Wage Inequality: What Matters Most

Francesca Subioli

Economia & lavoro, 2022, issue 3, 33-52

Abstract: La letteratura economica dimostra che le classiche caratteristiche demografiche e le variabili di capitale umano spiegano al massimo un terzo della disuguaglianza salariale nelle equazioni minceriane di reddito. Questo lavoro esplora la disuguaglianza non spiegata utilizzando dati italiani collegati tra datore di lavoro e dipendente dal 1998 al 2016. Fornisco evidenza che, dalla fine degli anni Novanta al 2016, il tipo di contratto è diventato sempre più importante nello spiegare la disuguaglianza salariale, soprattutto quella annuale e settimanale, ma circa il 70% della disuguaglianza nei redditi annuali e il 40% in quelli settimanali e orari rimangono non spiegati dalle caratteristiche osservabili. I risultati suggeriscono che parte della varianza non spiegata è dovuta alle differenze tra le aziende in cui i lavoratori sono impiegati, ma il contributo maggiore rimane l’eterogeneità non osservata dei lavoratori.

Keywords: earnings inequality; linked employer-employee data; AKM model; Italy (search for similar items in EconPapers)
Date: 2022
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