Экономическое неравенство: глобальные тенденции в динамике  доли оплаты труда в ВВП

В статье рассматриваются последние тенденции в динамике доли оплаты труда в ВВП в странах с высоким и средним уровнем дохода, а также взаимосвязь с неравенством в распределении доходов. Растущее беспокойство по поводу роста неравенства из-за COVID-19 во всем мире объясняет необходимость исследований в этой области. В работе исследуются глобальные статистические свойства (стационарность, наличие детерминированного или стохастического тренда) панельных данных, а также отдельных временных рядов, отражающих долю оплаты труда в ВВП для ряда стран. Для оценки параметров тренда использована модель авторегрессии со структурным сдвигом и фиксированными индивидуальными эффектами для панельных данных. Выявлено, что для стран с высокой долей оплаты труда в ВВП характерен негативный тренд в период 1990–2010 гг., который сменился слабым положительным трендом. Вместе с тем для отдельных стран с низкой долей оплаты труда в ВВП негативные тенденции усилились после глобального экономического кризиса 2008–2009 гг. Для группы стран, где доля оплаты труда составляет в среднем от 42 до 56% ВВП, гипотеза о наличии тренда не подтвердилась. Наши результаты подтверждают актуальность негативных тенденций, вызванных в период 1990–2010 гг. такими общими факторами, как технологические изменения и глобализация, и указывают на разнонаправленные тенденции в последующее за глобальным кризисом десятилетие.

Ключевые слова

неравенство, распределение дохода, доля оплаты труда в ВВП, коэффициент Джини, стационарность временного ряда, панельные данные, тест на единичный корень.

Источник финансирования

Публикация выполнена при поддержке Программы стратегического академического лидерства РУДН.

Получено

30.10.2023

Дата публикации

28.12.2023

Кол-во символов

29141

Цитировать

ГОСТ	Балашова С. А. , Матюшок В. М. , Хрусталев Е. Ю. Экономическое неравенство: глобальные тенденции в динамике доли оплаты труда в ВВП // Экономика и математические методы – 2023. – Tом 59. – №4 C. 19-31 [Электронный ресурс]. URL: https://emm.jes.su/S042473880028222-3-1 (дата обращения: 29.04.2024). DOI: 10.31857/S042473880028222-3
MLA	Balashova, Svetlana, Matyushok, Vladimir, Khrustalev, Evgeny "Income inequality: Global trends in labour share of GDP." Ekonomika i matematicheskie metody 59.4 (2023):19-31. DOI: 10.31857/S042473880028222-3
APA	Balashova S., Matyushok V., Khrustalev E. (2023). Income inequality: Global trends in labour share of GDP. Ekonomika i matematicheskie metody 59(4), pp.19-31 DOI: 10.31857/S042473880028222-3

100 руб.

При оформлении подписки на статью или выпуск пользователь получает возможность скачать PDF, оценить публикацию и связаться с автором. Для оформления подписки требуется авторизация.

Оператором распространения коммерческих препринтов является ООО «Интеграция: ОН»

Всего подписок: 0, всего просмотров: 92

Оценка читателей: голосов 0

1. Анисимова Г.В. (2013). Неравенство и экономический рост в глобализационной экономике // Экономика и предпринимательство. № 2 (31). С. 62–68.

2. Варшавский А.Е. (2007). Замедление распространения инноваций и перехода к обществу знаний при росте экономического неравенства // Концепции. № 2 (19). С. 3–36.

3. Варшавский А.Е. (2019). Чрезмерное неравенство доходов — проблемы и угрозы для Рос-сии // Социологические исследования. № 8. С. 52–61. DOI: 10.31857/S013216250006136-2

4. Варшавский А.Е. (2021). Об актуальных проблемах экономического развития, неравенстве и его влиянии на нашу жизнь // Анализ и моделирование экономических и социальных процессов: математика, компьютер, образование. № 28. С. 22–37. DOI: 10.20537/mce2021econ02

5. Варшавский А.Е. (2022). Модель для анализа неравенства доходов на основе конечной функциональной последовательности (проблемы адекватности и применения) // Модели экономических и социальных систем. № 14 (3). С. 521–523. DOI: 10.20537/2076-7633-2022-14-3-675-689

6. Канторович Г.Г. (2002). Анализ временных рядов // Экономический журнал ВШЭ. № 3. С. 379–401.

7. Ларин С.Н., Хрусталев Е.Ю., Новак Н.В. (2020). Трансформация структуры интеллекту-ального капитала и рост значимости его составляющих — человеческого капитала и интеллектуальной собственности — в современной экономике // Национальные инте-ресы: приоритеты и безопасность. Т. 16. № 4. С. 745–758. DOI: 10.24891/ni.16.4.745

8. Матюшок В.М., Балашова С.А. (2021). Неравенство мирового развития как глобальный вызов: модели «ответа» // Мир новой экономики. № 15 (4). С. 74–87. DOI: 10.26794/2220-6469-2021-15-4-74-87

9. Матюшок В.М., Красавина В.А., Матюшок С.В. (2020). Мировой рынок систем и техноло-гий искусственного интеллекта: становление и тенденции развития // Вестник РУДН. Серия: Экономика. Т. 28. № 3. С. 505–521. DOI: 10.22363/2313-2319-2020-28-3-505-521

10. Пикетти Т. (2015). Капитал в XXI веке. Пер. с фр. А.Л. Дунаев, науч. ред. пер. А.Ю. Володин. М.: Ад Маргинем Пресс. 592 с.

11. Римашевская Н.М. (2005). О проблеме преодоления бедности и неравенства // Экономиче-ская наука современной России. № 3. С. 46–51.

12. Скороботов А. (2016). Тестирование наличия единичных корней в панельных данных при однородной альтернативе // Научный вестник ИЭП им. Гайдара.ру (Эл. журнал). № 11. С. 39–46.

13. Скороботов А. (2017). Тестирование наличия единичных корней в панельных данных про-тив неоднородной альтернативы с приложением к региональным индексам потреби-тельских цен РФ // Российское предпринимательство. Т. 18. № 2. С. 175–184. DOI: 10.18334/rp.18.2.37274

14. Хрусталев Е.Ю., Баранова Н.М. (2013). Интеллектуальные семантические модели для по-вышения качества образовательных и научно-исследовательских процессов // Экономи-ческий анализ: теория и практика. № 35. С. 2–10.

15. Шевяков А.Н. (2005). Социальное неравенство, бедность и экономический рост // Общество и экономика. № 3. С.5–18.

16. Шевяков А.Н. (2010). Социальное неравеcтво: тормоз экономического и демографического роста // Уровень жизни населения регионов России. № 5 (147). С. 38–52.

17. Acemoglu D. (2003). Labor- and capital augmenting technical change. J. of the European Economic Association, 1 (1), 1–37. DOI: 10.1162/154–247603322256756

18. Alvaredo F., Chancel L., Piketty T., Saez E., Zucman G. (2018). World inequality report 2018. Available at: https://wir2018.wid.world/

19. Aum S., Shin Y. (2020). Why is the labor share declining? Federal Reserve Bank of St. Louis Review, 102 (4), 413–428. DOI: 10.20955/r.102.413-28

20. Bai J., Ng S. (2004). A panic attack on unit roots and cointegration. Econometrica, 72 (4), 1127–1177. DOI: 10.1111/j.1468–0262.2004.00528.x

21. Balashova S. (2022). Recent trends in personal income and the impact of Covid-19: Case of Russia. Chap. 22. In: A.P. Duarte, S. Redzepagic, F. Murta (eds.). The European integration process: Crisis and resilience in the aftermath of the Covid-19 pandemic. Imprensa da Universidade de Coimbra, 391–407. DOI: 10.14195/978-989-26-2364-1

22. Breitung J., Pesaran M.H. (2008). Unit roots and cointegration in panels. Advanced Studies in Theoretical and Applied Econometrics, 46 (1565), 279–322. DOI: 10.1007/978-3-540-75892-1_9.

23. Dabla-Norris E., Kochhar K., Suphaphiphat N., Ricka F., Tsounta E. (2015). Causes and consequences of income inequality: A global perspective. IMF Staff Discussion Notes, 15 (13), 1. DOI: 10.5089/9781513555188.006

24. Dickey D.A., Fuller W.A. (1981). Likelihood ratio statistics for autoregressive time series with a unit root. Econometrica, 49 (4), 1057. DOI: 10.2307/1912517

25. Im K.S., Pesaran M.H., Shin Y. (2003). Testing for unit roots in heterogeneous panels. Journal of Econometrics, 115 (1), 53–74. DOI: 10.1016/S0304-4076 (03)00092-7

26. Jones C.I., Romer P.M. (2009). The new Kaldor facts: Ideas, institutions, population, and human capital. American Economic Journal: Macroeconomics, 2 (1), 224–245. DOI: 10.1017/CBO9781107415324.004

27. Kaldor N. (1961). Capital accumulation and economic growth. In: D.C. Hague (ed.). The theory of capital. London: Palgrave Macmillan, 177–222. DOI: 10.1007/978-1-349-08452-4_10

28. Krugman P. (2014). Wealth over work. The New York Times, March. Available at: https://www.nytimes.com/2014/03/24/opinion/krugman-wealth-over-work.html

29. Levin A., Lin C.-F., James Chu C.-S. (2002). Unit root tests in panel data: Asymptotic and finite-sample properties. Journal of Econometrics, 108 (1), 1–24. DOI: 10.1016/S0304-4076 (01)00098-7

30. Manyika J., Mischke J., Bughin J., Woetzel J., Krishnan M., Cudre S. (2019). A new look at the declining labor share of income in the United States. McKinsey Global Institute Discussion Paper, 1–61. Available at: www.mckinsey.com/mgi

31. OECD (2015). The labour share in G20 economies. Report prepared for the G20 employment working group. Antalya, Turkey, 26–27 February 2015.

32. Piketty T. (2014). Le Capital au XXIe siècle; in English: Piketty T. (2014). Capital in the twenty first century. Cambridge: Harvard University Press.

33. Piketty T. (2019). Capital et idéologie. PSE-Ecole d'économie de Paris. (Postprint) halshs–02301306, HAL.

34. Stiglitz J.E. (2013). The price of inequality: How today’s divided society endangers our future. 1st ed. New York: W.W. Norton & Company, Inc.

35. Tugcu C.T. (2018). Panel data analysis in the energy-growth nexus (EGN). The economics and econometrics of the energy-growth nexus. Amsterdam: Elsevier Inc., 255–271. DOI: 10.1016/B978-0-12-812746-9.00008-0

36. Wooldridge J.M. (2010). Econometric analysis of cross section and panel data. 2nd ed. Cambridge: The MIT Press.