Розширена анотація українською мовою

У цій роботі представлені результати емпіричного аналізу проблеми диференціації заробітної плати, що відбувається на рівні освіти. Основна мета дослідження – дослідити, наскільки профілі робочих місць, класифіковані як звичайні та нерегулярні завдання, можуть пояснити різницю в заробітній платі в освітньому рівні Німеччини. Систематизація літературних джерел та підходів до вирішення проблеми різниці у заробітній платі свідчить про те, що відповідно до технологічного прогресу, який спостерігався протягом останніх десятиліть, заробіток значною мірою визначається характером завдань, що виконуються на робочому місці. Актуальність цього наукового рішення проблеми полягає в тому, що освітні системи повинні йти в ногу з прогресивною цифровізацією та швидко мінливими вимогами ринку праці. Дослідження впливу профілів робочих місць на заробіток у статті проводиться в такій логічній послідовності: спочатку дається короткий огляд попередніх досліджень у цій галузі, потім наводиться аналіз набору даних, що пропонуються, запропоновані гіпотези, застосована методологія та результати, які завершуються обговоренням. Методологічними інструментами методів дослідження були описові статистичні дані поряд із методами регресії OLS. На основі даних опитування співробітників Німеччини за 2018 рік дві гіпотези перевіряються шляхом класифікації 23 вибраних видів діяльності на звичайні та нерегулярні завдання, пов’язані з найвищим досягнутим рівнем освіти. Відповідно до німецької системи освіти зазначено чотири освітні рівні: відсутність професійного ступеня, професійна підготовка в компанії чи школі, ступінь підвищення кваліфікації та університетська освіта. Результати вказують на те, що нерегулярні заробітки в середньому оплачуються вищою ставкою порівняно з рутинними заходами, а нерегулярні аналітичні роботи оплачуються вищою ставкою, ніж нерегулярні майстерності. Крім того, встановлено вищу заробітну плату за роботу за допомогою комп’ютера. Результати регресійної моделі OLS підтверджують обидві гіпотези, що передбачають збільшення віддачі від навчальних досягнень, що призводить до більшої щогодинної оплати праці та вищої оплати праці для тих, хто виконує нерегулярні завдання. Відповідно до традиційного підходу Mincer щодо людського капіталу стосовно повернення до шкільного навчання, дослідження емпірично підтверджує вищу заробітну плату працівникам, які закінчують підвищення кваліфікації та тим, хто має вищу освіту. Результати дослідження можуть бути корисними для тих, хто розробляє політику в освітньому секторі, сприяючи розвитку та вдосконаленню аналітичної, грамотності даних та організаційних навичок.

Ключові слова: система освіти, Німеччина, упереджена технічна зміна, завдання, розрив у заробітній платі.

Класифікація JEL: J24; J31.

Цитувати як: Popova, M. (2021). Wage Differentials And Educational Attainment In Germany. How Do Job Profiles Affect Earnings?. SocioEconomic Challenges, 5(2), 15-25. https://doi.org/10.21272/sec.5(2).15-25.2021

Ця стаття публікуються за ліцензією Creative Commons Attribution International License

Список використаних джерел

1. Antonczyk, D., Fitzenberger B., & Leuschner, U. (2009). Can a Task-Based Approach Explain the Recent Changes in (n.d.). Available at: [Link]
2. Ashenfelter, O., & Card, D. E. (eds). (2011). Handbook of Labor Economics, 4A: ed. Handbooks in economics 5. Amsterdam: North-Holland. Available at: [Link]
3. Autor, D. H., Levy, F & Murnane, R. J. (2003). The Skill Content of Recent Technological Change: An Empirical Exploration. The Quarterly Journal of Economics, 118(4), 1279–1333. [CrossRef].
4. Autor, D. H., Katz, L. F., & Kearney, M. S. (2006). The Polarization of the U.S. Labor Market. American Economic Review, 96 (2), 189-194. [CrossRef].
5. Autor, D. H., Katz, L. F., & Kearney, M. S. (2008). Trends in U.S. Wage Inequality: Revising the Revisionists. The Review of Economics and Statistics, 90 (2), 300–323. [CrossRef].
6. Autor, D. H. & Dorn, D. (2013). The Growth of Low-Skill Service Jobs and the Polarization of the US Labor Market. American Economic Review, 103 (5), 1553-97. [CrossRef].
7. Beck, U. (1986). Auf dem Weg in eine andere Moderne [Risk management company. On the road in a modern style]. Frankfurt/Main: Suhrkamp Verlag. [Google Scholar]
8. Becker, G. S. (1964). Human Capital: A Theoretical and Empirical Analysis, with Special Reference to Education. 1st ed. University of Illinois at Urbana-Champaign’s Academy for Entrepreneurial Leadership Historical Research Reference in Entrepreneurship. Available at: [Link]
9. Bellmann, L., & Gartner, H. (2004). Fakten zur Entwicklung der qualifikatorischen und sektoralen Lohnstruktur ( n.d.). Available at: [Link]
10. Card, D. (1999). The Causal Effect of Education on Earnings. In: Handbook of Labor Economics. Elsevier, pp. 1801–1863. [CrossRef].
11. Goos, M., Manning, A. & Salomons, A. (2014). Explaining Job Polarization: Routine-Biased Technological Change and Offshoring. American Economic Review, 104(8), 2509–2526. [CrossRef].
12. Hall, A., Hünefeld, L., Rohrbach-Schmidt, D., et al. (2020) BIBB/BAuA Employment Survey of the Working Population on Qualification and Working Conditions in Germany 2018 (SUF)BIBB/BAuA-Erwerbstätigenbefragung 2018 – Arbeit und Beruf im Wandel. Erwerb und Verwertung beruflicher Qualifikationen (SUF). BIBB – Federal Institute for Vocational Education and Training. [CrossRef].
13. Juhn, C., Murphy, K. M. & Pierce, B. (1993). Wage Inequality and the Rise in Returns to Skill. Journal of Political Economy, 101(3), 410–442. [CrossRef].
14. Katz, L. F., & Autor, D. H. (1999). Changes in the Wage Structure and Earnings Inequality, in Orley Ashenfelter and David Card, Handbook of labor economics. Vol. 3A. Amsterdam: Elsevier Science, North-Holland, pp. 1463–1555. Available at: [Link]
15. Lemieux, T. (2006). Postsecondary Education and Increasing Wage Inequality. American Economic Review, 96(2), 195–199. [CrossRef].
16. Pereira, P. T, & Martins, S. M. (2000). Does education reduce wage inequality? Quantile regressions evidence (n.d.). Available at: [Link]
17. Prasad, E. (2004). The Unbearable Stability of the German Wage Structure: Evidence and Interpretation. IMF Staff Papers, (n.d.). Available at: [Link]
18. Schelsky, H. (1961). Der Mensch in der wissenschaftlichen Zivilisation [The man in the scientific civilization]. Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften. [CrossRef].
19. Schnabel, R., & Schnabel, I. (2002). Family and gender still matter: the heterogeneity of returns to education (n.d.). Available at: [Link]
20. Spence, M. (1973). Job Market Signaling. The Quarterly Journal of Economics, 87(3), 355. [CrossRef].
21. Spitz‐Oener, A. (2006). Technical Change, Job Tasks, and Rising Educational Demands: Looking outside the Wage Structure. Journal of Labor Economics, 24(2), 235–270. [CrossRef].
22. Wagner GG., Frick, JR. & Schupp, J. (2007). The German Socio-Economic Panel Study (SOEP): Scope, Evolution and Enhancements. SOEPpapers on Multidisciplinary Panel Data Research 1, DIW Berlin, The German Socio-Economic Panel (SOEP). (n.d.). Available at: [Link]