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Spatial aggregation and resampling expansion of big surveys: An analysis of wage inequality

Beatriz Larraz, Jose M. Pavía and Marcos Herrera‐Gómez
Authors registered in the RePEc Author Service: Marcos Herrera Gómez ()

Regional Science Policy & Practice, 2021, vol. 13, issue 3, 957-981

Abstract: Income inequality is becoming a growing concern, worldwide, with wage inequality being the root cause of its recent escalation. With the aim of adding to the knowledge on this subject, this paper focuses on the spatial dimension of the problem, an aspect which has received less attention in the literature. We identify the determinants of inequality in wage distribution in Spain at a provincial level using the microdata of the Structure of Earnings Survey (N = 216,769) and estimate their impact from a spatial perspective. Spatial computation of wage concentrations, however, reduces the sample size to just 52 observations, leading to model challenges. To overcome this problem, we adopt a super‐population approach and, by exploiting the rich dataset available, increase the instances of the model variables by replicating the actual sampling design employed to collect the data. We apply a re‐sampling method that gives us the opportunity to test the impact of spatial dependence and recover provincial fixed effects. Our best model is a spatial‐lag of X fixed‐effect SLX model. We analyse the impact of workers' personal and employment characteristics, their workplace and their membership of a province on the concentration of wages. Our study finds that a more equitable distribution of wages could be brought about by reducing the impact of workers' training and level of responsibility on their wages and by the promotion of small and medium‐sized enterprises. These results highlight the importance of the labour and salary structure in the equitable development of societies. La desigualdad de ingresos se está convirtiendo en una preocupación creciente en todo el mundo debido a la desigualdad salarial como la causa principal de su aumento reciente. Con el fin de ampliar el conocimiento sobre este tema, este artículo se centra en la dimensión espacial del problema, que es un aspecto que ha recibido menos atención en la literatura. Se identificaron los determinantes de la desigualdad en la distribución de los salarios en España a nivel provincial mediante el uso de microdatos de la Encuesta de Estructura de los Ingresos (N = 216.769) y se estimó su impacto desde una perspectiva espacial. Sin embargo, el cálculo espacial de las concentraciones salariales reduce el tamaño de la muestra a sólo 52 observaciones, lo que plantea dificultades para la modelización. Para superar este problema, se adoptó un enfoque superpoblacional y, aprovechando el amplio conjunto de datos disponibles, aumentar las instancias de las variables del modelo replicando el diseño de muestreo real empleado para recoger los datos. Se aplicó un método de remuestreo que dio la oportunidad de probar el impacto de la dependencia espacial y recuperar los efectos fijos provinciales. El mejor modelo fue un modelo SLX de efecto fijo con desfase espacial de X. Se analizó el impacto de las características personales y laborales de los trabajadores, su lugar de trabajo y su pertenencia a una provincia en la concentración de los salarios. El estudio concluye que se podría lograr una distribución más equitativa de los salarios reduciendo el impacto de la formación y el nivel de responsabilidad de los trabajadores en sus salarios y mediante la promoción de empresas de tamaño pequeño y mediano. Estos resultados ponen de relieve la importancia de la estructura laboral y salarial en el desarrollo equitativo de las sociedades. 所得の不平等の問題は世界的に拡大しており、賃金格差がその最近の拡大の根本原因となっている。本稿では、この問題に関するさらなる知識を得るため、研究ではあまり注目されていない側面であるこの問題の空間的次元に焦点を当てる。Structure of Earnings Survey(N=216,769)のミクロデータを用いてスペインの県レベルでの賃金分配の不平等の決定要因を明らかにし、その影響を空間的視点から推計した。しかし、空間的な賃金の集中度の算出では、サンプルサイズはわずか52にまで減少し、モデルに関する問題がもたらされた。この問題を克服するために、超母集団アプローチを採用し、利用可能な豊富なデータセットを活用することにより、データ収集に用いた実際のサンプリング設計を複製することにより、モデルのインスタンス変数を増やした。空間依存性の影響を検証し、県の固定効果を回復する機会が得られる再サンプリング法を適用した。最適なモデルは、X固定効果SLXモデルの空間ラグである。我々は、労働者の個人特性および就業特性、労働者の職場、その県の住人であることが賃金の集中に及ぼす影響を分析した。この結果から、労働者の訓練と責務のレベルの賃金に対する影響を低減し、中小企業を促進することにより、より公平な賃金の分配がもたらされることが分かった。この結果は、社会の公平な発展における労働と給与の構造の重要性を強調している。

Date: 2021
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