发达国家的工资转型及其对经济的影响

例如，经济的金融化导致了GDP/人均收入和工资之间的差异；不平等加剧了高收入和低收入之间的差异；通过扩大供给，移民导致工资下降；工会的逐渐消失可能会产生同样的效果。尽管所有这些影响都可能发挥作用，但由于我们的比较视角，我们知道它们并不是主要作用。事实上，这种方法的最大优势在于它允许我们过滤次要因素。在日本，移民很少，在瑞典，工会仍然是重要的力量，在德国，经济的金融化远低于美国。然而，在所有这些国家都可以观察到工资过渡效应。简言之，即使之前的效应存在，它们也只是物理学中这种表达意义上的二阶效应。美国的工资过渡有两个很好的理由可以从美国的案例开始调查。首先，正如前面所说，它是第一个发生这种转变的国家。其次，它可能是工资转型最剧烈的国家。通过比较图2和图3可以清楚地看出这一点。1900 1920 1940 1960 1980 2000 2020年美国年实际工资（2015年的1000欧元）第一阶段：制造业扩张第二阶段：服务业扩张0。250.50.751.251.51.752.252.50 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50农业劳动力比例（%）年实际工资（1914年的1000美元）19001970图。2.美国的工资过渡。在第一阶段，平均工资w以每年2.0%的平均速度呈指数增长，而在第二阶段则停滞不前。同时，农业劳动力的比例从1900年的41%下降到1970年的4.4%。

有一种高度的相关性，即0。987，在两个变化之间。这两个变量的对数之间的关系是：logw=-a对数fa+b，a=0.67±0.09，b=1.87±0.06。然而，由于其他几个经济因素在这一时期发生了很好的变化，这种密切联系并不一定意味着劳动力转移会产生工资效应。资料来源：1975年《美国历史统计》，利斯纳1989年。而在美国，从指数增长到停滞的转变是断断续续的，而在其他地方，则是平稳的转变，包括增长率的逐步降低。可能的“解释”如果我们把注意力局限于美国的情况，可能会想到许多可能的“解释”。例如，你可以提到以下几点1945年后的几十年，美国工会的战斗能力和议价能力逐渐削弱。这一趋势早在1947年的《塔夫脱-哈特利法案》中就开始了，但直到20世纪70年代才真正形成势头。其最明显的表现之一是罢工频率的急剧下降。更多细节见Roehner（2009）。例如，在私营部门，工会化率从20世纪50年代的约30%下降到2007年的8%这种转变的突然性可以用一系列外部冲击来“解释”。（i） 20世纪60年代末影响美元的信任危机最终导致尼克松总统在1971年采取行动，终止其与黄金的兑换。（ii）纽约证券交易所的股价暴跌，（iii）石油冲击，（iv）越南战争的余震。为了缩小可能的“解释”范围，我们必须考虑更广泛的案例。这就是下一节要做的。

事实上，在许多国家都可以观察到同样的工资变化，这将消除美国特有的解释。比较视角下的工资转型平均工资增长2015年2月，新加坡副总理（兼财政部长）塔尔曼·尚穆加拉特南在其预算演讲中警告称，美国、欧洲和日本的大多数发达经济体（尚穆加拉特南，2015年）已经开始出现工资停滞。正如前面关于美国的章节所看到的，在本节中欧洲国家和日本也将看到，经济停滞实际上是一种始于20多年前的现象。然而，asalready提到，在新加坡，这种现象仅在2005年左右开始。换句话说，与人口结构转型一样，工资转型并非在所有地方同时发生，而是随着依赖国家的时间滞后而逐渐发生。这如图3所示。从图3和图6可以看出，英国的情况截然不同。1940年5月1950年1960年1980年1990年2000年2010年2020年平均年薪（2015年1000欧元）转折点位置：美国日本Witzerlandukgermanyusa日本Witzerlandukgermanyfig。3.几个国家的工资过渡。在第一阶段，平均工资呈指数增长，而在第二阶段，平均工资停滞不前或增长较慢。图表底部的国家名称显示了转型发生的年份。在所示的5个国家中，可以加上2005年发生过渡的新加坡，如文中所述。

资料来源：美国：见图1；日本：日本历史统计数据，平均每月合同收入；瑞士：“联邦统计局”网站提供了从1939年开始的实际工资的年度序列；英国：1985年前：利斯纳1989年，1990-2015年：国家统计局，体力劳动者的平均周收入；德国：1985年前：利斯纳1989年，1990-2015年：联邦统计局，手工生产工人的小时总收入。不知道为什么。1846年，也就是说，与其他欧洲国家相比，英国很早就通过废除对谷物进口征收重税的谷物法，决定通过海外进口，尤其是从大英帝国（如加拿大或印度）以更便宜的方式获得谷物供应。这一步是由反复出现的土地“圈地法案”（例如1801年和1845年的法案）所预示的，这些法案将“公共土地”转变为私有财产，迄今为止，这些土地允许无地农民耕种。通过这些步骤，人们被迫从农村搬到城市。在其他欧洲国家，一场大规模的农村冲突只是在很久之后才开始的。解释表1显示，就生产率而言，唯一明确和长期的区别是农业和制造业之间的区别。第三服务部门是一个混合型部门，涉及生产率水平非常不同的活动。因此，这一部门的构成将因国家而异，在每个国家，它将随着时间的推移而变化。

例如，如今在美国是一个重要组成部分的软件产业在大约30年前是不存在的，在欧洲国家的代表性仍然不足。另一个例子是医疗保健行业；根据表1，2012年，该行业占总就业人数的12%，占总GDP的7.1%；大约30年前，这一部门的比重要小得多，如今在许多其他发达国家，这一比重仍然要低得多。正是这种第三产业形态的变化，使得建立一个具有永久有效性的模型变得困难。人口结构转型也存在类似的差异，即图1所示的转型实际上是在21世纪初的第二次转型之后发生的，这使许多发达国家的就业率大大低于2.1的替代率。尽管这两种转变可能有一些共同的特点，但它们的机制可能并不相同。第三产业的全球生产率是一个加权平均值，对于表1所列的产业（即。

除农业、制造业和采矿业外，所有13个行业的人均收入均为12.2万美元，介于农业生产率和制造业生产率之间。在下一节中，我们将探讨对经济增长的影响。对2013年中国经济增长的影响表2给出了农业部门和所有非农业部门的权重和生产率。甚至在印度某些地区发生饥荒的年份，印度也向英国出口谷物。另一个指标是医疗支出的权重；根据世界银行2012年的数据，它占美国GDP的17%。事实上，在目前的情况下，加权平均数与每位员工的GDP相同：P（Gi/pi）（pi/P）=（1/P）PGi。表1各经济部门的人均GDP（美国，2012年）部门贡献人均就业GDP对GDP的贡献[十亿][百万][千美元]1教育服务1833.34 54.82零售业932 14.9 62.53医疗、社会援助1 153 16.9 68.24艺术、娱乐157 2.09 75.1农业、林业、渔业1862.11 88.16政府（联邦和地方）2，197 21.9 1007运输、仓储467 4.41 1068专业服务1912 17.9 10611所有第三产业929 97.6 12214所有产业509 112 129所有非农业产业323 110 1309制造业1 983 11.9 16610批发贸易962 5.67 16911信息737 2.74 26912金融活动3，229 7.78 41513采矿411 0.80 514注：上一栏中给出的每位员工的GDP可被视为员工生产率的衡量标准。尽管美国农业生产实现了现代化，但农业和制造业之间的生产率差距仍为1:2。

该表表明，通常被称为服务业的部门实际上是一个非常异质的类别，其生产率范围从1到10。农业和非农业部门的生产率之比为130/88=1.47。本表并非所有行业的详尽列表，但它代表了GDP总量的90%。资料来源：GDP：经济分析局（互动表）；就业情况：劳工统计局（“表2.1主要行业就业情况”.关于农村照明，在美国，主要的转变发生在1900年至1950年之间。在这段时间里，从事农业的劳动力比例从41%降至11%，也就是说，年增长率为0.6%。根据表1和表2的数据，图4总结了美国和中国各自的情况。在2000年至2010年间，美国农业劳动力的比例从2.5%下降到了1.5%，也就是说，年增长率为0.1%。在同一时间段内，中国的这一比例从50%降至36%，也就是说，年增长率为1.4%。如今，在美国，就业机会从农业部门转移到非农部门是生产力进步的主要来源，而在20世纪上半叶，这是生产力增长的主要来源。然而，中国目前的转会率和美国当时一样快。

1940年至1950年间，美国的转移率达到了最高水平，年转移率为0.9%，仍然低于表2不同部门对中国GDP的贡献，1990年至2013年部门份额人均GDP就业率GDP员工乘数gi（gi/ei）GK=（gi/ei）/（g/e）[GDP的百分比][%就业率]农业g=25 e=60 g/e=0.42g 1工业和第三产业g=75 e=40 g/e=1.87g 4.3农业g=10 e=34 g/e=0.29g 1工业和第三产业g=90 e=66 g/e=1.36g 4.5注：g表示整个经济的人均GDP。从1990年到2013年，农业部门的总劳动力比例从60%下降到34%。2013年，农业与其他经济部门之间的生产率差距为4.5；这是表1中美国1.47的三倍。不用说，即使在农业领域，由于g的快速增长，生产率也有显著提高。来源：GDP数据：Bajpai（2014）；就业数据：世界银行（题为“农业就业率（占总就业率的%）”的互动表格）。生产力规模中国，2013年美国，2013年农业-农业农-农业费。4.农村人口向非农部门转移。在中国，转移速度是美国的10倍多。该图尊重每个国家生产率差距的数量级，以及各自转移率的数量级。两个垂直生产力轴的规模不一样；这使得我们可以画两个相同的矩形来代表非农业部门。资料来源：表1和表2。在过去的几十年里，这一现象在中国屡见不鲜。描述转移效应的模型，以测试图中所述机制的程度。

4.可以解释长期工资增长的原因我们需要建立一个与此相关的模型。关键变量的定义为了使其尽可能简单，我们将只介绍两个部门：一方面是农业（部门1），另一方面是经济的其他部分（部门2）。乍一看，这似乎是一个粗略的近似值；例如，采矿业和医疗保健业将在第二部门合并；然而，采矿业是一个相当小的行业（比医疗保健业小21倍）。我们的两部门模型的目的是提供一个总体情况，并解释（和预测）长期趋势。我们介绍以下符号：E：总就业人数，Ei，i=1，2：1、2部门的就业人数。ei=ei/E.G：总（实际）GDP，Gi，i=1，2:1、2部门的GDP，Gi=Gi/G。我们用p=G/E表示整个经济体的人均GDP。pi=Gi/Ei=（Gi/Ei）（G/E）=（Gi/Ei）p表示每个部门每个员工的GDP，也就是说他们的生产率。现在我们引入一个变量，我们称之为生产率乘数，它将描述第二部门的生产率比第一部门的生产率高多少。生产率乘数：k=pp=g/eg/e=（1）- g） /（1）- e） g/e有趣的一点是，只要知道两个数字g，就可以计算k，例如数量级和关键变量的变化。为了给这些定义提供一些实质性内容，让我们给美国和中国一些数值。

p的数据分别以1982年的美元和2013年的人民币表示中国：1983年：中国：1983年：中国：1983年：中国：1983年：中国：1983年：中国：1983年：p=人民币5.114，e=67%，g=67%，g=33%，g=6.9%，g=6.9%，g=0.49，g=0.49，g=0.49，k=0.49，k=4.4，k=4.000，k=4.00，k=4.00，k=4.00，k=4.00，k=4.9，k=4.4.00，k=4.00，k=4.000：p=4.000：p=4.000：p=人民币24，184，184，e=50，e=50，e=50，e=50，e=50，e=50，e=50，e=50，e=50，e=50，e=50，e=50，e=50，e=50，e=50=50，g=50=50，g=50，嗯，k=4.04值得注意的一点是g/e的稳定性；它的变化远小于EAN和GSP，也远小于p。这应该如何解释？g/e=p/p是准常数，尽管p是两倍、三倍或四倍，这意味着农业生产力的增长速度与全球生产力大致相同。此外，可以观察到k的变化相当缓慢，这对于结构变量来说当然是一个受欢迎的特征。其他数据见表3。此外，1995年、2000年、2005年和2010年的人均GDP中间值如下（以2015年人民币表示）：p:7434、7547、10150、2030P:27323、42、189、60273、75394在这25年中，农业部门和其他经济部门的人均GDP都呈指数级增长。相关系数（t，log-pi）分别为0.97和0.99。