A magyarországi területi bérkülönbségek összetevői = Components of regional wage differences in Hungary

A tanulmány azt vizsgálja, hogy a munkavállalók és a járások szintjén megfigyelt béregyenlőtlenségeknek mekkora hányadát magyarázzák a munkavállalói és a munkáltatói jellemzők, illetve a térségek eltérő adottságai. A szerzők ehhez a bértarifa-felvételt és az OPTEN Kft. céginformációs adatbázis vállalati eredménykimutatásait használták fel. Az eredmények azt mutatják, hogy az egyének szintjén megfigyelt bérkülönbségek magyarázatában a munkavállalók jellemzői, ezen belül is főként a betöltött munkakör jellege, illetve az iskolai végzettség játssza a vezető szerepet. A munkáltatói szintű ismérvek magyarázóereje másodlagos, de még így is jelentősen meghaladja a térségi adottságok együttes hozzájárulását, ami legfeljebb 1-2%-ra tehető. A járási szintű átlagbérkülönbségek vizsgálata azt mutatja, hogy a járások munkavállalói és munkáltatói összetétele az egyenlőtlenségek háromnegyedéért felelős, az összetételhatás kiszűrésével a bruttó havi átlagbérek szórása kevesebb mint felére csökken. Ezek az eredmények azt emelik ki, hogy a területi megközelítés mellett a humán tőke fejlesztését célzó politikai beavatkozások is fontos szerepet játszanak a hátrányos helyzetű régiók felzárkózásának előmozdításában. The authors investigated in this study how much of the wage differences on workers’ and district levels are explained by employee and employer characteristics and by differences in regional attributes. For this purpose the Ministry of Information and Technology’s annual wage survey and income statements from the OPTEN database have been used. Results show that individual characteristics of workers, in particular the occupational classification of the job and their educational attainment play a leading role in explaining the wage differentials observed on individual level. The explanatory power of employer-level characteristics is secondary, however it still exceeds the combined contribution of regional characteristics, estimated at 1-2% at most. When examining district-level average wage differentials, the composition of ...