Ричард convertfileonline.com - _2016_02_09_21_40_03_404

В ходе исследований было установлено, что численность и плотность населения городов тоже являются факторами неравенства. Крупные города и городские агломерации обладают явными преимуществами в плане привлечения высококвалифицированных специалистов, рабочих мест в сфере высоких технологий и других экономических активов, имеющихся в глобальной экономике знаний. Натаниэл Баум-Сноу из Университета Брауна в сотрудничестве с Национальным бюро экономических исследований и Ронни Паван из Рочестерского университета провели важное исследование, по результатам которого была установлена прочная связь между численностью населения города и уровнем неравенства [14].

На одну только численность населения городов приходится от 25 до 35 процентов общего роста экономического неравенства за прошедшие три десятилетия, даже с учетом роли уровня квалификации, человеческого капитала, отраслевой структуры и других факторов.

Вместе с Шарлоттой Мелландер мы проанализировали связь между индексом неравенства в оплате труда и индексом неравенства Джини, а также факторы, определяющие оба индекса, от уровня квалификации и человеческого капитала до уровня охвата профсоюзами, уровня бедности и расового состава, а также численности и плотности населения городских агломераций. Полученные нами выводы оказались поразительными во многих отношениях. А самый главный состоял в том, что это принципиально разные типы неравенства, обусловленные совершенно разными причинами [15].

Мы пришли к выводу, что, как и следовало ожидать, неравенство в оплате труда непосредственно связано с переходом к экономике знаний, основанной на высоких технологиях и человеческом капитале, и оно напрямую зависит от человеческого капитала (который измеряется как процент взрослых с высшим образованием) и еще больше — от доли креативного класса в общей численности рабочей силы. Кроме того, уровень неравенства в оплате труда непосредственно связан с обеими категориями навыков, необходимых в профессиях креативного класса: аналитическими (0,44) и навыками общения (0,55). Еще в большей степени этот тип неравенства связан с концентрацией индустрии высоких технологий [16]. Неудивительно, что неравенство в оплате труда непосредственно связано с экономическим благополучием городских агломераций, которое зависит от уровня дохода, заработной платы и объема производства на душу населения.

Важную роль играет также численность и плотность населения городов и городских агломераций. Неравенство в оплате труда в значительной мере зависит от плотности и еще больше — от численности населения городских агломераций. Вопреки распространенному мнению, будто бы неравенство в оплате труда можно отчасти объяснить различиями между затратами на оплату жилья в разных городах и городских агломерациях, корреляция между уровнем неравенства и затратами на жилье в общем объеме доходов незначительна [17].

Однако в случае более общего показателя неравенства в доходах (основанного на индексе Джини) ситуация иная. (Если вы помните, неравенством в оплате труда можно объяснить только 15 процентов дисперсии значений общего неравенства в доходах.) Мы пришли к неожиданному выводу: неравенство в доходах почти не связано со средним уровнем благосостояния. Нет никакой корреляции между неравенством в доходах и средним уровнем дохода и заработной платы, имеется только слабая корреляция с объемом производства на душу населения. В отличие от неравенства в оплате труда, неравенство в доходах в гораздо меньшей степени зависит от среднего уровня богатства и благополучия.

Результаты нашего анализа говорят о том, что более широкий переход к инновационной экономике, основанной на высококвалифицированном труде и богатом человеческом капитале, также в меньшей степени определяет неравенство в доходах. Корреляция между человеческим капиталом и неравенством в доходах примерно в два раза меньше корреляции между человеческим капиталом и неравенством в оплате труда. Корреляция с креативным классом еще меньше. Неравенство в доходах почти не связано с навыками общения и совсем не связано с аналитическими навыками — двумя категориями навыков, которые ассоциируются с профессиями креативного класса [18].

Такие показатели, как численность и плотность населения городов и городских агломераций, также почти никак не связаны с неравенством в доходах. Существует слабая связь между неравенством в доходах и численностью населения городской агломерации, и нет никакой связи с плотностью населения. Кроме того, неравенство в доходах никак не связано с долей затрат на жилье.

Так какие же из проанализированных нами факторов оказывают самое сильное влияние на уровень неравенства в доходах? Профсоюзы, раса и бедность. Проанализируем каждый из них в отдельности. По данным нашего анализа, охват профсоюзами уменьшает неравенство в доходах. Общий уровень неравенства в доходах меньше там, где профсоюзы сильнее, а значит, корреляция этого показателя с деятельностью профсоюзов имеет отрицательное значение [19]. Из этого следует самый показательный вывод (и самый тревожный с точки зрения последствий для страны): неравенство в доходах в значительной степени связано как с уровнем бедности, так и с расовым составом населения. В частности, корреляция между уровнем неравенства в доходах и численностью темнокожего населения достаточно высокая [20].

Уровень бедности играет еще б о льшую роль. Неравенство в доходах в значительной степени связано с общим уровнем бедности [21]. Когда Шарлотта Мелландер выполнила регрессионный анализ неравенства в доходах, уровень бедности и расовый состав оказались не менее важными факторами, чем неравенство в оплате труда.

Из всего этого можно сделать следующий вывод: неравенство в оплате труда и неравенство в доходах — далеко не одно и то же. Хотя общая структурная трансформация экономики влечет за собой разделение рынка труда и увеличение разрыва в заработной плате представителей основных классов, этот процесс оказывает незначительное влияние на социально-экономическое неравенство в целом. Кроме того, наш анализ показывает, что в действительности уровень благосостояния наименее квалифицированных и самых низкооплачиваемых работников (рабочих и обслуживающего персонала) гораздо выше в регионах с экономикой, основанной на знаниях, и высокой концентрацией креативного класса, даже если разрыв в заработной плате в этих регионах больше. Если говорить о неравенстве в целом, мы столкнулись с трагедией всеобщей бедности и серьезными расовыми проблемами на самом низком уровне социально-экономической структуры США.