För USA finns det t ex bara gini-koefficient tillbaka till 1960-talet, och några specialberäkningar bara med män anställda i vissa sektorer tillbaka till 1937, medan man med toppercentilens andel har data tillbaka till 1913. I bilden nedan, med data från Atkinson, Piketty och Saez (projekthemsida) visar toppercentilens andel av de totala inkomsterna före skatt och omfördelning och inklusive kapitalinkomster i USA 1913-2007:
Det är enkelt att se att kurvan har en U-form och med tre tydliga epoker. Den första är 1913-ca 1940 med mycket hög ojämlikhet. Den andra epoken börjar under FDR:s tid som president och under andra världskriget då ojämlikheten minskar, och därefter förblir på samma nivå fram till början av 1980-talet. Den tredje epoken börjar i början av 80-talet med snabbt ökande ojämlikhet och en återgång till 1920-talets nivåer; "the new gilded age". (Jfr NY Times 25 oktober 2011.)
Hur kan man då förklara variationen över tid och framför allt den stora ökningen av ojämlikheten sedan 1980? Sociologen Thomas Volscho och statsvetaren Nathan Kelly gör ett intressant försök i sitt nya paper "The Rise of the Super-Rich". V & K utgår från maktresursteori (MRT) liksom Hicks, Moller, Huber & Stephens, Kenworthy, Brady, med flera, och hävdar lite klent att även om maktresursteorin redan bevisat sin förklaringskraft vad gäller allmän inkomstfördelning (gini, 90-50 etc) och variationerna i välfärdsstaters omfattning och design, så är toppercentilinkomster ändå en så speciell beroende variabel att denna studie ändå är originell.
De förklarar MRT:s approach som att dess "main assumption is that the working and middle-classes have different distributional preferences from owners of capital, with lower classes having more egalitarian distributional preferences than those at the top." Och att "the PRT model emphazises two major spheres within which the working and middle-classes can organize to achieve progressive redistribution: politics and the market".
V & K:s bidrag till maktresursteorin i detta paper är att betona att faktorer som traditionellt ses som påverkande omfattningen av omfördelning genom skatter och överföringar, faktiskt också har en effekt på fördelningen före omfördelning:
"Our more extensive view of political power resources suggests political factors should not only influence the redistribution through taxes and transfers, but also alter economic outcomes produced in the market. Following Kelly (2009), we call this market conditioning."Det här är en teoretiskt viktig poäng som påminner mig om mitt missnöje när Wanja Lundby-Wedin för något år sedan i högt tonläge anklagade regeringen för att försöka påverka lönebildningen i Sverige. Jo, givetvis påverkar Reinfeldt-regeringen (förutsättningarna för och därmed utfallet av) lönebildningen i Sverige. Men det gör vilken regering som helst. Det finns ingen "neutral" regering i denna fråga! Men det var ett sidospår. "Market conditioning" är ett intressant sätt att sätta ord på den teoretiska poängen, och förstås viktigt i detta paper eftersom Volscho och Kellys mått på inkomstfördelningen är pre-tax, pre-transfer.
De tre mest uppenbara oberoende variablerna att inkludera är facklig anlutningsgrad (en market power resource), andel demokrater i kongressen samt demokratisk president eller ej (två political power resources). Vidare inkluderar V och K också tre policy-variabler: högsta marginalskatt på arbetsinkomster, kapitalinkomstskatt och räntenivån. Och två variabler för tillgångspriser: aktiemarknadens nivå mätt med Standard & Poor's 500 index, och bostadsmarknadens utveckling mätt med Shillers husprisindex. Och så makrovariabler: handelsöppenhet mätt som importer och exporter som % av BNP, arbetslöshet, och loggad BNP.
De har en blandning av stationära och icke-stationära variabler och i enlighet med trenden inom jämförande politisk ekonomi (jfr De Boef och Keele 2008) så använder de en error correction model som är en metod för att förena kortsiktiga och långsiktigare effekter av de oberoende variablerna i en enda modell. V och K ställer upp modellen:
Och förklarar pedagogiskt:"this specification /.../ allows for a test of both short and long-run effects. The immediate short-term effect of X is captured by β1. The error correction rate is captured by α1 and indicates the rate at which discrepancies between Y and X areMan utgår alltså från att det finns jämviktstillstånd i variablerna och deras förhållanden, och kan räkna ut hur mycket en kortsiktig förändring i X-variabeln påverkar Y, samt hur lång tid (hur många perioder) som det tar innan effekten av X-förändringen (om vi utgår från att X går tillbaka till sin jämvikt efter sitt "hopp") på Y klingar ut (β2/α1).
recalibrated to their equilibrium state. Importantly, if the error correction rate is not significant, it indicates that a long-run relationship does not exist (for integrated variables this is a cointegration test). An increase in X can have an immediate impact on Y and a long-run impact that is distributed over time (dictated by the error correction rate) such that Y readjusts to the long-run equilibrium between X and Y. The total long-run impact, known as the long-run multiplier effect is calculated by β2/α1."
Tabellen nedan innehåller Volscho och Kellys resultat (klicka för större bild), där modell 1 bara innehåller de politiska variablerna, modell 2 bara policy-variablerna, modell 3 de variabler från modell 1 och 2 som var signifikanta, och därefter modell 4 och 5 är de fulla modellerna som inkluderar makro-ekonomiska kontrollvariabler, även om modell 5 bara inkluderar de variabler som tidigare varit signifikanta.
Nivån på facklig anslutningsgrad är som förväntad negativ och signifikant, liksom andelen demokrater i kongressen (utom i modell 4). Demokratisk president är däremot inte signifikant, vilket överensstämmer med Lane Kenworthys (2010) findings att presidenters parti tidigare under efterkrigstiden hade en signifikant effekt på inkomstfördelningen, men att det sedan 1980-talet inte längre är så. Skattevariablerna är negativa och signifikanta.
Det är inga häpnadsväckande empiriska resultat det här. Volscho och Kelly med sin ECM-metod försöker dock också klargöra med vilka tidsdimensioner som variablerna har effekt:
Den jämförande politiska ekonomins metodgurus Beck och Katz (2011) kommer i sin senaste artikel ut som ECM-förespråkare, så jag gissar att man kommer se mycket av sådant här framöver, och det ser jag fram emot.
Det är dock något obekvämt, tycker jag, med inkomstfördelningsstudier på makro-nivå med en tidsserie från ett enda land. (Även om ECM förstås är väl ägnat åt att studera trendade tidsserier.) Jag tror absolut på den teoretiska nivån på Volscho och Kellys maktresursteoretiska förklaring till den ökade ojämlikheten, men precisionen i att skatta effekter och kausalitet i det här fallet känns skakigt. Med tanke på den mycket stora uppmärksamhet som Atkinson-Piketty-Saez toppinkomstdataprojekt har fått så är det gott att se maktresursteorin börja appliceras på dessa data, men det känns som att man vill ha fler länder (paneldata) med här för att kunna få fram mer matiga resultat.
Referenser
Nathaniel Beck och Jonathan Katz, "Modeling Dynamics in Time-Series-Cross-Section Political Economy Data" (pdf som arbetspapper), Annual Review of Political Science 2011
Suzanna de Boef och Luke Keele, "Taking Time Seriously", American Journal of Political Science 2008
Lane Kenworthy, "How Much Do Presidents Influence Income Inequality?", Challenge, 2010
Sam Roberts, "As the Data Show, There’s a Reason the Wall Street Protesters Chose New York", New York Times 25 oktober 2011
Thomas Volscho och Nathan J. Kelly, "The Rise of the Super-Rich: Power Resources, Taxes, Financial Markets, and the Dynamics of the Top 1 Percent, 1949-2008" (pdf), paper, 6 december 2011
Volscho, "The Rise of the Wall Street Ruling Class", CounterPunch 10-12 december 2011
---
tidigare bloggat om papers av Nathan Kelly: "Hur ser förhållandet mellan ökad inkomstojämlikhet och ökad politisk acceptans för ojämlikhet ut i USA över tid?", 16 januari 2012.
Inga kommentarer:
Skicka en kommentar