Impact factors and space‐time characteristics of income inequality in a global sample

Abstract

Desde hace algunas décadas, la desigualdad suscita un interés creciente en el debate político y en los estudios teóricos y empíricos. Por ello, el estudio de la desigualdad regional plantea algunas cuestiones relevantes relacionadas con la naturaleza espacial de los datos. De hecho, adoptar un regional implica la oportunidad de considerar las interacciones espaciales, que los estudios tradicionales no incluyen en sus análisis. Por lo tanto, el estudio pretende analizar la desigualdad de ingresos antes (GINI1) y después (GINI2) de los ingresos y las transferencias, utilizando un conjunto de datos de 116 países durante un periodo de tiempo comprendido entre 1985 y 2018. Los modelos espaciales Durbin y Spatial para abordar las interacciones espaciales y el efecto indirecto entre países y regiones. entre países y regiones. En primer lugar, los resultados de la estimación verifican la existencia de correlaciones espaciales en la desigualdad de ingresos tanto para el GINI1 como para el GINI2. En segundo lugar, tanto GINI1 y GINI2 producen escenarios relativamente similares, lo que implica que los efectos de las variables independientes no difieren en ambos escenarios. En tercer lugar, la globalización amplía significativamente las diferencias de renta entre regiones vecinas. En cuarto lugar, la urbanización tiene un efecto negativo y significativo, que genera un efecto indirecto y reduce la desigualdad de las economías vecinas. Por último, hay pruebas de que una U de Kuznets invertida tanto para el desarrollo económico como para el financiero. Así pues la desigualdad a nivel regional proporciona información útil para los responsables políticos, ya que facilita la evaluación de la eficacia de las estrategias destinadas a reducir las disparidades regionales y ayuda a desarrollar acciones basadas en la ubicación y su entorno.

Inequality has been of growing interest in the political debate and in theoretical and empirical studies for some decades. Therefore, the study of regional inequality raises some relevant questions related to the spatial nature of the data. In fact, adopting a regional point of view implies the opportunity to consider spatial interactions, which traditional studies do not include in their analyses. Therefore, the study aims to analyze income inequality before (GINI1) and after (GINI2) income and transfers, using a data set of 116 countries during a time period from 1985 to 2018. Spatial Durbin and Spatial Lag Models are applied to address spatial interactions and the spillover effect between countries and regions. First, the estimation results verify the existence of spatial correlations in income inequality for both GINI1 and GINI2. Second, both GINI1 and GINI2 produce relatively similar scenarios, which implies that the effects of the independent variables do not differ in both scenarios. Third, globalization widens the income differences of neighboring regions significantly. Fourth, urbanization has a negative and significant effect, which generates a spillover effect and reduces the inequality of neighboring economies. Finally, there is evidence that an inverted Kuznets U is rejected both for economic and financial development. Thus, inequality at the regional level provides useful insights for policy makers, as it facilitates the assessment of the effectiveness of strategies aimed at reducing regional disparities and helps to develop actions based on the location and its environment.