Riskfördelning, inkomstfördelning och politik

Detta inlägg handlar om två papers av statsvetaren Philipp Rehm, vid Ohio State University, med medförfattare. Papprena handlar om hur kombinationen av inkomstfördelning och vad Rehm kallar riskfördelning -- i praktiken arbetslösheten inom ens yrke -- påverkar de sociala klyftorna i samhället, därigenom partipolitiken och därigenom fördelningspolitiken.

Rehm 2010
Artikeln börjar snyggt, med att Rehm konstaterar att USA:s politik sedan 1970-talet sett en allt skarpare sortering längs partilinjer. Rehm tar upp fyra beståndsdelar av denna sortering eller polarisering: (1) mer röstning efter partilinjen i kongressen, (2) breddat ideologiskt avstånd mellan partierna, (3) tightare koppling mellan politiska preferenser och "partisanship", och (4) fler medborgare identifierar sig starkt med ett parti, och färre ser sig som independents. Dessa fyra indikatorer syns i diagrammet nedan:

fyra indikatorer på politisk polarisering. Från vänster: (a) i representanthuset har republikaner blivit mer konservativa och demokrater mer liberala, (b) avståndet mellan R och D vad gäller åsikter om omfördelning har ökat, (c) korrelationen bland medborgare mellan ideologi och partiidentifikation ökat, och (d) större andel av medborgarna identifierar sig med ett parti och färre som independents.

Frågan som Rehm då ställer är: "what determines partisanship at the individual level and what has changed over the last four decades?" (365)  Han ser "partisanship" -- hur ska man exakt översätta detta till svenska? -- som  "a sum of preferences". Han menar att "different objective economic situations lead, at least indirectly via preferences, to different partisanship", och pappret sysslar med att kolla just på hur de objektiva ekonomiska situationerna förändrats i USA sedan 1970-talet, och hur dessa förändringar förändrat politiken. Rehm förklarar approachen så här:

"Since, as I show, income and risk exposure are important and independent determinants of partisanship, the joint distribution of these two traits (a concept I call 'risk inequality') is of central importance. It turns out that income and risk exposure. evolved from being fairly cross-cutting to being strongly reinforcing traits over the last few decades. This process of increasing ‘risk inequality’, I argue, led to a sorting process at the mass level: the share of citizens with economic traits that make them either ‘natural’ Democrats (those with low income and high risk exposure) or ‘natural’ Republicans (those with high income and low risk exposure) has risen steeply." (365f) 

och:
 "Conventional wisdom and decades of research claim that -- on average -- the 'haves' sympathize with the Republican party, while the 'have-nots' prefer the Democratic party. In this article, I argue and show that the same is true when it comes to income prospects (risk exposure): the 'will-haves' tend to be pro-Republican, while the 'will-have-nots' tend to favour the Democrats." (384)

Han har två beroende variabler. Den första är partiidentifikation från General Social Surveys (GSS). Väljer parti-id snarare än röstning eftersom parti-id rör sig långsammare och påverkas mindre av val-specifika faktorer. Den andra är preferenser för omfördelning: dummy för ja till "the government ought to reduce the income differences between rich and poor" -- R har dikotimiserat detta från en 7-skalig variabel (368).

Den viktiga oberoende variabeln är ett mått på risk exposure: arbetslöshet i yrket. Finns separata data för 380 olika yrken i Current Population Survey. Som kontrollvariabler använder han dummy för afrikan-amerikan i Södern och afrikan-amerikan utanför Södern, dummies för universitetsstudier utan examen och för universitetsexamen, dummy för kvinna, dummy för att gå till kyrka eller synagoga minst en gång i månaden, ålder som år. I robustness checks provar han med dummies för deltidsarbete, att vara arbetslös, och att vara frånskild.

Resultaten stödjer Rehms teori. I de fyra graferna nedan visualiserar han fint effekterna av "risk exposure", alltså arbetslösheten i ens yrke, och familjeinkomst på sannolikhet att vara för statlig omfördelningspolitik (graferna till vänster) och sannolikhet att identifiera sig som Republikan (graferna till höger). Alla andra variabler från regressionerna hålls på sina medelvärden, och så syns i graferna sannolikheten enligt modellerna att en person på minimi-nivån av risk eller inkomst samt i percentilerna 10, 25, 50, 75 och 90 ska vara för omfördelning alternativt identifiera sig som Republikan.

Vi ser att större risk är associerad med större sannolikhet att vara för omfördelning och mindre sannolikhet att identifiera sig med Republikanerna. Effekten av familjeinkomst är den omvända. Det uppochnervända V:et för risk och rättvända V:et för inkomst gör tillsammans en riktigt snygg figur.

Rehm gör en rad robustness checks (374n). Han kör modellerna på data från National Election Study istället för GSS; anledningen till att GSS använts från början är att NES bara har yrkesinformation från och med 1984. Han kör med de beroende variablerna i sina ursprunglig 7-skalor istället för dummies; anledningen till att han i huvudstudien använder dummies är att presentationen blir enklare. Han kör med partival i presidentval som beroende variabel istället för partiidentifikation. Han använder andra yrkesklassificeringar. Och så vidare. Det hela ger ett gediget resultat.

Effekterna av risk och inkomst på preferenser för omfördelning och republikansk partiidentifikation varierar inte över tid. Därför kan de i sig inte förklara den ökade polariseringen. För att förklara denna går Rehm vidare med att kolla på hur kombinationen av inkomst och risk för arbetslöshet i olika yrken förändrats över tid. Rehm går nu vidare med arbetslöshetsdata från Current Population Survey (CPS) för 22 yrkesgrupper istället för från GSS och för 380 yrkesgrupper som tidigare; han förklarar detta i en fotnot med att GSS samplingsmetod inte passar för syftet här (?) (375n). Kombinationen av lön, på x-axeln, och arbetslöshet i yrket, på y-axeln, för 1971 och 2002 visas i diagrammet nedan.

Vi ser att det negativa förhållandet mellan inkomst och arbetslöshet i yrket är mycket starkare år 2002 än vad det var 1971. Arbetsmarknaden i USA har polariserats, konstaterar Rehm: "lovely and lousy jobs", för att låna ett uttryck från Goos och Manning (2007), har ökat medan de mellanbra jobbens andel har minskat. Rehm tar upp tre förklaringar till denna polarisering: att teknologiska framsteg effektiviserat bort rutinjobb i industrin och på kontor, facklig försvagning, och urholkningen av minimilönerna. Vilka orsakerna till polariseringen ändå är, säger Rehm, så har den förändrat förutsättningarna för politiken i USA: andelen "naturliga Republikaner" (hög inkomst, låg risk) och "naturliga Demokrater" (låg inkomst, hög risk) har ökat medan andelen "cross-pressured" (hög inkomst och hög risk eller låg inkomst och låg risk) har minskat. Detta illustreras i diagrammet nedan.

Jag måste säga att Rehm har extremt snygga diagram. Nog elegantaste visualiseringen av data -- kombination informationsförmedling och layout -- jag sett sedan jag läste Andrew Gelman senast, eller Martin Elffs paper om partiers höger-vänster-placering och klassröstning.

Rehm ser normativt sett flera problem med den ökade riskojämlikheten. De som är fattiga och har hög risk "are most likely to be politically alienated". Extremister kan få mer inflytande i poltiiken. Och den ökade riskojämlikheten förvärras av vad Jacob Hacker kallat "the great risk shift", privatiseringen av olika typer av försäkringar. (384)

Rehm, Hacker och Schlesinger 2012
Pappret "Insecure Alliances: Risk, Inequality, and Support for the Welfare State" har Rehm skrivit tillsammans med statsvetaren Jacob Hacker (jag har recenserat Hacker och Piersons senaste bok här) och folkhälsoforskaren Mark Schlesinger från Yale-universitetet. Men det är uppenbart att pappret bygger på Rehms tidigare forskning, t ex pappret från 2010 som jag skrivit om ovan. Argumentet här är att:

"the structure of support for the welfare state varies with the joint distribution of economic disadvantage (low income) and economic insecurity (high risk). More specifically, we argue that social policies will be more contested when income and risk within a country or policy area are more correlated. To the extent that citizens lower on the economic ladder are also most likely to experience the risks that the welfare state buffers, social policies will be characterized by (1) greater and more intense opposition, (2) greater opinion polarization, and (3) lower average support (with one qualification, discussed shortly)." (386, jfr 390)

Det finns flera poänger här. Den första är samma som Rehm (2010): hur inkomster och arbetslöshet fördelar sig mellan olika yrken påverkar vilka politiska allianser som kan byggas. Poäng två är att betoningen i detta papper ligger lite mera på strukturen av åsikter om välfärdsstaten: alltså inte bara hur mycket genomsnittligt stöd välfärdsstaten har, utan också hur fördelningen av stöd ser ut. De argumenterar så här för betydelsen av stödets struktur och inte bara medelvärde:

"at least as crucial is understanding the overall structure of public support. In democratic societies, policies with greater overall support should be expected to have a greater likelihood of adoption and continuation. It makes a substantial difference, in other words, whether individual-level opinion adds up to broad majorities or narrow minorities in support of the welfare state. Nor is the aggregate level of support the only feature of opinion worth understanding. Political and policy dynamics are also shaped by the scope of strong opposition and the polarization of opinion. As Robert Dahl (1956) argued more than 50 years ago, democracies are often characterized by “minorities rule,” inwhich small intense groups—such as committed opponents of the welfare state—tend to hold sway. When intense groups exist on both sides of an issue, the resulting opinion polarizationmay foster legislative stalemate, especially when high levels of elite agreement are required for policy change (McCarty, Poole, and Rosenthal 2006). Thus distribution of opposition to or polarization regarding social policies may well be as pivotal as overall public support in explaining policy outcomes." (387)

RHS hävdar att ingen av de två stora teorierna om välfärdsstaten, maktresursteorin och den "revisionistiska" försäkringsskolan (Iversen och Soskice 2001, Mares 2003, Swenson 2002, Moene och Wallerstein 2001), har försökt förklara strukturen i stödet för välfärdsstaten.  Båda skolorna har fokuserat på varsin faktor -- klass i PRT, risk exposure i olika former (specifik utbildning, handelsöppenhet etc) för revisionisterna -- och inte kombinerat de två (388). Denna kombination är förstås vad RHS erbjuder i denna artikel.

Genom att kombinera en inkomstskala och en riskskala får RHS en fyrfältare med fyra grupper: insecure disadvantaged citizens, secure advantaged, secure disadvantaged och insecure advantaged (de två senare är cross-pressured) (389).

De gör två empiriska undersökningar: (1) stöd för arbetslöshetsförsäkringen i olika länder. I den internationella studien använder de data från Role of Government-delen av International Social Survey Program (ISSP) (tidigare bloggat om papers på ISSP-data: Kerr 2011, Aléman och Torres-Reyna 2011). Frågan som de använder är “On the whole, do you think it should be or should not be the government’s responsibility to provide a decent standard of living for the unemployed?” (393). Undersökning (2) handlar om USA och bygger på nya surveydata ur ANES 2008-09. (Tidigare bloggat om studier på ANES-data: MacRae 2004.)

Endogenitetsproblem (att välfärdsstaten i sin tur påverkar riskerna) hanteras på fyra sätt:
1. därför använder RHS pre-tax pre-transfers inkomster (392); att utgå från att inkomstfördelningen då inte påverkas av välfärdsstaten är dock problematiskt, även om problemet förstås blir mindre än det hade varit om de hade använt post-fisc-mått. De är medvetna om gradskillnaden och formulerar sig med hänsyn till konventionen: "A standard procedure in political economy, this approach reduces the chance that income and risk measures are induced by policy." (392)
2. i flerlandsstudien använder de relativ marknadsinkomst, ens placering i inkomstfördelningen, som inkomstmått
"As a result, countries with greater dispersion in market incomes do not automatically have higher income-risk correlations. What matters is the correlation between relative income position—say, being at the 90th percentile in the distribution—and risk."
3. i flerlandsstudien använder de arbetslöshetsförsäkringen som beroende variabel; denna bör mindre risk för omvänd kausalitet än andra välfärdsstatsvariabler. Den styr inte strukturen av arbetslöshet.
4. studien på variationen i strukturen av stöd för olika välfärdsprogram i USA: här hålls legacies konstanta. Och de frågar också om stöd för policies som inte finns än: dessa kan inte påverka ekonomiska strukturen i USA idag.

Regressionerna med stöd för a-kassan på mikronivån som beroende variabel är ordered logit-modeller. Förklarande variabler är kön, ålder, utbildning, anställd eller arbetslös, med i facket, gå i kyrkan, "skill specificity", attityder till offentliga utgifter överlag, och dummies för land och år (394). Här är inte inkomst- eller riskvariablerna med.

Den viktigaste oberoende variabeln är korrelationen mellan hushållsinkomst och risk för arbetslöshet inom landet. Arbetslöshetsrisken per yrke kommer från Current Population Survey (CPS) för USA, EU:s Labor Force Survey (LFS) för europeiska länder och ILO:s databas för Australien. Inkomstdata kommer från EU-SILC och HILDA-CNEF (394). De kollar bara på folk i åldern 22 till 60 år.  I tabell 2 nedan återges korrelationen mellan hushållsinkomst och arbetslöshetsrisk samt värdena på tre beroende variabler, (1) andelen av medborgarna som intensivt motsätter sig välfärdspolitiken, (2) polariseringen av åsikter, och (3) genomsnittsstödet (395), för de 13 länder som undersöks.

Vi ser att den negativa korrelationen mellan inkomst och arbetslöshetsrisk är särskilt stark i Storbritannien och USA, vilket enligt Rehm et als teori bör leda till ökad politisk polarisering där och ökat motstånd mot välfärdsstaten. Utifrån tabellen ser det helt rimligt ut.

I tabell 3 finns enkla regressioner på de 13 länderna med stöd för arbetslöshetsförsäkringen som beroende variabel.

Vi ser att när den negativa korrelationen mellan inkomst och arbetslöshetsrisk avtar, så ökar stödet för arbetslöshetsförsäkringen. Rehm et al provar med olika kontrollvariabler och den modell som får störst förklaringskraft (adj r2 på 0,89) är den som har korrelationen mellan inkomst och risk, arbetslösheten samt ginikoefficienten på marknadsinkomster som förklarande variabler. Hög inkomstojämlikhet är associerad med mindre stöd för arbetslöshetsförsäkringen, vilket Rehm et al relaterar till den nyare forskningen (Moene och Wallerstein 2001, 2008) som tvärtemot Meltzer och Richards (1981) modell visar att större inkomstojämlikhet är associerad med mindre stöd för välfärdsstaten (397). Rehm et al gör en snygg tolkning av hur substantiell effekten är:

"The effect of the income-risk correlation on public support is not only statistically significant but substantial as well. According to the models, a two-standard deviation change (0.12) shifts average support for unemployment benefits by about 0.08 (Model 2 in Table 3), or roughly from the American level of average support to the Danish level." (398)

Efter detta går de vidare med undersökningen av stöd för olika välfärdsprogram i USA. Denna undersökning är jämfört med vad jag redovisat ovan mer detaljerad och bygger på nya data, men ändå av mindre intresse här; det räcker att konstatera att de får stöd för sitt argument om vikten av korrelationen mellan inkomst- och riskfördelning. En intressant slutsats ur pappret är att det behövs fler studier på olika typer av välfärdsprogram inom länder; idag bygger de flesta studier av stöd för välfärdsstater på variation mellan länder (404). De menar att deras argument om risk- och inkomstfördelning blir en fördjupning av det gamla argumentet att universella program får större stöd än selektiva, för utifrån deras perspektiv handlar programmets grad av universalism inte bara om dess egen design, utan också om hur riskfördelningen i befolkningen ser ut i den relevanta frågan. Om effekten av ekonomiska kriser på möjliga klasskoalitioner för omfördelningspolitik säger de:

"Economic shocks whose effects are felt mostly by the less advantaged are unlikely to shift the structure of public opinion in a direction conducive to greater welfarestate generosity." (404)

Och skissar på detta forskningsprogram:

"future research will need to look much more systematically at how and why labor-market structures and other fundamental features of economies and societies differ and what role the welfare state plays in creating these differences. In these investigations, a deep historical perspective will need to be coupled with greater emphasis on the accurate measurement of risk." (404) 

Fotnoter
*"For power-resources theorists, replacement income while out of work is a core source of 'decommodification,' reducing workers’ dependence on wage labor and giving them additional bargaining power in the labor market. For revisionist scholars, unemployment is a key risk that encourages those with more specific skills or in occupations with highly variable employment to support the welfare state." (393)

Referenser
Philipp Rehm. 2010. "Risk Inequality and the Polarized American Electorate", British Journal of Political Science 41: 363-387.
Philipp Rehm, Jacob Hacker och Mark Schlesinger. 2012. "Insecure Alliances: Risk, Inequality, and Support for the Welfare State". American Political Science Review 106: 386-