Кратко — через три ключевые канала глобализация влияет на распределение доходов: торговля (и аутсорсинг), технологическая замена (автоматизация, ICT) и международные потоки капитала/миграция. Ниже — механизм и эмпирические данные, подтверждающие влияние каждого канала.
1) Торговля (включая офшоринг)
- Механизм: расширение импортов и возможность переноса производства сокращают спрос на «рутинные» среднеоплачиваемые рабочие места (производство, некоторые сервисы), что сжимает «средний» сектор и увеличивает разрыв между низкими и высокими доходами. Одновременно экспортные сектора/фирмы, ориентированные на технологии и капиталоёмкость, получают премии.
- Эмпирика:
- Autor, Dorn & Hanson ($2013$): районы США с большей конкуренцией со стороны китайского импорта показали значительное снижение занятости и заработков в производстве и рост общего неравенства (локальные эффекты).
- Helpman, Itskhoki, Redding и др. (серия работ, $2010$–$2017$) показывают, что торговая либерализация разной интенсивности увеличивает расслоение между высоко- и низкооплачиваемыми работниками через перераспределение рабочей силы между фирмами и отраслями.
- Макростатистика: структурные сдвиги в составе занятости — падение доли промышленного труда в ВВП/занятости в развитых странах с $1970$-$1980$-х годов.
2) Технологическая замена (автоматизация, ICT, сдвиг спроса в пользу навыков)
- Механизм: технологические изменения чаще повышают предельную производительность высококвалифицированного труда и заменяют рутинные операции (как в производстве, так и частично в сервисах), что увеличивает разрыв между квалификациями и зарплатами (skill‑biased technical change; task‑based models).
- Эмпирика:
- Autor, Levy & Murnane ($2003$), Autor & Dorn и др.: сильный рост премии за высшее образование и за когнитивно‑непроизводственные навыки; «украинизация» (hollowing out) среднего слоя.
- Acemoglu & Restrepo ($2018$ и др.): автоматизация снижает занятость и оплату труда в уязвимых профессиях.
- Данные по колледж‑премии в США: соотношение зарплаты выпускника колледжа к выпускнику средней школы выросло примерно с порядка $\sim 1.4$ в $1980$-е до $\sim 1.8$–$2.0$ в $2000$–$2010$-е (приближённо, разные измерения дают близкие величины).
3) Международные потоки капитала и миграция
- Механизм (капитал): свободный приток капитала повышает доходность инвестиций и позволяет фирмам замещать труд капиталом; это повышает долю доходов капитала в общем доходе и увеличивает неравенство, если собственность капитала концентрирована.
- Механизм (миграция): приток низкоквалифицированных иммигрантов может слегка давить на заработки низкооплачиваемых местных работников, увеличивая неравенство; приток высококвалифицированных мигрантов может повышать доходы капиталоёмких/высокооплачиваемых сегментов.
- Эмпирика:
- Снижение доли труда в доходе (labour share): исследования (напр., Karabarbounis & Neiman, $2014$) указывают на существенное падение доли труда в мировом ВВП в последние десятилетия (несколько процентных пунктов), частично связанное с технологией и глобализацией.
- По миграции: разнообразные результаты — Card ($1990$) по Mariel boatlift показал малые эффекты на заработки местных рабочих; синтезные обзоры указывают на небольшие средние эффекты на заработки, но локальные и секторные воздействия могут быть значимы.
4) Макро‑факты по неравенству и источники данных
- Рост доли верхних процентилей: Piketty & Saez и World Inequality Database показывают рост доли доходов верхнего $1\%$ в ряде развитых стран: например, в США доля верхнего $1\%$ выросла примерно с $\sim 10\%$ в $1980$ до $\sim 20\%$ к середине $2000$-х (приближённо).
- Gini и OECD: OECD фиксирует рост коэффициента Джини в большинстве развитых стран с $1980$–$1990$-х; величины зависят от учёта налогов и трансфертов (после перераспределения рост обычно меньше).
- Локальные исследования: использование «экзогенной» экспозиции к импорту (ADH) и фирменных панелей показывает, что фирмы, конкурирующие с импортом, сокращают рабочие места и платят меньше.
5) Взаимодействие каналов и выводы
- Технология и торговля усиливают друг друга: цифровые технологии облегчают офшоринг и автоматизацию; торговля даёт рынки и стимулы для капиталоёмких технологий.
- Общая оценка: глобализация в сочетании с технологическим прогрессом объясняет значительную часть роста неравенства в развитых странах через:
- сжатие средних (рутинных) рабочих мест и рост премий за навыки;
- рост доходов капитала по сравнению с трудом;
- локальные шоки занятости от конкуренции с импортом (сильные региональные эффекты).
- Ограничения: точная доля влияния каждого фактора варьирует по стране и методологии; институциональные факторы (профсоюзы, налогообложение, социальная защита) сильно модифицируют итоговый эффект.
Ключевые источники/данные для проверки:
- Autor, Dorn & Hanson ($2013$) — импорт из Китая и локальные рынки труда.
- Autor, Levy & Murnane ($2003$), Autor & Dorn — задачи, рутинность и «hollowing out».
- Acemoglu & Restrepo (исследования по автоматизации).
- Piketty & Saez / World Inequality Database — распределение доходов и доли верхних процентов.
- OECD Income Distribution and Poverty, IMF и Karabarbounis & Neiman ($2014$) — данные по доле труда и неравенству.
Коротко: глобализация повышает неравенство главным образом через взаимодополняющие эффекты торговли и технологий (замещение рутинного труда, рост премии за навыки) и через усиление доходности собственного капитала; миграция даёт более слабый и локализованный эффект.