Коротко: данные — за последние $30$ лет доходы верхних $10\%$ выросли на $40\%$, доля людей с высшим образованием выросла на $25\%$. Это не противоречит росту неравенства, потому что сами по себе повышение уровня образования и рост неравенства связаны опосредованно; ниже — ключевые механизмы и какие данные нужны для проверки гипотез.
Почему рост образования не снизил неравенство (механизмы)
1) Разные доходные дивиденды образования. Если отдача от образования выросла сильнее для высококвалифицированных, то средний эффект положителен, но распределение сдвигается вправо у верха: если зарплата $w=f(e,x)$, рост предела $\partial w/\partial e$ на верхних квантилях усиливает неравенство.
2) Увеличение внутри-групповой дисперсии. Образование может подравнять средние, но внутри тех, кто с высшим, рост вариации зарплат увеличивает общее неравенство. Декомпозиция: $$Var(Y)=Var(E[Y|edu])+E[Var(Y|edu)].$$
3) Ассоциативный брак (assortative mating). Если люди с высшим образованием чаще женятся друг на друге, возрастает ковариация доходов супругов и, следовательно, дисперсия доходов домохозяйств: $$Var(Y_{hh})=Var(Y_1)+Var(Y_2)+2Cov(Y_1,Y_2).$$
4) Рост доходов от капитала и верхних персентилей. Верхние $1\%$ (и выше) часто получают большую долю дохода от капитала; рост rK или прибыльности концентрирует доходы вне зависимости от массового образования. (Доходы = $wL+rK$).
5) Селективность и качество образования. Рост доли с высшим образованием мог прийти в первую очередь из средних слоёв, а не из самой бедной части; также рост «низкокачественных» дипломов снижает средний эффект на зарплаты.
6) Институциональные и фискальные изменения. Снижение прогрессивности налогов, ослабление профсоюзов, стагнация минимальной зарплаты могут компенсировать позитивный эффект образования на равенство.
7) Технологические и структурные сдвиги (skill-biased technical change). Технологии увеличивают премию за высокие навыки и одновременно увеличивают разрыв между средними и топ-зарплатами.
Какие дополнительные данные нужны для более точного вывода (и что проверить)
- Динамика распределения доходов: Gini, доли дохода по перцентилям (топ $1\%$, $0.1\%$, топ $10\%$) по годам.
- Доходы и зарплаты по уровням образования и по квантилам (кванильные регрессии), т.е. как меняются 10-й, 50-й, 90-й перцентили внутри каждой образовательной группы.
- Временные ряды по доходам от капитала (дивиденды, проценты, рента) и их распределение по перцентилям.
- Данные по домашним хозяйствам: корреляция образований/доходов супругов, распределение доходов домохозяйств vs индивидуальных доходов.
- Налогообложение и трансферты: эффективные налоговые ставки по доходным перцентилям и изменения в фискальной политике.
- Трудовые институты: уровень профсоюзов, реальные минимальные зарплаты, занятость по часам и секторам.
- Качество и профиль образования: по специальностям, ранжирование вузов, доля выпускников в высокооплачиваемых профессиях.
- Мобильность и межпоколенная передача: рождаемость по статусу, коэффициенты мобильности доходов/образования.
- Декомпозиции дисперсии доходов по между- и внутри-групповым компонентам во времени.
Короткий методический план проверки: оценить изменение возвращаемости образования (возврат в среднем и по квантилям), декомпозировать вклад между- и внутри-групповой вариабельности, учесть влияние капитала и фискальной политики, и провести контрфактические распределения доходов при фиксированных институтах/политике.
Вывод: сам по себе рост доли с высшим образованием не гарантирует снижение неравенства — важно кто и какие доходы получает, как распределяются возвраты на образование, роль капитала и институциональные/фискальные факторы.