¿Qué tipo de datos necesitaría para calcular las implicaciones de un gobierno hipotético que impone un diferencial de MAX 5X entre el salario más alto y el más bajo en cualquier organización en ese país?

En Brasil, los salarios de 57 trabajadores industriales deben sumarse para pagar por un solo alto ejecutivo.
En Noruega, la proporción correspondiente es de cuatro a uno. Los altos ejecutivos noruegos tienen que conformarse con un salario anual de una décima parte de lo que gana su colega ejecutivo superior estadounidense.
Una cultura de pequeñas diferencias salariales.

Según la publicación de Washington, En los EE. UU., El país con la mayor brecha salarial de CEO a trabajador, los directores ejecutivos ganan 354 veces el trabajador promedio.
La brecha salarial entre los CEO y los trabajadores es mucho peor de lo que crees

Los países europeos nórdicos, Suiza y algunos países asiáticos proponen una relación salarial máxima, que no exceda 11/12 veces.
Esto sin duda tendrá un impacto positivo contra la desigualdad, por lo que debería ser posible estimar una reasignación del salario promedio para beneficiar a toda la población.
¿Qué datos se necesitarían para calcular esta asignación?

Ese tipo de datos sería difícil. Necesitaría una serie de modelos que simularían el comportamiento de agentes independientes bajo esa restricción. Tendría que probar su modelo con una docena de sistemas gubernamentales diferentes que existen hoy en día, para asegurarse de que sus herramientas de modelado funcionen. Luego agregue esas restricciones a cada modelo para ver los resultados especulativos.

No tengo idea de lo que descubrirás.

Es por eso que amo la Ley de Consecuencias Involuntarias.

Las respuestas típicas de los economistas (por ejemplo, las de académicos o consultores) pueden ser: “Eso puede verse como un precio máximo en los salarios; podemos calcular el impacto en el ingreso nacional como la cantidad de salarios que excede el techo que se reduciría”. “Por otro lado, la demanda consumirá esta oferta de talento recientemente abaratada, aumentando el PIB en X”. “No, a la larga esto conducirá a una reducción en la inversión en educación, ya que los posibles altos ingresos deciden contentarse con la jardinería”. “¡No olvides que la mayoría de las personas con altos ingresos simplemente huirán del país!” Etc.

Todas estas son observaciones válidas, pero no son respuestas a preguntas concretas. Son modelos simplificados, que solo tienen en cuenta un efecto de primer orden en un aspecto muy específico de la economía. La mayor parte de la economía está hecha de este tipo de “hecho estilizado”, “ceteris paribus”, análisis de “equilibrio parcial”, que es importante para la teoría y la comprensión. Pero la economía es un sistema muy, muy complejo con un número increíblemente grande de interacciones a tener en cuenta, y la mayoría de ellas son inobservables, ya sea en principio (en la mente de los participantes, en forma de toma de decisiones y análisis prospectivo) o en práctica (no hay suficientes datos incluso si quisieras). Es decir, incluso si tuviera * todos * los datos económicos / financieros del país (todos los registros de transacciones, niveles de existencias, etc.), no sería suficiente, ya que se perderían los parámetros de toma de decisiones de los jugadores, y Se puede argumentar que esos parámetros son inestables y no deterministas, lo que hace que su problema también sea no determinista.

Incluso los modelos económicos más detallados (por ejemplo, los “modelos de equilibrio general” que las agencias gubernamentales y los grupos de expertos ejecutan para producir pronósticos de políticas) son solo representaciones pálidas del mundo. A veces se pueden ajustar (a través de la “calibración” de muchos factores falsos) para producir resultados razonablemente correctos en las pruebas de retroceso (“predicción del pasado”), y tal vez este tipo de análisis será suficiente para sus fines. Sin embargo, rara vez producen algo significativo en términos de predicción del futuro. Esto se debe a que hay infinitas maneras de equivocarse, pero solo una es la correcta.

A la luz de todo esto, la Ley de Consecuencias Involuntarias puede verse como una reafirmación de la cláusula más famosa del Juramento Hipocrático: “primum non nocere”, primero no haga daño. No importa cuán buenos puedan ser los efectos prospectivos de [inserte una política X bien intencionada] bajo los mejores modelos que ofrecen sus economistas, usted tiene toda la garantía de equivocarse; por lo tanto, cuando tenga dudas (lo cual siempre es), ¡no lo haga!

Como Nick dice que los modelos pueden no ser concluyentes.

Un enfoque más constructivo podría ser mirar las revoluciones de izquierda en Cuba, Venezuela y ver si nivelar los ingresos tiene más efectos negativos o efectos positivos.

Demasiados datos. Es por eso que la doctrina no tiene lugar en la economía. Las políticas sociales (de las cuales las políticas fiscales no son más que una categoría), sistemas complejos, requieren un ajuste incesante importante y preciso para optimizar el rendimiento ante las condiciones siempre cambiantes. Esto significa que una política impuesta el lunes no es apta para ser ideal para las condiciones planteadas para el viernes.

La condición sobre la que especula no puede imponerse a la maquinaria económica, sino que debe incorporarse a ella. Es por eso que tales cambios solo se ven cuando un sistema falla y otro lo reemplaza.

En el caso de las naciones, esto requiere una reforma constitucional, en otras palabras: requiere que el electorado reconsidere sus prioridades sociales.

No puedo imaginar un conjunto de datos autorizado que ayude con esto. Debería tener en cuenta el estilo de gobierno, el impacto que tendría en las personas que viven bajo estas restricciones, el potencial de corrupción, etc.

Algo que podría intentar es comenzar con algo como el Índice de Gini en el CIA World Factbook en los datos de Economía. Luego busque otro elemento de datos que lo clasifique efectivamente en grupos. Tal vez tipo de gobierno, PIB per cápita, tasa impositiva, nivel de libertad económica, color favorito. Quién sabe qué podría correlacionarse y si tiene sentido.