技能偏見的生產使高技能工人在富裕國家更有效

費德裏科·羅西(Federico Rossi)2022年5月12日

在貧困國家和富裕國家之間,受過高等教育的勞動的可用性差異很大。例如,考慮印度和美國。2010年,印度工作年齡人口的份額為高等教育,為9%,而在美國的相應份額為56%(Barro and Lee 2013)。同樣,受過高等教育的勞動力的工資溢價差異似乎很小。根據Caselli等人收集的估計。(2014年),在印度和美國,一年的上學一年與工資增加約10%有關;更普遍的是,上學的回報僅與發展相關。

熟練勞動數量和技能溢價差異的巨大差異的結合使先前的工作得出結論,高技能工人的相對效率隨發展而增加(Caselli and Coleman 2006)。這一論點的邏輯很簡單:根據標準假設,大量熟練工人應該(其他一切)都應推遲他們在富裕國家的相對報酬,因為他們所產生的服務更廣泛地可用。數據中缺乏這種模式表明,富裕國家的熟練工人相對效率更高,這可以提高其工資。

文獻提出了兩個可能的原因。on one hand, the productive environment in rich countries might be more ‘skill-biased’, either because firms adopt technologies more suitable for skilled workers, as proposed by Caselli and Coleman (2006), or, more generally, because the institutional setting or sectoral composition in these countries are favourable to high-skill labour. On the other hand, as in Jones (2014), high-skill workers might embody more human capital in rich countries, because of differences in educational quality, training, or workers’ intrinsic characteristics. The distinction between these two explanations matters greatly for development accounting: if the ‘human capital view’ is correct, the entire cross-country variation in GDP per worker can be accounted for by highly educated labour having relatively more human capital in rich countries; under the alternative view, the contribution of relative human capital is much lower (Caselli and Ciccone 2018).

通過微數據衡量相對技能效率

在最近的工作中,我重新審視了各個國家 /地區相對技能效率的差距的測量和解釋(Rossi,2022)。我使用不同開發層麵的12個國家 /地區的微觀數據,我構建了通過某些高等教育的工人的相對供應和工資溢價的可比度量。與以前的工作不同,這些措施納入了就業率和工作時間的越野差異,並且基於可比的工資數據,而不是從不同來源收集到學校教育的估計收益。根據這些措施並假設標準生產功能,我為每個國家計算了高技能勞動的隱含相對效率。如圖1所示,與每個工人的GDP有密切的相關性。與印度相比,美國高技能和低技能勞動力之間的生產率差距大於20倍以上,與這兩個國家之間的每名工人的GDP相似的差異。在很大程度上,相對技能效率的越野分散體並不是由部門組成,自雇的發生率或性別和經驗的回報所驅動的。

圖1

筆記:該圖繪製了12個國家 /地區使用可用微數據的12個國家 /工人的日誌相對技能效率和日誌GDP。將相對技能效率歸一化,以使我們對我們采用值1(0中的0)。實線代表最佳的線性擬合。

解釋相對技能效率:國際移民的證據

為什麼高技能工人在富裕國家的生產力更高?我利用國際移民的技能優勢的差異來闡明這個問題。在同一勞動力市場中,在直覺上,受過教育的移民受到同等技能偏見的生產環境的影響,但根據其原籍國教育環境的質量和特征,人力資本的水平不同。比較同一東道國內部國民的技能優勢,然後可以將高技能勞動的相對人力資本和生產技巧偏見分開跨國差異。

圖2在原籍國顯示了針對每名工人的GDP的美國移民的技能優勢。來自富裕國家的高技能移民在美國相對較高的報酬,始終如一,他們的相對人力資本更高。但是,與圖1中顯示的相對技能效率的越野差距相比,這些跨國性差異很小高等教育的勞動力的人力資本捐贈可以解釋整體相對技能效率的差異。在很大程度上,正是生產性環境使高技能勞動在富裕國家中相對效率更高。

圖2

筆記:該數字繪製了美國移民原籍國的日誌技能溢價,反對原籍國的每個工人的日誌GDP。實線顯示最佳的線性擬合。

對人力資本跨國差異的影響

我們如何將這些發現與最近的文獻調和,從而發現人力資本對跨國收入差異的影響(Hendricks and Schoellman 2018)?我在羅西(Rossi)(2022)中的結果表明,高技能和低技能工人之間人力資本差距的越野差異有限。這意味著人力資本對收入差異的巨大貢獻需要很大製服跨技能水平的差距 - 也就是說,所有工人,無論技能水平如何,在富裕國家擁有更多的人力資本。這引起了Hendricks和Schoellman(2022)的最新作品的共鳴,該研究表明,高技能和低技能移民的工資收益與兩組的人力資本差距一致。

該結論對人力資本積累和經濟發展的理論產生了重要限製。所有教育水平的人力資本中的跨國差距都要求關注影響所有工人人力資本形成的因素,這些因素成為解釋人力資本越野差異的自然候選人。這包括早期教育的質量(Fazzio等,2020年),家庭意見(De Philippis和Rossi 2020),文化特征(Hanushek等,2020)以及在生命周期中積累技能的機會(Lagakos等。2017)。

是什麼使生產環境在富裕國家更加偏見?

我的論文中的會計導致有關為什麼和通過哪些渠道生產在富裕國家偏見的問題。一個流行的看法是,技能偏見的差異是對高技能勞動的可用性的內源性反應:由於受過富裕國家的受過良好教育的工人在富裕的國家中很豐富,因此這些國家的公司具有更強的激勵措施來采用補充這些工人的技術。技術采用響應因素可用性在各種環境中獲得了經驗支持的想法(例如Beaudry等人,2010年)。

此外,在機構質量,生產組織以及大型和現代公司的盛行中,跨國差異都可能使富裕國家的高技能工人受益不成比例,這也可能有助於解釋為什麼更多的人選擇積累技能在那些國家。記錄和量化這些渠道是未來工作的重要任務。

參考

Barro,R J和J W Lee(2013),“世界上教育程度的新數據集,1950- 2010年”,”發展經濟學雜誌104(c):184–198。

Beaudry,P,M Doms和E Lewis(2010),“應該將個人計算機視為技術革命嗎?來自美國都會區的證據,”政治經濟學雜誌118(5):988-1036。

Caselli,F和Ciccone(2018),“不完美的替代和發展會計,” 6月9日,www.303hail.com。

Caselli,F和W J Coleman(2006),“世界技術邊界”,美國經濟評論96(3):499–522。

Caselli,F,J Ponticelli和F Rossi(2016),關於Mincerian的新數據集返回時空的技術差異,普林斯頓大學出版社。

De Philippis,M和F Rossi(2020),“父母的影響力和人力資本的越野差距,” www.303hail.com,11月3日。

Fazzio,我,Eble,R Lumsdaine,P Boone,B Bouy,P-T J Hsieh,C Jayanty,S Johnson和F Silva(2020),“,”,“”在世界上最貧窮的地區實現兒童識字和算術:來自幾內亞鄉村的證據,” www.303hail.com,12月16日。

Hanushek,E A,L Kinne,P Lergetporer和L Woessmann(2020),“耐心,冒險和學生成就的國際差異”,www.303hail.com,8月2日。

Hendricks,L和T Schoellman(2018),“人力資本與發展會計:移民工資收益的新證據”,《經濟學季刊》133(2):665–700。

Hendricks,L和T Schoellman(2020),“熟練的勞動生產率和越野收入差異”,工作文件,5月。

瓊斯(Jones),B F(2014),“人力資本庫存:一種廣義方法”,美國經濟評論104(11):3752–3777。

Lagakos,D,B Moll,T Porzio,N Qian和T Schoellman(2017),“各國生命周期工資增長”,政治經濟學雜誌。

Rossi,F(2022),“各國熟練勞動的相對效率:測量和解釋”,”美國經濟評論112(1):235–266。

話題:發展勞動力市場生產力和創新

標簽:技能偏見的生產,,,,生產率,,,,技能效率,,,,我們,,,,印度

沃裏克大學經濟學助理教授

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