欧洲的地区差异（英）

在欧洲地区差距 RaviBalakrishnan,ChristianEbeke,MelihFirat,DavideMalacrino,andLouiseRabier WP/22/198 国际货币基金组织的工作文件描述了作者正在进行的研究，发表这些文件是为了征求意见和鼓励辩论。 国际货币基金组织工作文件中表达的观点是作者的观点，不一定代表国际货币基金组织、其执行董事会或国际货币基金组织管理层的观点。 2022 9月 ©2022年国际货币基金组织(imf)wp/22/198 国际货币基金组织的工作论文 欧洲部 在欧洲地区差距 编写人：RaviBalakrishnan,ChristianEbeke,MelihFirat,DavideMalacrino,andLouiseRabier 拉维-巴拉克里什南授权分发2022年9月 国际货币基金组织的工作文件描述了作者正在进行的研究，发表这些文件是为了征求意见和鼓励辩论。国际货币基金组织工作文件中表达的观点是作者的观点，不一定代表国际货币基金组织、其执行董事会或国际货币基金组织管理层的观点。 文摘:虽然本文研究的10个欧洲发达经济体的地区间差异水平主要反映了生产力的差距，但自大衰退以来的增长是由于失业率的差异造成的。在大流行之后，这种情况可能会进一步加剧，因为较贫困地区的远程工作率低于高收入地区，使它们事先更容易受到大流行病对远程工作普遍性的可能的实质性影响。2020年的初步证据证实，国家之间的区域差异在2020年期间有所增加。另一个担忧是，大流行病可能会加速整个欧洲的工作自动化，这种情况在经济衰退后经常发生。虽然落后地区对常规化的事先脆弱性较低，但通过这些地区常规化率较高的部门进行的工作转型，可能会随着时间的推移增加他们对技术变革的脆弱性。绿色转型也可能导致那些受益于碳密集型增长战略的地区面临挑战。最后，本文讨论了政策的作用--包括基于安置的政策--在面对上述短期、中期和长期的风险时减少差距。 建议引用:Balakrishnan,Ravi,ChristianEbeke,MelihFirat,DavideMalacrino,andLouiseRabier,2022,"欧洲的区域差异"。国际货币基金组织工作文件WP/22/198。 冻胶分类数字: R12,J2,J24O44 关键词: 区域不平等；远程工作能力；自动化；气候变化 作者的电子邮件地址: RBalakrishnan@imf.org;CEbeke@imf.org;MFirat@imf.org;DMalacrino@imf.org;LRabier@imf.org 工作底稿 在欧洲地区差距 编写人：RaviBalakrishnan,ChristianEbeke,MelihFirat,DavideMalacrino,andLouiseRabier1 1作者要感谢AndyJobst、MyrtoOikonomou和LauraPapi的有益评论，以及欧盟委员会、ESM和IMF的研讨会参与者。他们还感谢EstefaniaCohnBech,ShiqingHua和ChristineRubio在研究和文件制作方面的出色协助。 内容 介绍 欧洲发达经济体之间的区域差距（内部和之间的总和）在大衰退之前一直在下降，根据覆盖面的不同，此后持平或增加。1图1显示，九个大型欧盟发达经济体2和英国的趋势与所有欧洲经济体完全不同，前者显示出差距的明显增加。 COVID-19大流行病重新引起了人们对大规模经济衰退和差距之间关系的关注（IMF2020）。考虑到以下情况的增加 在欧洲上一次大规模经济衰退后出现的地区差异方面，本文对欧洲各地区因大流行病而出现的进一步经济分化的风险提出了新的见解 。它特别放大了那些在危机前已经停滞不前的地区的结构特征，这些地区现在可能会面临相对更强的与大流行病相关的阻力。 分析的第一部分记录了欧洲各地区人均GDP差距的演变，将差距分解为国家内部和国家之间的组成部分，并将差距的驱动因素分成各种经济组成部分，如就业、劳动力参与和生产力。 本文的第二部分着重于COVID-19大流行病，并考虑其在短期、中期和长期内对欧洲各地区差异的可能影响。例如，它评估了流动性的下降、远程工作能力的低水平3和常规化的暴露4在多大程度上可能引发该大流行病在各地区的不对称影响，并形成不同的区域经济复苏。 从长期的角度来看，本文还研究了与欧盟（EU）计划的绿色转型相关的目标的影响。对数据点的仔细研究表明，需要仔细考虑如何解决绿色转型对某些地区的影响。特别是那些人均GDP水平较低但增长较高的地区，在生产和就业份额方面，传统上一直依赖碳效率低下的部门。因此，需要有一个强有力的政策重点，确保这些地区能够顺利过渡到更绿色和更可持续的增长。 最后，我们讨论了"基于地点"的政策如何有助于减少差异，包括大流行病的潜在不利影响。除了注意到针对落后地区的空间政策的好处外，我们认为，大流行病后的政策应侧重于提高各地区的远程工作能力，并改善 1该分析研究了NUTS-2水平上各地区人均GDP的差异来源。具体来说，我们使用变异系数（CV）来衡量每年各地区的离散程度。每个组成部分都被进一步分解为每个国家的贡献。另一个分解可以将人均GDP的离散性驱动因素分离为其组成部分的离散性：地区劳动生产率、就业与劳动力比率（ELR）、劳动力参与率和工作年龄份额。 2奥地利、芬兰、法国、德国、希腊、意大利、荷兰、葡萄牙、西班牙（和英国）。图A1和A2证实了2020年期间不平等的上升，尽管英国的数据在该年没有得到。 3区域远程工作率是按照Dingel和Neiman（2020）计算的。 4区域性的常规化/自动化暴露（指数）是按照Autor和Dorn（2013）计算的。 对自动化的脆弱性。此外，我们以两个德国地区为例，对我们在文件中强调的潜在的绿色/增长权衡进行了微观分析。总的来说，考虑到气候变化减缓政策所带来的部门转型，我们需要一个整体的方法来确保没有人（或没有一个地区）会被其抛弃。 本文的组织结构如下。第2节介绍了数据集和论文中使用的概念。第3节显示了COVID-19大流行之前的各地区差异的演变。 第4节讨论了大流行病可能影响区域差异的渠道。第5节讨论了与减缓气候变化政策相关的绿色/增长权衡，而第6节考虑了什么样的政策组合可以帮助减少差异，包括基于地点的政策。第7节得出结论。 数据和测量的差异 该分析使用了欧盟统计局提供的NUTS-2地区层面的GDP、就业（总量、部门层面和企业规模）和人口数据，重点是九个欧盟国家（奥地利、芬兰、法国、德国、希腊、意大利、荷兰、葡萄牙、西班牙）和英国。 这些数据与Koren和Peto（2020）的职业-客户互动指数、Dingel和Neiman（2020）的职业-远程工作率以及Autor和Dorn（2013）的职业-路线化指数相结合，以研究COVID-19大流行病可能影响欧洲地区差异的渠道。此外，谷歌社区流动性报告提供了每日区域流动性数据，欧洲污染物释放和转移登记册（E-PRTR）有关于区域温室气体排放水平的信息。 评估各地区人均GDP的差距水平和动态。�衡量的标准是变异系数的非加权平方(𝐶𝑉)，因为它可以被分解为国家内部和国家之间的组成部分。此外。𝐶�显示一个变量的分散性，与它的单位无关。5因此，虽然标准差不能用来比较两个不同变量的离散程度。𝐶�可用于这一目的，因为它是无标度的，这是分析中利用的一个有用的特点，以比较人均GDP各组成部分之间的差距。CV的平方可以写成 ：。 𝐶𝑉(𝑦)2= 11￿￿￿ [∑∑(−𝑦)2] ￿ 2￿￿￿ ￿=1￿=1 在哪里￿￿￿和￿分别表示地区（rc指数表示c国的r地区）和人均GDP，和￿￿和￿表示数量的地区国家￿和所有国家的地区总数。该措施有助于将其分解为国家内部和国家之间的组成部分：。 □￿￿ 2￿￿2￿11 ￿ 21∑ ￿￿2 ￿￿(￿)=∑(￿) [￿￿2 ∑(𝑦𝑟�−𝑦𝑐)]+𝑦2 (𝑦�−𝑦) ￿=1 □⏟𝑟_=1¸⏟=_1¸ ⏟ ￿￿￿ ￿_￿_￿￿)2¸ ￿￿￿ 5由于CV是一个变量的标准差和平均值之间的比率，而这两个统计量是以相同的单位来衡量的，因此它们的比率是没有单位的。对CV进行平方并不改变该测量的这一特点。 在哪里￿￿￿和￿￿￿表示国家内部和国家之间的成分。￿￿在人均国内生产总值。 解剖学的区域性差异 在本节中，我们分析了人均GDP的区域差异及其组成部分的趋势。我们将其分解为国家内部和国家之间的组成部分，并评估这些组成部分随时间的演变。 自21世纪初以来差异的演变 图2显示，到2006年，各地区的总差距略有下降。然而，2006年后，总差距开始缓慢上升，以抹去大衰退前夕的早期成果。大衰退之后，差距加速扩大，主要是由国家之间的差距增加所驱动，尽管在整个时期内，国家内部的差距似乎一直高于国家之间的差距。在2020年期间 ，差距增加了约 变化系数为0.01点，主要由国家间的差距驱动。 对国家内部和国家之间的差距进行分解，可以看出每个国家对这两个部分的贡献。图3的左图显示，德国和意大利的地区间差距最大 ，这与每个国家的东西部和南北部的巨大差异相一致。右图显示，大衰退后国家间差距的扩大是由希腊相对较弱的人均GDP增长和德国较强的增长推动的。 6虽然我们的主要分析集中在人均GDP的差距上，但附录B报告了关于可支配收入差距的其他结果，强调了税收和转移支付的作用。 7见附录A。2020年的数据不包括英国退出欧盟后的数据。 在下一小节中，我们提出将区域人均GDP分解为其组成部分，以更好地隔离人均GDP的区域差异的主要来源。 人均国内生产总值的组件 利用欧洲统计局NUTS-2地区的数据，人均GDP可以分解为劳动生产率、就业与劳动力比率（ELR）（或1减去失业率）、劳动力参与率和工作年龄人口比例，具体如下。 ￿￿￿ ￿￿￿￿￿￿￿￿ ￿=￿￿ ￿ =× ￿￿￿￿￿ × ￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿ ￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿ × ￿￿￿ 图4显示，生产力是造成差距的最大部分，并在大衰退后与经济增长速度一起推动了人均GDP的差距。虽然生产力保持了其突出的份额 ，但自2013年以来，经济杠杆率的离散性有所下降，这表明在此期间各国的失业率趋同。 我们还发现，国家内部的差异似乎是每个变量离散性的最重要组成部分，但经济增长指数除外（图5）。ELR离散度的增加解释了大衰退后人均GDP差距的扩大，其原因是国家间ELR差异的增加：这是因为德国的失业率下降，而所有其他国家（尤其是希腊、西班牙和葡萄牙）的就业岗位大幅减少。 生产力 当关注区域生产力差距时（以每个雇员的GDP衡量），图6的左边面板显示了一些高生产力国家内部的巨大差距，如德国、荷兰和法国。 同时，希腊和葡萄牙的低生产力水平造成了国家间差异的一半以上。然而，葡萄牙的生产力已经略微向平均值靠拢，而希腊的生产力则与平均值急剧偏离。 劳动力市场 图7显示，国家间的劳动力参与率的差异急剧增加。然而，2000年至2018年期间，劳动力参与率的离散程度的演变完全不同。在 2009年之前，各组成部分之间和内部的离散性都在稳步增加，但随后直到最近才出现温和的收敛。 图8的左图和右图分别显示了每个国家对国内和国家间的ELR差异的贡献。与其他国家相比，2000年意大利和德国的国家内差距较大 。然而，德国在接下来的15年里成功地降低了其各地区的离差，而意大利在这一时期对国内总离差的贡献只有轻微的变化。 右图显示，在此期间，意大利、芬兰、法国和葡萄牙的ELR一直在10个国家的平均值附近。西班牙和希腊的ELR大幅下降，说明 ELR的国家间部分大幅增加￿￿在大衰退之后。 Beta-convergence 到目前为止，我们依靠变异系数作为评估区域差异的主要方法，并从质量上形成了对区域收敛进展的看法，现在我们采用一种传统的方法来量化区域收