure 7). This result is in line  with evidence from the US and OECD countries (Blau and Kahn, 2016; Oostendorp, 2009). There is some  heterogeneity at different levels of education; specifically, occupational segregation seems to matter the  most at  the lower levels of education.  However, overall occupational segregation appears to be a  key  contributor to the gender wage gap in Vietnam.   17    Figure 7: Gender wage gap in the presence of occupation‐industry controls.      b) The emergence of occupational sorting  Having established that the gender wage gap persists in Vietnam despite women closing the education  gap,  and  the  role  of  occupation‐industry  sorting,  next  we  evaluate  our  three  hypotheses  about  the  emergence of occupational sorting.  i. Sorting over non‐monetary job characteristics  Our first hypothesis is that sorting over non‐monetary characteristics explains the greater likelihood of  women working in lower paying occupations. Women may have stronger preferences for having a formal  contract, health insurance, social insurance and paid leave, and forego monetary compensation for these  benefits.  We  examine  whether  this  is  the  case  in  the  labor  market  in  Vietnam  among  those  currently  employed as wage workers, by estimating equations (4) and (5). Figure 8 shows that women10 indeed are  more likely than men to be working in jobs where they have a formal contract, paid leave, health insurance  and social insurance. Figure 9 shows that women also work fewer hours per week on average than men.                                                               10  Note that since our sample here is wage workers covered in the LFS, these results must be treated as being true  conditional on being a wage worker in Vietnam.   18    Figure 8: Likelihood of having each non‐monetary characteristic, relative to men.      19    Figure 9:  Hours worked per week.    Taking the results from figures 8 and 9 to indicate a stronger preference among women for favorable non‐ monetary  job  characteristics,  figures  10  and  11  help  us  understand  to  what  extent  sorting  over  these  preferences  overlaps  with  occupational  sorting.  First,  Figure  11  compares  the  gender  wage  gap  from  equation  (1)  with  the  gender  wage  gap  from  equation  (6)  and  shows  that  adding  controls  for  non‐ monetary characteristics widens the gender wage gap. This implies that there is a large gender wage gap  even within jobs that share similar non‐monetary characteristics. Figure 12 shows that adding controls for  occupation and industry reduces the size of the gap substantially ( . The size of the gap however, is not  significantly different from the size of the gap in the presence of occupation‐industry controls alone ( .  This  suggests  that  variations  in  non‐monetary  characteristics  within  occupation  and  industry  do  not  explain  the  gender  wage  gap.  Rather,  women  sort  into  occupations  and  industries  that  offer  a  better  package of non‐monetary characteristics.  20    Figure 10: Gender wage gap widens when controlling for non‐monetary characteristics.    Figure 11: Gender wage gap with both non‐monetary characteristics and occupation‐industry controls is similar to gender gap  with occupation‐indystry controls alone.    ii. Social Norms  Next, we ask if gender streaming takes root at an early age through the effects of social norms. As  described above, we use data on the aspirations of 12‐year‐old children and map the jobs that these  21    children want to have at the age of 25 to the data on wages and other characteristics of these jobs in the  LFS for the same year. Using a natural log of median wage for the occupation as a dependent variable,  we estimate equations (8) – (10). As we highlight in the discussion of our empirical strategy, the idea  behind this line of questioning is not to claim that the aspirations of boys and girls at age 12 are based  on having perfect information on earnings and the non‐monetary characteristics of jobs. It is rather to  ask a tangential question: if boys and girls made education and career choices based on their aspirations  at the age of 12, would we still observe a gender wage gap?   As the results in Table 1 show, there is a reverse gender gap in aspirations among the 12‐year‐olds in our  study ‐ at age 12 girls aspire to jobs that have higher median wages than boys, even after controlling for  levels of ability. These results suggest that if girls and boys aged 12 were to pursue and realize their career  aspirations and the relative wages for different occupations remained the same, female earnings would  on  average  exceed  male  earnings.  Interestingly,  the  coefficient  on  the  interaction  term  between  the  female dummy and the measure of cognitive ability is negative, although smaller in magnitude than the  coefficient on ability. Although girls aspire to higher paying jobs than boys (and girls with higher levels of  measured cognitive ability aspire to higher paying jobs), the difference in aspirations between the genders  becomes smaller at higher levels of ability.  Table 1: gender wage gap, based on aspirational occupations    Log Median Wage     (1)  (2)  (3)  (4)  Female  0.079***  0.080***  0.263***  0.256***    (0.012)  (0.012)  (0.091)  (0.091)  PPVT    0.002**  0.003***  0.003**      (0.001)  (0.001)  (0.001)  Female*PPVT      ‐0.003**  ‐0.003**        (0.002)  (0.002)  Other controls        Yes  R2  0.035  0.038  0.042  0.075  N  1,180  1,180  1,180  1,180    The absence of a gender wage gap, extrapolated from the aspirational occupations of boys and girls at  age 12, at first glance appears at odds with the abundance of informal evidence on the prevalence of  norms and gender stereotyping in most societies. However, one mitigating factor here may be that the  extent of stereotyping varies between societies and may change overtime. Further research is needed to  explore this phenomenon in Vietnam.  How is a gender gap in aspirational earnings favoring girls at the age of 12 compatible with lower earnings  for women as adults in Vietnam? A few explanations seem plausible and we test two in this paper. Girls  may make human capital accumulation decisions similar to boys, so that streaming does not occur before  the labor market. When women enter the labor market, however, they may face difficulties in finding jobs  within  their  field  of  study.  We  explore  this  hypothesis  in  the  subsequent  section.  On  the  other  hand,  22    women may choose to forego higher earnings for a better package of non‐monetary benefits. Section b)  i., indeed, demonstrates some evidence in support of this hypothesis.  As discussed earlier, such preference for a better non‐monetary package is likely to be driven by the fact  that in Vietnam, as in most societies, social norms place the burden of care and household responsibilities  in the purview of women. Notably, although the  need to balance market and household roles may only  emerge in adulthood, it is worth noting that the Young Lives data suggest that already at the age of 12  girls  seem  to  also  aspire  to  occupations  with  better  non‐monetary  characteristics,  in  addition  to  occupations with higher wages. Table 2 shows that girls aspire to occupations where the non‐monetary  characteristics we analyze in this paper are more common ‐ formal contract (Columns 1‐4), paid leave  (Columns 5‐8), health insurance (9‐12), social insurance (13‐16). Table 3 shows preference for occupations  with  shorter  weekly  hours.  The  gender  gap  seems  to  narrow  at  higher  levels  of  ability  for  most  characteristics – the coefficient on the interaction term is significant in Columns 3, 9 and 12 of Table 2.  23    Table 2: Preferences for non‐monetary characteristics among 12‐year‐old girls and boys.    Formal Contract  Paid Leave     (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  (7)  (8)  Female  0.054***  0.054***  0.158***  0.140***  0.153***  0.154***  0.297***  0.284***    (0.006)  (0.006)  (0.046)  (0.046)  (0.013)  (0.013)  (0.097)  (0.097)  PPVT    0.002***  0.003***  0.002***    0.002***  0.003***  0.003**      (0.000)  (0.001)  (0.001)    (0.001)  (0.001)  (0.001)  Female*PPVT      ‐0.002**  ‐0.001*      ‐0.002  ‐0.002        (0.001)  (0.001)      (0.002)  (0.002)  Other controls        Yes        Yes  R2  0.060  0.087  0.091  0.123  0.106  0.112  0.113  0.134  N  1,180  1,180  1,180  1,180  1,180  1,180  1,180  1,180      Health Insurance  Social Insurance     (9)  (10)  (11)  (12)  (13)  (14)  (15)  (16)  Female  0.198***  0.199***  0.403***  0.378***  0.199***  0.199***  0.407***  0.383***    (0.016)  (0.016)  (0.120)  (0.120)  (0.016)  (0.016)  (0.120)  (0.120)  PPVT    0.003***  0.005***  0.004**    0.003***  0.005***  0.004**      (0.001)  (0.001)  (0.002)    (0.001)  (0.001)  (0.002)  Female*PPVT      ‐0.003*  ‐0.003      ‐0.004*  ‐0.003        (0.002)  (0.002)      (0.002)  (0.002)  Other controls        Yes        Yes  R2  0.114  0.123  0.125  0.147  0.114  0.123  0.125  0.147  N  1,180  1,180  1,180  1,180  1,180  1,180  1,180  1,180        24    Table 3: Average weekly hours of jobs aspired to at age 12.    Average hours per week     (1)  (2)  (3)  (4)  Female  ‐2.098***  ‐2.089***  ‐1.205  ‐1.491    (0.155)  (0.154)  (1.153)  (1.150)  PPVT    0.035***  0.043***  0.011      (0.010)  (0.014)  (0.015)  Female*PPVT      ‐0.015  ‐0.010        (0.019)  (0.019)  Other controls        Yes  R2  0.134  0.144  0.144  0.180  N  1,180  1,180  1,180  1,180    It is possible that social norms governing career aspirations may become stronger after the age of 12 but  before entering the labor market. This would be consistent with the evidence from several studies that  find that gender differences in performance and psychological traits begin to emerge around the age of  10‐12 and widen thereafter. To confirm that this is the case, we would repeat this type of inquiry for girls  and boys aged 15 or 16, if the data become available for future rounds of the Young Lives survey. The  analysis of the STEP data in the next section provides some initial support for this argument. In addition  to any barriers in the school‐to‐work transition, there appears to be some streaming before the labor  market – women are overrepresented in lower paying fields of study compared to men (Figure 12).    One explanation that does not seem to be backed by the data is that social norms may be changing in  Vietnam. Although we cannot rule out the possibility that the female YL respondents will enjoy higher  salaries than male YL respondents when they eventually enter the labor market, analysis of the change in  the gender wage gaps across different cohorts suggests that this is unlikely.  Figure 5 suggests that gender  gaps are more or less at the same level across different cohorts and do not show signs of having narrowed  in younger cohorts, which would be an indication of changing norms.  It is also worth considering some of the limitations of our analysis. The choice of future occupations in the  YL data was limited to a set that is much narrower than the options reported in the LFS data. Consequently,  when interpreting results, we should keep in mind that the children were choosing from a limited number  of options. Nonetheless, the results suggest that at the age of 12 and at least in aspirations girls are not  constrained  by  restrictive  social  norms  about  what  jobs  are  appropriate  for  men  and  what  jobs  are  appropriate for women.  iii. Labor market transition  Our third hypothesis about the emergence of streaming is that streaming resulting in gender wage gaps  does  not  occur  prior  to  the  labor  market,  but  happens  during  the  school‐to‐work  transition.  Gender  differences  in  the  school‐to‐work  transition  could  occur  in  the  presence  of  gender‐specific  barriers  to  entry for some fields. One indication of such differences between genders would be a higher fraction of  women working outside of their field of study. We use data on field‐of‐study available in the World Bank’s  STEP survey to check whether we observe a mismatch between field of study and occupation more often  25    among  women  in  the  STEP  sample.  Notably,  in  this  case  gender  gaps  due  to  streaming  would  be  exacerbated by the education‐occupation mismatch penalty ‐ Nordin et al. (2010) and Robst (2007a) show  that such mismatch is associated with a negative effect on wages.  In  order  to  construct  the    dummy  which  indicates  a  mismatch  between  education  and  occupation, we match occupations to fields of study using our own classification (presented in the Online  Appendix), based on the classification in Montt (2015). Since specialization in the field of study tends to  occur  at  higher  levels  of  education,  we  restrict  the  sample  to  respondents  who  have  completed  the  equivalent  of  upper‐secondary  education  (including  vocational  school).11  Interestingly,  in  addition  to  asking  respondents  about  their  current  occupation,  STEP  also  asks  about  the  respondent’s  first  occupation. This allows us to check if women are mismatched when they first enter the labor market or  switch into mismatched occupations subsequently.   We first look for signs of streaming in education in the STEP data. Ranking fields of study by the median  wages,12  we  find  that  the  proportion  of  women  in  fields  at  the  lower  end  of  the  earnings  scale  like  “Education” exceeds the proportion of the men in those fields.  The opposite is true at the higher end  where the proportion of men in fields like “Science, mathematics and computing” or “Other technical &  engineering  fields”  exceeds  the  proportion  of  the  women.  The  exception  to  this  trend  is  “Arts  or  humanities”,  which  appears  to  be  the  field  with  the  highest  median  wage  in  our  sample  –  here  more  women are in the field than men. Overall, Figure 12 provides suggestive evidence of some streaming in  education in Vietnam.                                                                11  Specifically, we include respondents with Upper Secondary or University education (corresponding to a level of  education equivalent to ICSED 4 or higher) and respondents who have attended vocational school/trade school or  vocational college.  12  We only consider the wages of individuals who work in an occupation that matches their field of study, since this  arguably provides a better estimate of the expected earnings of a field.  26    Figure 12: Proportion of Male and Female populations in each field of study, in order of increasing median wage*  Social and behavioral studies, media, culture, sport and leisure studies, tourism, etc Medical, health services, nursing, etc. Public administration and planning Education Agriculture, livestock, forestry Business administration, accountancy, commerce, retail shop management, economics, etc Science, mathematics, computing, etc. Public order and safety ‐ police, army, fire services, etc. Law and legal services Other technical & engineering, including architecture, industry, craft, building trades, etc. Art or humanities ‐ languages, classics, history, theology, etc 0.00% 5.00% 10.00% 15.00% 20.00% 25.00% Female % Male %   * “General” and “Other” fields excluded from figure, hence the percentages do not sum up to 100.  Taken together with our finding that there is no gender wage gap in aspirations at age 12, Figure 12 allows  for narrowing down the period when educational streaming may emerge: after the age of 12, but prior to  graduation  from  high  school.  However,  the  effects  of  educational  streaming  can  be  exacerbated  or  mitigated  during  the  transition  to  the  labor  market  in  the  presence  of  gender  specific  barriers.13  We  estimate  equation  (14)  to  look  for  whether  such  differences  lead  to  a  great  degree  of  education‐ occupation mismatch between female and male workers. Table 4 presents the likelihood of an education‐ occupation mismatch for women, relative to men, both in current occupation and first occupation.                                                               13  One example of such barriers is captured in the way men and women search for jobs. STEP asks men and women  how they carry out their job search and Figure 16 in Appendix IV shows that women are less likely to search for  jobs through employment agencies, contacting employers directly, or through internships.   27    Table 4: Likelihood of an Occupation‐Education mismatch in STEP.      The  coefficient  on  female  dummy  is  negative  in  Table  4,  indicating  that  women  are  less  likely  to  be  mismatched (i.e. more likely to be working in their field of study) either in their first job or in their current  job. This result does not support the hypothesis that sorting across occupations occurs during transition  to work due to involuntary occupation‐education mismatches that are more likely for women.14 However,  we also acknowledge that our approach to testing this hypothesis comes with a number of limitations.   First, this exercise is sensitive to the level of aggregation in the data. As the level of aggregation increases,  it becomes more difficult to identify when people are working outside their field of study because the  fields of study and occupations become broader. We use the lowest level of aggregation available, which  is occupation at the 3‐digit level and field of education as available in the STEP data. For our analysis, the  information on occupation is a level of aggregation higher than in the LFS and the fields of study in STEP,  are broad and span several specializations. This renders our dummy for mismatch a conservative estimate  of the true extent of mismatch. Repeating this analysis with more detailed information on fields of study  could lead to different conclusions.   Second, we  cannot  make  the distinction between  mismatches that  are involuntary and those that are  voluntary.  While  our  hypothesis  is  about  the  former,  voluntary  mismatches  may  be  desirable.  For  instance,  they  may  reflect  reallocations  of  labor  to  more  productive  and  higher  paying  occupations.  Finally, our indicator of mismatch comes from a classification of occupations to fields of study.  Like any                                                               14  We also test whether women are more likely to be overqualified for their jobs in Table 7 in Appendix IV. We do  not find significant differences.  28    such  classification,  this  is  bound  to  be  imperfect.  Altogether,  the  results  may  be  reflective  of  these  limitations.  6. Conclusions  We establish that the gender wage gap persists in Vietnam despite the fact that women have achieved  similar  levels  of  education  as  men  or  even  surpassed  men  at  higher  levels  of  education.  We  also  demonstrate that sorting into different occupations and industries explains a non‐trivial portion of this  gap.   Although  occupational  sorting  is  a  phenomenon  common  to  labor  markets,  relatively  little  is  known  empirically about what drives occupational sorting and when it emerges. Our analysis is a first step in this  direction. We offer three explanations of the emergence of occupational sorting and test these empirically  using data from Vietnam. We find little support for a hypothesis of occupational sorting being driven by  social  norms,  which  affect  aspirations  at  a  young  age  and  subsequently  influence  human  capital  accumulation decisions. We also do not find evidence for a hypothesis of occupational sorting occurring  due to the gender specific differences in the school‐to‐work transition.   We do find support for the hypothesis that women have stronger preferences than men for favorable  non‐monetary job characteristics such as having a formal contract, social insurance, health insurance, paid  leave and shorter weekly hours. This is in line with a broad body of literature starting from Becker (1985)  which points to the unequal distribution of the burden of household responsibilities affecting women’s  labor force participation and earnings. Interestingly, we find that stronger preferences for favorable non‐ monetary job characteristics are reflected in the aspirations of girls at the age of 12.  These  results  point  towards  two  streams  of  interventions.  First,  interventions  that  enable  women  to  better balance household and market roles may prove effective. These include making childcare services  more easily available, allowing flexible and gender‐neutral parental leave policies (Jenkner and Correa,  2017) or allowing flexible work arrangements such as telecommuting (Dettling, 2013). The design of such  interventions  requires  further  attention.  For  instance,  policies  that  mandate  the  provision  of  social  services to women by their employers can increase the costs of hiring women and be counterproductive  ‐  Prada, Rucci and Urzua (2015) find that the starting wages of women were lower after the introduction  of mandated employer‐provided childcare in Chile in the firms that were required to comply with this  legislation. Similarly, simply expanding the number of spots available for childcare may not be sufficient  to have an impact on female labor force participation if it does not tackle the demand side constraints to  accessing  childcare.  Taking  the  example  of  the  Government  of  Chile’s  large  plans  for  expansion  of  childcare services, Mateo‐Diaz and Rodriguez‐Chamussy point out that 9% of spots remained unused in  the largest national program, Junta Nacional de Jardines Infantiles (JUNJI). They highlight the importance  of factors such as affordability, distance to home, and opening and closing hours of the centers.  Second, changing cultural norms about household work to enable a more equitable distribution of the  burden of household responsibilities will likely have impacts. Promundo, for instance, has a number of  29    programs to shift social norms and gender attitudes, including educating men in order to increase their  participation in caregiving activities.15   Finally, our results on the persistence of the gender wage gap and the wage gap in different groups are  also relevant in the context of the currently ongoing revision  of Vietnam’s labor code, expected to  be  finalized in 2019. The proposed changes include improvement to the protection of female employees and  an increase in the retirement age of female and male workers (and a decrease of the gap in retirement  age between genders). Our results provide empirical support for these changes from the perspective of  their influence on the gender wage gap.                                                                     15  See Promundo’s website for more: http://promundoglobal.org/programs/mencare/.  30    7. References  Arcidiacono, Peter. "Ability Sorting and the Returns to College Major." Journal of Econometrics 121,  no. 1‐2 (2004): 343‐75.  Babcock, Linda, Maria P. Recalde, Lise Vesterlund, and Laurie Weingart. "Gender Differences in  Accepting and Receiving Requests for Tasks with Low Promotability." American Economic Review  107, no. 3 (2017): 714‐47.  Barbulescu, Roxana, and Matthew Bidwell. "Do Women Choose Different Jobs from Men?  Mechanisms of Application Segregation in the Market for Managerial Workers." Organization  Science 24, no. 3 (2013): 737‐56.  Becker, Gary S. "Investment in Human Capital: A Theoretical Analysis" Journal of Political Economy  70, no. 5 (1962): 9‐49.  Becker, Gary S: Human Capital Revisited. Chicago: University of Chicago, 1989.  Bharadwaj, Prashant, Giacomo de Giorgi, David Hansen, and Christopher Neilson, “The Gender Gap  in Mathematics: Evidence from Low‐ and Middle Income Countries,” October 2012. NBER Working  Paper 18464  Booth, Alison L., and Patrick Nolen. "Gender Differences in Risk Behaviour: Does Nurture  Matter?." The Economic Journal 122, no. 558 (2012).  Buser, Thomas, Muriel Niederle, and Hessel Oosterbeek. "Gender, Competitiveness and Career  Choices." The Quarterly Journal of Economics 129, no. 3 (2014): 1409‐447.  Cárdenas, Juan‐Camilo, Anna Dreber, Emma Von Essen, and Eva Ranehill. "Gender Differences in  Competitiveness and Risk Taking: Comparing Children in Colombia and Sweden." Journal of  Economic Behavior and Organization 83, no. 1 (2010): 11‐23.  Daymont, Thomas N., and Paul J. Andrisani. "Job Preferences, College Major, and the Gender Gap in  Earnings." The Journal of Human Resources 19, no. 3 (1984): 408‐28.  Dercon, Stefan, and Abhijeet Singh. "From Nutrition to Aspirations and Self‐Efficacy: Gender Bias  over Time among Children in Four Countries." World Development 45 (2013): 31‐50.  Dreber, Anna, Emma Von Essen, and Eva Ranehill. "Outrunning the Gender Gap ‐ Boys and Girls  Compete Equally." Experiential Economics 14, no. 4 (2011): 567‐82.  Fafchamps, Marcel, Måns Söderbom, and Najy Benhassine. "Wage Gaps and Job Sorting in African  Manufacturing." Journal of African Economies 18, no. 5 (2009): 824‐68.  Fryer, Roland, and Steven Levitt. "An Empirical Analysis of the Gender Gap in  Mathematics." American Economic Journal: Applied Economic 2, no. 2 (2009): 210‐40.  Ganguli, Ina, Ricardo Hausmann, and Martina Viarengo. Closing the Gender Gap in Education: Does It  Foretell the Closing of the Employment, Marriage, and Motherhood Gaps? Working paper. 2011.  31    Gneezy, Uri, and Aldo Rustichini. "Gender and Competition at a Young Age." American Economic  Review 94, no. 2 (2004): 377‐81.  Goldin, Claudia. "A Grand Gender Convergence: Its Last Chapter." American Economic Review 104,  no. 4 (2014): 1091‐119.  Grant, Monica J., and Jere R. Behrman. "Gender Gaps in Educational Attainment in Less Developed  Countries." Population and Development Review 36, no. 1 (2010): 71‐89.  Groshen, Erica L. "The Structure of the Female/Male Wage Differential : Is It Who You Are, What You  Do, or Where You Work?" Journal of Human Resources (1991): 457‐72.  Hausmann, Ricardo, Laura D. Tyson, Yasmina Bekhouche, and Saadia Zahidi. "The Global Gender Gap  2012." In World Economic Forum. 2013.  Migheli, Matteo. "Gender at Work: Incentives and Self‐sorting." Journal of Behavioral and  Experimental Economics 55 (2015): 10‐18.  Mincer, Jacob: Schooling, Experience, and Earnings, Columbia University Press: New York, (2004).  Montt, Guillermo. "The Causes and Consequences of Field‐of‐study Mismatch." (2015).  Nordin, Martin, Inga Persson, and Dan‐Olof Rooth. "Education–occupation Mismatch: Is There an  Income Penalty?" Economics of Education Review 29, no. 6 (2010): 1047‐059.  Petersen, Trond, and Laurie A. Morgan. "Separate and Unequal: Occupation‐Establishment Sex  Segregation and the Gender Wage Gap." American Journal of Sociology 101, no. 2 (1995): 329‐65.  Robst, John. "Education and Job Match: The Relatedness of College Major and Work." Economics of  Education Review 26, no. 4 (2007a): 397‐407.  Robst, John. "Education, College Major, and Job Match: Gender Differences in Reasons for  Mismatch." Education Economics 15, no. 2 (2007b): 159‐75.  World Bank. 2008. Gender in Agriculture Sourcebook (English). Agriculture and Rural Development.  Washington, DC: World Bank.   World Bank. 2012. World Development Report 2012 : Gender Equality and Development.  Washington, DC: World Bank.   World Bank. 2012. Toward Gender Equality in East Asia and the Pacific : A Companion to the World  Development Report. World Bank East Asia and Pacific Regional Report. Washington, DC: World  Bank.  Zafar, Basit. "College Major Choice and the Gender Gap." Journal of Human Resources 43, no. 3  (2013): 545‐95.  Zveglich, Joseph E., and Yana Van Der Meulen Rodgers. "Occupational Segregation and the Gender  Wage Gap in a Dynamic East Asian Economy." Southern Economic Journal 70, no. 4 (2004): 850‐75.  32    Appendix  I:  Gender  gaps  in  educational  enrollment  and  labor  force  participation in Vietnam    Figure 13: Ratio of female to male enrollment in primary education (2015).  Cambodia Lao PDR Myanmar Indonesia Mongolia Vietnam Timor‐Leste EAP (excl. high income) China Malaysia Thailand 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2     Figure 14: Ratio of female to male enrollment in tertiary education (2015).  Lao PDR Vietnam Indonesia EAP (excl. high income) China Philippines Thailand Mongolia Malaysia 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6   Source (Fig 13, 14): United Nations Educational, Scientific, and Cultural Organization (UNESCO) Institute for Statistics.  33    Figure 15: Female labor force participation rates (2017).  Timor‐Leste Malaysia Philippines Indonesia Mongolia East Asia & Pacific (excluding high income) Thailand China Papua New Guinea Vietnam Myanmar Cambodia Lao PDR 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90   Source: International Labour Organization, ILOSTAT database. Data retrieved in March 2017.  34    Appendix II: LFS ‐ description of the study sample    Table 5:Demographics (LFS))       2011  2012  2013  2014    Male  Female  Male  Female  Male  Female  Male  Female  Rural/Urban                    Urban  69.2%  73.7%  59.3%  64.3%  58.9%  64.0%  59.5%  63.9%    Rural  30.8%  26.3%  40.7%  35.7%  41.1%  36.0%  40.5%  36.1%                      Married                    Not married  28.8%  30.3%  27.9%  29.0%  27.1%  27.7%  26.8%  26.5%    Married  71.2%  69.7%  72.1%  71.0%  72.9%  72.3%  73.2%  73.5%                      Age Cohort                    15‐19  5.2%  4.8%  5.0%  4.8%  4.5%  3.9%  4.0%  3.5%    20‐24  12.4%  14.5%  12.2%  13.8%  12.1%  13.7%  11.8%  13.2%    25‐29  17.6%  20.8%  16.8%  19.8%  16.5%  19.5%  16.1%  19.0%    30‐34  15.5%  16.7%  15.3%  16.8%  15.8%  17.7%  16.3%  18.0%  35‐39  13.6%  13.1%  14.1%  14.0%  13.9%  13.8%  13.9%  14.4%  40‐44  11.7%  10.8%  11.8%  11.4%  11.9%  11.5%  12.1%  11.6%    45‐49  10.3%  9.5%  10.5%  9.4%  10.0%  9.1%  10.2%  9.4%    50‐54  8.1%  7.0%  8.0%  7.0%  8.4%  7.4%  8.3%  7.6%    55‐59  3.9%  1.7%  4.4%  1.9%  4.8%  2.2%  5.2%  2.1%    60 and above  1.6%  1.0%  1.7%  1.2%  2.1%  1.3%  2.1%  1.3%                      Highest Education                  ICSED 1: Primary    education or lower  24.6%  21.2%  25.0%  21.7%  24.6%  21.4%  23.6%  20.1%  ICSED 2: Lower    Secondary  20.5%  17.2%  20.7%  17.6%  20.6%  16.6%  20.0%  17.0%  Short vocational    training course  5.4%  1.9%  6.3%  2.4%  7.3%  2.5%  6.6%  2.1%  ICSED 3: Upper    secondary  26.0%  28.1%  24.9%  26.2%  23.4%  25.0%  23.7%  24.4%  ICSED 4: Post  secondary non‐   tertiary  3.8%  9.2%  4.0%  9.3%  4.2%  9.7%  4.4%  9.4%  ICSED 5: Tertiary or    higher  19.6%  22.4%  19.1%  22.8%  20.0%  24.8%  21.6%  26.9%                        35    Table 6: Labor force status (LFS)       2011  2012   2013  2014      Male  Female  Male  Female  Male  Female  Male  Female  Labor force                             Out of labor force  18.7%  28.0%  18.0%  26.3%  16.8%  25.6%  16.6%  25.5%     In labor force  81.3%  72.0%  82.0%  73.7%  83.2%  74.4%  83.4%  74.5%                                Employed                             Unemployed  3.0%  3.5%  2.5%  2.9%  3.0%  3.0%  2.9%  2.8%     Employed  97.0%  96.5%  97.5%  97.1%  97.0%  97.0%  97.1%  97.2%                                Worker type (conditional on being employed)     Employer  4.2%  2.2%  3.6%  1.7%  3.3%  1.5%  2.9%  1.4%     Wage worker  42.2%  32.6%  38.7%  29.4%  38.3%  29.6%  38.5%  30.2%     Unpaid  12.9%  23.5%  14.2%  25.3%  14.6%  25.0%  17.2%  27.3%     Self‐employed  40.6%  41.7%  43.5%  43.5%  43.9%  43.9%  41.4%  41.1%                                Type of enterprise (conditional on being a wageworker)  Household  or     collective  38.4%  23.9%  39.20%  24.0%  40.0%  24.1%  39.0%  22.9%     Private sector  25.7%  30.5%  25.1%  30.5%  24.6%  31.1%  25.5%  33.0%     State or SOE  35.9%  45.6%  35.7%  45.5%  35.3%  44.8%  35.5%  44.1%       36    Appendix III – Simplified system of education in Vietnam    LFS  Classification of education levels in LFS  Simplified system used in the analysis  NEVER ATTENDED  SOME PRIMARY  ICSED 1: Primary Education or less   PRIMARY EDUCATION  LOWER SECONDARY  ICSED 2: Lower Secondary  SHORT ‐TERM TRAINING  Short‐term vocational traning course  HIGHER SECONDARY  TRADE VOCATIONAL SCHOOL  ICSED 3: Upper Secondary  VOCATIONAL SCHOOL  TRADE COLLEGE  ICSED 4: Post‐secondary Non‐tertiary  COLLEGE  UNIVERSITY AND OVER  ICSED 5: Tertiary or higher    STEP  Classification of education levels in LFS  Simplified system used in the analysis  PRIMARY SCHOOL  ICSED 1: Primary Education  LOWER SECONDARY SCHOOL  ICSED 2: Lower Secondary  ELEMENTARY VOCATIONAL  Short‐term vocational training course  UPPER SECONDARY SCHOOL  UPPER SECONDARY VOCATIONAL   ICSED 3: Upper Secondary  PROFESSIONAL SCHOOL  VOCATIONAL COLLEGE  ICSED 4: Post‐secondary Non‐tertiary  COLLEGE (NON‐VOCATIONAL)  BACHELOR   MASTER'S   ICSED 5: Tertiary or higher  DOCTORATE/ PHD    37    Appendix IV: How women find their jobs (STEP)    Figure 16: Likelihood of women reporting each method, relative to men (marginal effects from Probit regression).  How did you find your current job? through social  0.06 network  (friends/relative/othe 0.05 r) 0.04 0.03 through  media/internet 0.02 through  0.01 university/school  career office 0 ‐0.01 through private  employment agency employer contacted  other ‐0.02 through public  you job obtained  employment agency after  training/appre… ‐0.03 contacted employer  ‐0.04 directly Wageworkers with min. uppersecondary education (850)     Table 7: Likelihood of being overqualified for current job (STEP)  Probability of being     overqualified     (1)  (2)  (3)  female  ‐0.018  ‐0.016  ‐0.027     (0.03)  (0.03)  (0.04)  Age     ‐0.011  ‐0.011        (0.01)  (0.01)  Age squared     0.000  0.000        (0.00)  (0.00)  Field of Education        Yes              Observations  859  859  859    38