Неравенство доходов и экономический рост в развивающихся странах: эмпирический анализ

Аннотация

С 1950-х годов, разрыв в уровне доходов и его влияние на экономику неоднократно изучались многими авторами. Даже несмотря на многочисленные исследования рассматриваются многие аспекты этого воздействия, Есть еще много вопросов, которые остаются. Один из нерешенность вопросов предполагает характер отношений между неравенством доходов и экономическим ростом. Исследования показывают противоречивые выводы об этих взаимоотношениях. Эта статья пытается использовать данные неравенства доходов в ряде развивающихся стран и проливают новый свет на это. На основании оценки панельных данных за 1966-1991 период, эмпирические данные свидетельствуют о том, что развивающиеся страны с высоким неравенством доходов не растут более медленными темпами, чем в развивающихся странах с более справедливое распределение доходов.

ВВЕДЕНИЕ

За последние полвека, интригующие темы среди экономистов и политиков была возможные последствия неравенства доходов на экономику, особенно на темпы экономического роста. Понимание взаимосвязи между этими двумя очень важными экономическими переменными, имеет важное значение, потому что более высокие доходы чаще встречается в менее развитых странах. Если есть четкое понимание этого соотношения конкретной экономической политики могут быть приняты в менее развитых странах в соответствующем порядке иметь дело с неравенством доходов и стимулирования экономического роста. Эта статья не дает окончательного и убедительного ответа о взаимосвязи между неравенством доходов и экономическим ростом, а скорее попытка дать дополнительные эмпирические данные в поисках ответа.

Сосредоточить внимание на неравенство доходов и экономического роста началось в 1950, когда Саймон Кузнец (1955) представил свою идею перевернутой U отношения между ВНП на душу населения и неравенства в распределении доходов. На основании данных распределения доходов на тот момент, Кузнец предложил, что доход на душу населения вырос в менее развитых странах, неравенство в доходах, также выросли, достигнув максимума, а затем снизился уровень доходов увеличился дальше. Кузнец развил эту теорию, изучая данные оценки распределения доходов в некоторых богатых и бедных несколько стран, а также изучения тенденций в распределении в некоторых европейских странах с течением времени (Перкинс и др., 129). Его результаты были позже описал как "перевернутая U-гипотеза". После этого новаторских теории, многие развивающиеся страны переносится неравенство в доходах утверждая, что доходы будут более равномерно распределены в перспективные разработки, а Кузнеца наблюдается. Таким образом, развивающиеся страны сталкиваются с высоким неравенством доходов не нужно иметь дело с таким ростом неравенства. Если, однако, неравенство в доходах не меняет себя перспективные разработки, важно понимать возможные последствия неравенства доходов в экономике.

Видные тематическое исследование показаны возможные связи между неравенством доходов и экономическим ростом, что в Южной Корее и на Филиппинах. Как отмечалось на Benabou (1996), Южной Корее и на Филиппинах были похожи в начале 1960-х годов, как указано на многих макроэкономических факторов, в том числе ВВП на душу населения, урбанизация и начальных и средних школ. Они отличались, однако, в их распределении доходов. В 1965 году в Южной Корее коэффициент Джини был в то время как 34,3 Филиппин коэффициент Джини был 51,3. В течение следующих 30 лет, Южная Корея в среднем 6% роста в год, а Украина остается на уровне 2%. выходной уровень Южной Кореи увеличилось в пять раз, а уровень выходного Украина едва удвоилось (Агийон и др., 1999). Этот результат отнюдь не доказана отрицательная зависимость между неравенством доходов и экономическим ростом, но он оживить интерес в отношениях.

Важно, чтобы понять взаимосвязь между распределением доходов и экономический рост в силу ряда причин. Многие из стран с высокими темпами неравенства доходов являются наименее развитыми странами и развивающимися странами. Утверждается, иногда, что неравенство доходов и накопления богатства в небольшой части населения, приведет к более высоким темпам роста в будущем. От такой "просачивания" теории, масса бедных сказал, чтобы просто подождать, и они будут получать передачи накопленного богатства за счет перераспределения в дальнейшем. Перераспределение богатства в конечном итоге ставит все в лучшем положении, то они были раньше и, следовательно, первоначальное неравенство доходов его приемлемым (Clark 1995). Тем не менее, не может быть негативных последствий неравенства на экономический рост, как утверждают другие. Если опыт стран высокий уровень неравенства доходов, существует большое давление со стороны бедных масс перераспределить накопления богатства. Высокие налоги на перераспределение богатства ниже норма прибыли на частной собственности, что ограничивает накопления капитала и замедлению экономического роста (Clark 1995). Эти теоретические претензии были поддержаны Алесина и Родрик (1991) и Перссон и Tabellini (1990) путем перекрестного анализа роста страны.

В течение последних лет 50, многие статистиков и экономистов, рассмотрена взаимосвязь между неравенством доходов и экономическим ростом с различными результатами. Некоторые исследования, в результате отрицательного отношения между неравенством доходов и экономическим ростом, а другие исследования показали, позитивных отношений. Как правило, долгосрочной перспективе данные по развитым странам поддерживать предложение Кузнец 'в то время как исследования стран третьего мира, дали противоречивые результаты. Частично эта проблема может быть из-за эконометрические оценки. Эти исследования правило, страдают от ряда недостатков. Она опирается на данные кросс раздел из разных стран, в которых образец замечания несовместимы друг с другом. Во-вторых, обращает мало внимания на опровержения старых моделей, которые могут иметь солидную теоретическую происхождения. Кроме того, эти анализа стали полагаться на краткие сведения бежать делать выводы что пора направленность. Другие крупные проблемы с исследований, проведенных до недавнего времени качество используемых данных.

Эта статья планирует внести свой скромный вклад в литературу по устранению этих проблем. Недавно Всемирный Банк профинансировал проект по оценке имеющихся оценок данных о распределении доходов и оценили имеющиеся данные по степени надежности (Перкинс и др. 2001). Опубликовано в 1996 году Клаус Deininger и Lyn Squire, набор данных содержит рейтингов надежности для концентрации Джини показатели и данные для квантилей сотни стран, из 1950-х годов до начала 1990-х годов (Deininger и Сквайр). Этот набор данных обеспечивает приемлемую и надежных статистических данных о распределении доходов, которые могут быть использованы для проведения точного анализа. Поэтому мы должны использовать данные панели, где оценка данных охватывает почти за три десятилетия.

ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ

Традиционная экономическая теория утверждает, что существует вероятность того, что неравенство в доходах может способствовать экономическому росту в течение следующих трех рассуждений: богатые потребляют меньше своего дохода в виде процента, чем бедные, что приводит к повышению экономии, способствующей экономическому росту, отсутствие эффективных рынков капитала в развивающихся странах, позволяет только богатых к осуществлению инвестиционной деятельности и, наконец, общество стремится к равенству может способствовать вести политику, которая препятствует предпринимательской деятельности. Эмпирические исследователь не предоставляет никаких убедительных доказательств ни для против этой гипотезы. Много различных моделей, содержащих много различных переменных были использованы для изучения и определения, если существует значимая связь между неравенством доходов и экономическим ростом. Большинство из этих моделей, используемых различными источниками данных и различных эконометрических методов и мы не можем идти по всем из них, но стоит отметить, различных экономических переменных, как считается, связаны с распределением доходов. Исследования, проведенные Роберто Перотти (1996), Роберт Барро (2000), и Роланд Benabou (1996) и многие другие внесли свой вклад в анализ и обсуждения, касающиеся распределения доходов и экономического роста.

С. Ананд и Kanbur (1993) показали, что результаты являются очень чувствительными к меру неравенства, а также выбор набора данных. Meier сообщило со стороны Всемирного банка данных, что, если что-нибудь, неравенство в НРС, в последние десятилетия связано с замедлением экономического роста. Большинство из этих исследований были измерены эти отношения с неравенством в качестве независимой переменной некоторым вариант Роберт Барро 'ы беговых модель роста (Forbes 2000). Алесина и Родрик (1994) изучили связь между политикой и экономическим ростом. Они пришли к выводу, что неравенство в доходах и распределении земель отрицательно связан с последующим ростом. Этот результат связан с конфликты из-за перераспределения производственных ресурсов. Фелан (2002) в теоретической работе изучить вопрос о неравенстве и справедливости с точки зрения возможностей и результаты и пришли к выводу, что в конечном итоге неравенство будет существовать. Роланд Benabou (1996) обобщил результаты 23 исследований, проведенных на связи между неравенством в доходах роста и инвестиции. Суммируя данные, представленные в этих исследованиях, он утверждает: "... исходное неравенство отрицательно сказывается на долгосрочный экономический рост" эмпирические доказательства, представленные в данном исследовании указывается, что соответствует 1 стандартного отклонения в уменьшение неравенства подняли годовые темпы роста ВВП на душу населения по 0,5 на 0,8 процентного пункта ..

(2000) Барро в эмпирические данные показывают, что более высокое неравенство, вероятно, будет препятствием для роста в бедных странах и стимулировать экономический рост в богатых странах. Наряду с его эмпирического анализа, он также представляет теоретический анализ макроэкономических механизмов, посредством которых неравенства доходов связано с экономическим ростом. По его словам, несовершенство кредитного рынка, политической экономики, социально-политические беспорядки и сбережений являются взаимосвязанными между распределением доходов и экономическим ростом. Он объяснил, ситуации, когда все механизмы могут иметь положительное или отрицательное воздействие на экономический рост. Неопределенное воздействие всех этих взаимосвязанных факторов можно увидеть в своем кабинете. Перотти представил эмпирических доказательств, а также аналитической теории о том, как распределение доходов, демократических институтов и экономического роста связаны между собой. Он отметил, что политическая нестабильность, а также образование / рождаемости решение может также объяснить отрицательную связь между распределением доходов и экономическим ростом. Хотя Perotti, Benabou, Барро и некоторые другие нашли отрицательной взаимосвязи между распределением доходов и экономическим ростом, Ли и Зу (1998), Forbes (2000) создали положительную связь между этими двумя переменными макрос ..

Большинство эмпирических данных, свидетельствующих о значительной отрицательной взаимосвязи между неравенством доходов и роста ВВП, был составлен до начала работы Deininger и Сквайр (1996). Deininger и данных Сквайрс набор этикетки замечания распределении доходов, их качества. Чтобы быть приемлемым в данных высокого качества, набор данных, должно было быть: на основе обследований домашних хозяйств, представитель населения всей страны, а также комплексного показателя доходов, в том числе самозанятости доходов, связанных с заработной платой поступлений, а также неденежные доходов (Deininger и Сквайр 1998). Из 2600 Коэффициент Джини замечания Deininger и Сквайр первоначально соблюдали лишь 682 встретились три требованиям, изложенным выше. Это "приемлемого" набор данных, можно свести к минимуму погрешность измерения и связанных с этим коэффициент смещения, а также может повысить эффективность оценки (Forbes 2000).

Модели и данных

Как указывалось ранее, многочисленные исследования была рассмотрена взаимосвязь между распределением доходов и экономическим ростом мы определяем темпы роста, как

[G.sub.t] = ([y.sub.t] - [y.sub.t-1]) / [y.sub.t-1] (1)

где [y.sub.t] является реального ВВП в момент т, и мы используем коэффициент Джини, как измерение неравенства в доходах. Следующий вопрос заключается выяснить характер отношений мы будем моделирования. На основании предыдущих исследований мы создали простой функциональной зависимости объяснить темпы экономического роста в зависимости от многих переменных. Например, скорость роста зависит от многих экономических показателей, включая неравенство доходов, уровень доходов, уровень образования, а также затраты на инвестиции. Доходы входит в отношении представляют условной сходимости (как это было предложено Перотти). Уровень образования является измерение индекса человеческого капитала. Она измеряется в среднем лет обучения в средней школе для мужчин и женщин коллективно, в возрасте старше 25 лет. Эта информация служит прокси-сервер для человеческого капитала в каждой стране. Следующим фактором, объясняющим это стоимость инвестиций или уровень цен, инвестиций (PLI). Она измеряется в ППС (паритет покупательной цены) ВВП, поделенный на обменный курс с Соединенными Штатами. Он служит в качестве численной представленности искажения рынка, которые влияют на стоимость инвестиций, таких, как тарифы, государственное регулирование, коррупция и стоимость иностранной валюты (как это используется Forbes 2000).

[G.sub.t] = F ([ie.sub.t], [] y.sub.t, [ed.sub.t] и [pli.sub.t]) (2)

где [g.sub.t] определяется как реальный ВВП на душу населения, [] ie.sub.t является измерение неравенства в доходах, [] y.sub.t это реальный ВВП на душу населения, [ed.sub. т] является измерение образования, а также [pli.sub.t] является измерение стоимости инвестиций. Реальный ВВП на душу населения представлена в терминах 1995 долларов США, [] ie.sub.t измеряется коэффициент Джини для страны. Коэффициент Джини, известный также как коэффициент концентрации Джини, является область между кривой Лоренца и 45 [степени] линии. Кривая Лоренца показывает долю от общего объема доходов, полученных любым совокупный процент получателей (Перкинс и др.). Как отмечалось ранее, только высокого качества данных (обозначены как приемлемые) были использованы. Информация для реального ВВП на душу населения и реальный ВВП на душу населения было собрано от Всемирного банка STARS данных, опубликованные он-лайн доступна для подписчиков или приобретенных CD. Данные о неравенстве была взята из Deininger и Сквайр (1996) и представляет коэффициент Джини. Статистика человеческих капитала (MALEedu (мужчины индекс образования) и FEMALEedu (женского образования индекс)) были собраны Барро и Ли данных (1996) и доступен он-лайн. Информации о рыночных искажений (PLI) взяты из Penn World Таблица выполнил Алан Хестон, Р.

Саммерс и B. .. Aten

Несмотря на прогресс в области сбора данных и квалификации, невозможно создать полный сбалансированный набор данных для менее развитых стран, Есть пробелы в годы данные для разных стран. Чтобы исправить это, было сочтено необходимым переформулировать данные за период до пяти лет. Отсутствие последовательной информации на данный момент периоды 1961-1965 и 1990-1995 в результате исключения из этих периодов в процессе анализа. Это создает 5 периодов времени: 1966-1970, 1971-1975, 1976-1980 годы, 1981-1985, и 1986-1990 годов. Реальный ВВП на душу населения в течение этих периодов вычисляется среднее. В дополнение к созданию более сбалансированного набора данных (хотя и не полностью сбалансированы), что также снижает средний годовой сериальной корреляции, связанных с предпринимательской циклов и краткосрочной перспективе нарушений (как отметил Forbes). Это может иметь некоторое сглаживание влияния на набор данных. Несмотря на такие среднем за один период времени или иначе, среднего роста страна пережила менялся от роста в других странах. Например, в период 1971-1975, Бразилии совершено свыше 10% прирост реального ВВП, а другая страна, Чили, испытал 1,12% снижение реального ВВП на душу населения.

Доступные коэффициенты Джини усредняются, когда более чем один набор данных, доступа в один период. Человеческого капитала и искажение статистических данных о рынке были представлены ежегодно, начиная с 1960 по 1990 год. Эти статистические данные были также усредненных по пятилетние периоды времени. Некоторые другие критерии применяются также для стран, которые будут использоваться в данном анализе. Например, в стране должен быть ВВП на душу населения составляет менее 10 000 (US $ 1995). Там также должны быть по крайней мере 3 времени периоды, когда высокое качество коэффициент Джини в сообщении. Эти критерии позволили информацию только на 20 НРС, которые будут рассматриваться на анализ. К этим странам относятся: Бангладеш, Бразилии, Чили, Китай, Колумбия, Коста-Рика, Доминиканская Республика, Венгрия, Индонезия, Корея, Индия, Малайзия, Мексика, Пакистан, Перу, Филиппины, Шри-Ланка, Таиланд, Тунис и Венесуэла ..

Последующее эконометрической модели, используемой в данном исследовании

[Математическое выражение, просто непередаваемы В ASCII] (3)

Это уравнение представляет собой единую пониженную форме уравнения, где ожидается знаков коэффициентов являются следующие: [[бета]. Sub.1] может быть положительной или отрицательной, [[бета]. Sub.2], как ожидается, будет негативным, [[ бета-версия]. sub.3] как ожидается, будет положительным и [[] бета-тестирования. sub.4], как ожидается, будет отрицательным. Эта модель аналогична модели, используемой Перотти и "Форбс" и других нашли Перотти отрицательный знак корреляции Джини и роста, а Forbes (2000) обнаружили положительную корреляцию. Это исследование отличается тем, что только страны, включенные являются менее развитыми странами и более измерения неравенства в настоящее время используются для анализа.

Несмотря на усреднения данных, Есть еще определенные периоды времени, которые отсутствуют замечания некоторых странах. Стран с отсутствующими значениями являются Джини (с периоды времени они пропавшими без вести после): Чили (1981-1985), Китай (1966-1970, 1971-1975), Колумбии (1981-1985), Коста-Рики (1966-1970 ), Доминиканская Республика (1966-1970, 1971-1975), Индонезия (1971-1975), Малайзия (1961-1965), Перу (1966-1970, 1976-1980), Филиппины (1966-1970, 1975-1980), Таиланд (1976-1980), Тунис (1966-1970), Венесуэла (1966-1970 годы). Кроме того, Китай является отсутствие данных об образовании за период 1966-1971. За период 1961-1966, в 9 из 20 стран отсутствует коэффициент Джини данных. За 1990-1995 периоды времени, не было информации для человека статистики капитала и 6 из 20 стран отсутствуют коэффициенты Джини. Таким образом, независимо от улучшения качества данных, Есть некоторые очевидные проблемы, связанные с существующего набора данных. Как мы уже говорили, мы смогли получить только 20 НРС, по крайней мере три сроки имеющихся данных, и эти страны не включены африканские и ближневосточные страны, а некоторые коэффициенты Джини рассчитывались из доходов, а другие были основаны на расходах.

Чтобы исправить эту последнюю проблему, Deininger и Сквайр предложил добавить к 6,6 коэффициенты Джини рассчитывается из расходов. Общая статистика за этот набор данных представлен в таблице 1 ..

Анализ результатов

Общие методы оценки панельных данных моделей являются модели фиксированных эффектов и / или модели случайных эффектов. Случайных эффектов техника может быть использована только при конкретной стране эффектов коррелирует с объясняющих переменных (Forbes 2000). Для проверки этого предположения со провела типичный тест Hausmen. На основании этого теста, мы отказались от нулевой гипотезы модели случайных эффект в этом наборе данных. Таким образом, фиксированные модели эффектов, используемых в нашей оценке. В рамках этого незаметно эффект предположить неизменными, и, следовательно, разница в данных по времени можно оценить (Вулдридж 2003). Таким образом, сечение регрессионного анализа было проведено методом фиксированной техники эффектов с отдельной стране специфический эффект. Коэффициент Джини (по неравенство), реальный ВВП на душу населения, индекс человеческого капитала и инвестиционные затраты (слой), используются в регрессии на рост реального ВВП. Эмпирических результатов приводится в таблице 2.

Мы находим из таблицы, [R.sup.2] является 0,5901 и переменной неравенства в доходах является статистически весьма существенную роль. Этот коэффициент показывает сильную положительную корреляцию между неравенством доходов и рост реального ВВП. Другие переменных не являются значительными, чтобы иметь существенный вклад в экономический рост. Таким образом уровень доходов, уровень образования и рыночных диспропорций, не оказывает значительного влияния. Это повышает мало заботятся о нас, потому что они должны иметь важное значение для экономического роста.

Есть страны, которые вносят существенный вклад в темпы роста ВВП. К этим странам относятся Китай, Венгрия, Индия, Индонезия, Корея (Южная), Пакистан, Шри-Ланка, Таиланд и Венесуэла. У них есть серьезные лица или страны специфическое влияние на темпы роста. Венесуэла является единственной страной, со значительным негативная связь с реальным ростом ВВП. В этой стране специфический эффект может отражать других факторов в тех странах, в том числе политической ситуации, социально-экономической инфраструктуры.

Вторая модель с фиксированными эффектами регрессии оценивалась в том числе и по конкретным странам эффект и времени воздействия. Результаты представлены в таблице 3.

Как и в предыдущие результаты, как мы видели в таблице 2, только неравенство доходов в значительной степени связано с реальным ростом ВВП. R-Squared значение 0,6436. Опять же, неравенство в прямой зависимости от роста. Таким образом, 1 пункт рост неравенства в доходах связан с 0,31%-ное увеличение среднегодовой рост в течение 5 лет. Если, однако, неравенство в доходах, должно было возрасти на 5 очков, то это приведет к примерно 1,5% больше, в среднем ежегодный рост на протяжении 5 лет. И если неравенство доходов увеличилось на 9 пунктов (что одно стандартное отклонение для неравенства доходов), 2,79%-ное увеличение среднегодовой рост за период времени можно было бы ожидать. Уровень доходов, образования и рыночных диспропорций, не оказывает значительного влияния на темпы экономического роста. Для конкретного сечения и времени эффекты, все те же страны (за исключением ранее значительные Шри-Ланка) существенный вклад в положительную корреляцию между неравенством доходов и реального ВВП на душу населения. И срок в 1986-1991, как представляется, более благоприятной для экономического роста, чем в другие периоды времени. Похоже, что снижение цен на нефтепродукты в этот период могут оказывать положительное влияние на темпы роста экономики этих стран ..

Таким образом, неравенство доходов единственная переменная, которая является значительным по отношению к реальному росту ВВП, как в оценке результатов. Реальный ВВП на душу населения не имеет ни положительного или отрицательного существенное влияние на экономический рост, как показано в таблице 2 и в таблице 3. Вполне возможно, что абсолютное доход на душу населения настолько мала, по сравнению с развитыми странами, теории конвергенции, в данном случае неприменимо. Подобная интерпретация может быть сделано для уровня образования. В некоторых случаях уровень образования ниже критического уровня, необходимого для адаптации новых технических знает, как иметь место. Коэффициенты для остальных независимых переменных, также не является статистически значимым. Тем не менее, признаки этих переменных во времени и страны эффекты модели (табл. 3), соответствует тому, что ожидалось. Увеличение в среднем среднего школьного лет для мужчин и женщин увеличивается реальный ВВП на душу населения. Кроме того, смета расходов на коэффициент стоимости инвестиций или рыночных диспропорций является отрицательным, как ожидалось.

В итоге, как регресс результатов показывает, что неравенство в доходах не замедлить или препятствовать росту в менее развитых странах. Скорее это имеет положительное влияние на реальный рост экономики, а также более высокие коэффициенты неравенства в доходах, связанных с более высокими темпы роста реального ВВП. В определенном смысле это подтверждает так называемая "теория просачивания" в экономической литературе.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Темпы экономического роста могут значительно различаться в разных странах за тот же период времени, как это видно из опыта последних нескольких десятилетий. Некоторые страны испытывают большими пролетами устойчивого ускорения темпов роста, а другие страны застой на практически нулевым ростом. Эта статья не утверждаю, что неравенство доходов является единственным фактором, влияющим на экономический рост, однако он не предусматривает эмпирические доказательства того, что существует сильная связь между ними. Данные показывают, что рост неравенства в доходах страны в значительной степени соотносится с экономическим ростом. Наблюдается позитивная взаимосвязь совершенно противоположный от многих предыдущих эмпирических работ, проводимых на неравенство доходов и экономического роста. Тем не менее, можно утверждать, что это позитивное отношение может быть результатом третий фактор, который влияет на рост и неравенство объявлений. Это может быть верно для аналогичных экономикой не для различных групп мы изучали здесь.

Есть некоторые различия между завершении обучения здесь и предыдущих исследований. Во-первых, это исследование фокусируется исключительно только менее развитых или развивающихся стран. Во-вторых, это исследование использует неравенство в доходах коэффициентов (коэффициенты Джини), которые имеют высокое качество, чем коэффициент Джини для предыдущих исследований. Кроме того, периоды времени, используются пять периодов, в отличие от 10-летнего периода часто используется в предыдущих работах (см. Deininger и Сквайр).

Есть несколько способов для улучшения данного исследования для будущих исследований. Вполне вероятно, что существует небольшая задержка между изменениями неравенства в распределении доходов и последующее влияние на рост реального ВВП. Для этого, переменные не должны быть усреднены по периодам времени. Вместо первоначального значения в течение времени, достаточно. Во-вторых, этот документ использует небольшое число переменных для оценки возможного воздействия на экономический рост. Включения других переменных может изменить вклад неравенства доходов на экономический рост. Некоторые из этих переменных включают (но не ограничиваясь ими): государственные расходы, черный премиум, форма правления, характер политической нестабильности т.д. различные измерения неравенства доходов, таких как доступ к активам, в частности, распределения земли можно было бы также быть использованы в такого анализа.

Эта статья никоим образом не прекращает поиск реальное соотношение между неравенством доходов и экономическим ростом. Тем не менее, она дает эмпирические доказательства того, что неравенство в доходах может оказать положительное воздействие на экономический рост в наименее развитых странах. Этот положительный результат отношений противоречит последние эмпирические данные, таким образом, свидетельствует, что более расследование необходимо, чтобы полностью понять сложную взаимосвязь между неравенством доходов и экономическим ростом.

Ссылки

Агийон П., E, Кароли, С. Гарсия-Пеналоса 1 (1999), "Неравенство и экономический рост: перспективы новых теорий роста". Журнал экономической литературы. Том 37, № 4, 1615-1660.

Алесина, Альберто и Rodrik, Дани. (1994), "Дистрибутивные политика и экономический рост". Ежеквартальный журнал экономики, Vol. 109, № 2, 465-90.

Anand С. и Kanbur S.M.R. (1993), "Кузнецова процесса и неравенства развития личной", журнал "Экономика развития, Vol. 40, № 4, 123-145.

Барро, Роберт Дж. (2000), "Неравенство и экономический рост в Группу стран". Журнал экономического роста. Том 5, № 1.5-32.

Барро, Роберт Дж. и Ли Чон Хва (1996), "Международные меры школьную программу и школьного качества". American Economic Review, Vol. 86, № 2, 218-23.

Барро, Роберт Дж. и Ли Чон Хва. (1994), "набор данных для группы из 138 стран". <a target="_blank" href="http://www.nuff.ox.ac.uk/Economics/Growth/barlee.htm" rel="nofollow"> http://www.nuff.ox.ac. Великобритания / Экономика / роста / <barlee.htm />

Benabou, "Роланд". (1996), "Неравенство и экономический рост". NBER Working Paper. <a target="_blank" href="http://www.wws.princeton.edu/%" rel="nofollow"> <http://www.wws.princeton.edu/% /> Erbenabou/w5658 . PDF

Dadkhah, Kamran M. (2001), "Распределение доходов и экономический рост в США: 1947-2001 годы"., <A HREF = "http://www.dac.neu.edu/economics/library/research/03 -006.pdf "целевых =" _blank "относительной =" NOFOLLOW "> http://www.dac.neu.edu/economics/library/research/03-006.pdf </ A>

Deininger, Клаус и Squire, Лин. (1996), "Новый набор данных Измерительные неравенства доходов." World Bank Economic Review, Vol. 10, № 3,565-91.

Deininger, Клаус и Squire, Лин. (1998), "Новые взгляды на старые вопросы: Неравенство и экономический рост". Журнал экономических перспектив развития. Том 57, № 2, 259-87.

Forbes, Кристен. (2000), "Переоценка взаимосвязи между неравенством и ростом". American Economic Review. Том 90, № 4, 869-887.

Helpman, Елханан. (2004), Mystery экономического роста. М.: Белнап Пресс Гарварде.

Хестон, Алан Р. Саммерса и B. Aten, (2002), Penn World Таблица Версия 6,1, Центр международных сопоставлений в Университете штата Пенсильвания (CICUP).

Meier, Джеральд (2001), ведущий вопросы развития народного хозяйства. Oxford University Press, Оксфорд.

Перкинс и др.. (2001), экономика развития. 5th Edition. Нортон компании. Нью-Йорк:

Perotti, Роберто (1996), "рост, распределение доходов и демократии". Журнал экономического роста, Vol. 1, № 2, 149-87.

Perotti, Роберто (1992), "Политико-экономическое равновесие: распределение доходов, политика и экономический рост". AEA Документы и отчеты. Том 82, № 2, 311-316.

Фелан, Кристофер (2002), "Неравенство и справедливость", Quarterly Review, ФРБ Миннеаполиса, 2-11.

Вулдридж, J. (2003), введения в Эконометрика: современный подход, 2e. Thomson, Юго-Западная.

SUBARNA К. SAMANTA

Колледж Нью-Джерси, школа бизнеса, NJ

* Авторы выражают благодарность анонимных судей и редактор этого журнала в течение нескольких полезных предложений, которые способствовали улучшению конечного продукта. Первоначальный проект этого документа был представлен на 16-ый Бакалавриат Бизнес и экономической научно-практическая конференция на Ерсинус колледж, Колледжевилл, PA, 20 апреля 2005. Мы также благодарим дискуссии дня этой сессии.