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[10]见David Card and alan Krueger,Myth and Measurement: The New Economics of the Minimum Wage(princeton: princeton University press,1995)。卡德(Card)和克鲁格(Krueger)深入研究了众多相邻国家拥有不同最低工资的案例。在完全垄断情形下,雇主只能在给定的地理区域内雇佣工人(在完全垄断情形下,卖方是唯一的,而非买方是唯一),雇主会尽可能压低工资。最低工资的提高不会降低就业水平,因为雇主的边际利润率非常之高,以至于完全可以雇用全部的求职人员。就业水平甚至可能会提高,因为求职的人会增加。这可能是因为,在更高的工资水平上,与那些非法活动相比人们更喜欢正式的工作(这是好事);或者是因为与上学相比人们更喜欢工作(这或许不是好事)。这些正是卡德和克鲁格所观察到的。
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[11]特别见图8.6~ 图8.8。
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[12]这一事实至关重要,但经常被美国学术界所忽略。除了戈尔丁和卡兹的研究“教育与技术的竞赛”(Race between Education and Technolog)外,也可见丽贝卡· 布兰科(Rebecca Blank)的近期研究:Changing Inequality (Berkeley: University of California press,2011),该研究几乎完全集中在与大学文凭相关的收入差异的演变(以及家庭结构的演变)这一问题上。拉古拉姆· 拉扬(Raghuram Rajan)的Fault Lines (princeton: princeton University press,2010) 一书也似乎确信,与大学相关的不平等演变比“最高1%”人群的收入激增(这是不正确的)意义更重大。原因很可能是,劳动和教育经济学家们常用的数据无法对最高1%收入的超常表现做出充分的衡量(我们需要税收数据来弄清楚实际情况)。与税收数据相比,调查数据具有包含更多社会人口学数据(包括教育数据),但调查数据所基于的数据样本相对较小,并存在受调查对象个人特征影响的众多问题。最理想的办法是将两类数据结合在一起使用。有关这些方法论问题,见在线技术附录。
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[13]需要指出的是,图9.2以及后续各图中的曲线未考虑资本收益(我们无法持续衡量各国资本利得水平)。由于美国的资本收益是很重大的部分(考虑资本收益后,21世纪头10年前1%人群的收入占国民收入比重超过了20%),因而实际的差异比图9.2显示的还要大。见在线补充图S9.3。
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[14]新西兰几乎沿着与澳大利亚类似的轨迹。见在线补充图S9.4。为了保持图的简洁,我仅列出了部分国家及部分可获取的数据序列。有兴趣的读者请见在线技术附录或WTID数据库以获取更完整的数据序列。
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[15]诚然,若考虑资本收益,则前1%人群的收入占国民收入的比重将达到9%,因为瑞典的资本收益在1990~2010年是很高的。见在线技术附录。
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[16]WTID数据库中的所有其他欧洲国家,即荷兰、瑞士、挪威、芬兰和葡萄牙,都与可观察到的欧洲大陆国家的演变特征相类似。请注意,我们拥有南欧国家的完整数据。西班牙的数据序列可追溯至1933年,这一年西班牙形成了所得税,但中间有几处数据中断。意大利的所得税于1923年形成,但完整的数据直到1974年才有。见在线技术附录。
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[17]2000~2010年美国收入最高0.1%人群所占比重超过8%(不考虑资本利得)或12%(考虑资本利得),见在线技术附录。
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[18]因此法国和日本的“前0.1%”人群的收入从全国平均收入水平的15倍上涨到25倍,而美国的“前0.1%”人群的收入从全国平均收入水平的20倍上涨到100倍。这几个数量级只是估计值,但可以让我们更直观地感受这一现象,并且将国民收入比重与经常被媒体引用的薪酬情况联系起来。
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[19]“前1%”人群的收入明显要低:根据定义,1%人群的收入占国民收入比重为10%,意味着这1%人群的平均收入比全国平均水平高出10倍(前1%人群的收入占国民收入比重为20%,意味着这1%人群的平均收入比全国平均水平高出20倍,以此类推)。帕累托系数(我将在第十章介绍该系数)使我们能将前10%、前1%和前0.1%关联起来:在相对平等的国家(如20世纪70年代的瑞典),前0.1%人群的收入仅为前1%人群收入的两倍,所以,前0.1%的收入占国民收入的比重仅为前1%的收入所占比重的1/5。在高度不平等的国家(如2010年的美国),前0.1%人群收入是前1%的人群收入的4~5倍,前0.1%人群的收入占国民收入的比重为前1%人群的收入所占比重的40%或50%。
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[20]取决于是否包括资本收益,见在线技术附录。
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[21]详见表5.1。
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[22]对于瑞典和丹麦的情况,我们发现在1900~1910年的有些年份,前1%人群的收入占国民收入比重达到25%,高于同期的英国、法国和德国(这些国家的最高水平接近22%或23%)。然而,受数据所限,我们很难断定这些差异是否重大。见在线技术附录。
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[23]在拥有不同水平的收入构成数据(与上一章图8.3~ 图8.4,和图8.9~ 图8.10)展示的美国和法国数据相似的国家中,我们发现了类似的情况。
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[24]采用年度数据序列绘制的曲线图,见在线补充图S9.6。其他国家的数据序列相似,并同样可见在线附录。
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[25]图9.8仅展示了图9.7中4个欧洲国家的算术平均值。这4个欧洲国家很能代表欧洲的多样性,如果我们将其他有数据的北欧和南欧国家包含进来,或用每个国家的国民收入对均值进行加权,所得曲线也不会发生太大变化。
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[26]有兴趣的读者可参考我和安东尼·阿特金森于2007年和2010年共同发表的23国案例研究:Top Incomes over the Twentieth Century: A ContrastBetween Continental European and English-Speaking Countries (Oxford: OxfordUniversity press,2007),andTop Incomes: A Global Perspective (Oxford: Oxford University press,2010)。
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[27]严格地说,中国在1980年以前没有所得税,因而无法对中国在整个20世纪进程中的收入不平等演变情况加以研究(这里的数据序列从1986年开始)。在哥伦比亚,迄今为止我收集的税收记录仅能追溯到1993年,但所得税在此之前早就存在,我们最终完全有可能找到更早期的数据(历史税收记录档案在很多南美国家组织得十分混乱无序)。
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[28]正在进行的项目清单可在WTID中获得。
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[29]当数字税务档案可访问时,计算机化自然会带来信息源的改善。但若这些税务档案被拒绝访问或者索引效果不佳(这是经常发生的),那么纸质统计数据的缺乏将会损害我们对所得税数据的“历史记忆”。
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[30]所得税越是接近纯粹的比例税,越是不需要各个收入层级的详细数据。在第四部分,我将讨论税制本身的变化。这里的观点是,这样的变化对我们的观察工具有影响。
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[31]图9.9中2010年的数据是基于十分不完备的企业经理人报酬数据,因而只是初步的近似估计。见在线技术附录。
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[32]见abhijit Banerjee and thomas piketty,“top indian incomes,1922~2000,”World Bank Economic Review 19,no. 1 (May 2005): 1-20。同时请见a. Banerjee and t. piketty,“Are the Rich Growing Richer? Evidence from indian tax Data,”in angus Deaton and Valerie Kozel,eds.,Data and Dogma: The Great Indian Poverty Debate (New Delhi: Macmillan india ltd.,2005): 598-611。在1990~2000年“黑洞”本身几乎占到了印度总体增长的一半:根据国民经济核算数据,人均收入每年增长4%,但家庭调查数据却显示仅增长2%,因而这一问题是很重要的。
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[33]见在线技术附录。
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[34]事实上,信息不对称情形下最优实验经济模型的主要结果(基本上是显而易见的结果),只要实验的成本是高昂的,则代理人(这里指公司)将没有兴趣去寻求完全信息(而且在做出最终选择前试验几个首席财务官的成本是高昂的),尤其是当该完全信息对公众的价值大于其对代理人的个人价值时。参考书目见在线技术附录。
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