Vad vet vi om variationer i inkomstojämlikhet i förmoderna samhällen, samhällen före det industriella genombrottet? Branko Milanovic ger i en artikel från 2018, publicerad i Economic History Review, en översikt, byggd på 41 publicerade studier för olika samhällen, från Aten på 300-talet före Kristus till Vietnam under den franska kolonialismen. Det är en forskning i god tillväxt under 2000-talet förstås, men intressant nog så bedömer Milanovic (han gjorde det i alla fall 2018) läget så här: "While all this accumulation of new evidence is remarkable, work on the causal factors that might have driven inequality and on explanations of the changes in historical inequality has hardly begun." (s. 1030) Hans diskussion om förklaringar börjar med van Zandens klassiska "Super Kuznets Curve" från 1995, holländarens förslag att ojämlikheten steg med stigande inkomster. Alfani, Herlihy och andra har däremot menat att epidemier, krig och naturkatastrofer minskat ojämlikheten, och Scheidel har i The Great Leveler (2017) drivit denna tes ännu längre. Från Scheidel går Milanovic över till att diskutera sina egna förklaringar, i tredje person:
"According to Milanovic, the premodern evolution of inequality can be placed in the same context as the evolution of inequality in the modern era. He claims that both can be explained as Kuznets-wave-like movements, of waxing and waning inequality. The difference though is that in the premodern era the swings were driven by non-economic factors (epidemics and Malthusian pressure, wars) and the institutional framework, while in the modern era economic, social, and political factors—the latter often linked with mass political parties—became more important: technological change and the transfer of labour from agriculture into manufacturing and nowadays from manufacturing into services; the spread of education; political demand for social transfers; trade union density; and the like." (s. 1031)
Syftet med 2018-artikeln är att applicera denna analys på förmoderna samhällen. Analysen hålls tillbaka av databrist, inte minst vad gäller de oberoende variablerna, men "With these severe limitations in
mind, this article aims to collect in one place the evidence that we have on historical inequality and to suggest a hypothesis regarding the forces that are responsible for it." (s. 1031) Datat som han använder är 41 tidigare studier, av vilka 28 användes i den epokgörande artikel med Lindert och Williamson som publicerades 2011. De 41 sammanfattas i tabell 1 som jag klistrat in ovan. Gini-koefficienten varierar från 21 i södra Serbien 1455 och 25 i norra Vietnam 1929 till 64 i kolonin Nueva Espana 1790; medelvärdet är 44. Korrelationen mellan BNP per capita och Gini är stark, helt i enlighet med Kuznetshypotesen. Om inte de fattiga ska svälta ihjäl och samhället krympa, så kan ojämlikheten inte vara högre än vad Milanovic, Lindert och Williamson 2011 etiketterade Inequality Possibility Frontier. Denna syns jämfört med de faktiska Gini-koefficienterna i Figur 2:
Ration mellan Gini och IPF är Inequality Extraction Ratio, IER. Kenya, Indien, och Mexiko ligger mycket nära IPF.
Milanovic går vidare med att utforska Gini och BNP/capita i tre länder där det finns data över tid: Nederländerna 1561-1808, England 1290-1911, och USA 1774-1860. Här liksom i tvärsnittet så stiger Gini med medelinkomst, men inte lika fort, så IER är lägre i rikare samhällen -- en skillnad är att England under 1800-talets första halva har stigande IER med snabb ekonomisk tillväxt. (s. 1038)
Nästa steg är att kolla på korrelaten med ojämlikhet. BNP/C har en effekt på Gini men inte på IER. Befolkningstätheten har en starkt negativ korrelation med IER, medan att vara en koloni har en starkt positiv korrelation. Urbanisering är positivt korrelerad med IER. (Men hur kan urbanisering och befolkningstäthet vara med i samma modell, är inte de starkt korrelerade?)
Att BNP inte verkar ha någon riktig effekt på ojämlikheten överensstämmer med Alfani och Ammannati i deras studie av Florens 1300-1800 och Alfani och Ryckbosch i deras jämförande studie av tre italienska stadsstater och Nederländerna 1500-1800. Den andra viktiga slutsatsen, menar Milanovic, är att kolonier inte nödvändigtvis hade högre Gini, men att de hade högre Gini i relation till medelinkomsten, alltså högre IER. (s. 1041) Det tredje resultatet som han diskuterar är att befolkningstätheten är negativt korrelerad med ojämlikhet -- när man kontrollerar för urbanisering och medelinkomst, i alla fall. Varför skulle mer tätbefolkade samhällen vara mer jämlika? Milanovic erbjuder två förklaringar/scenarier. Ett, i mindre exploaterande samhällen har de fattiga det, allt annat lika, bättre och skaffar fler barn. Då kan kausaliteten alltså vara den omvända jämfört med vad vi jobbat med hittills: från jämlikhet till befolkningstäthet, inte tvärtom. Två, den motsatta kausala mekanismen: den tätare befolkningen kan vara exogent orsakad, men i sin tur leda till större folklig kontroll på härskaren och förhindra alltför strikt exploatering.
Relationen mellan befolkningstäthet och ojämlikhet borde vara medierad genom institutioner, för i mindre tätbefolkade samhällen borde löne-till-jordränte-ration stiga och då minska ojämlikheten. Men i Östeuropa efter 1400 ledde detta snarast till den adnra trldomen och ökad ojämlikhet -- ett institutionellt sätt att sätta faktormarknadernas prissättning ur spel. (s. 1041)
Slutsatserna börjar med ett konstaterande att vi fortfarande saknar mycket kunskap:
"Despite impressive recent progress in the availability of historical data on income distribution, our knowledge of past inequality is woefully inadequate. Continuous historical data for a hundred or so years (from the turn of the twentieth century to today) exist for barely a dozen countries. Even for those countries, the earlier data are available only sporadically. The situation with other countries is much worse." (s. 1042)
Han diskuterar problemet med ojämlikhet inom grupper i social tables -- inklusive Modalslis (2015) förslag på korrigering för detta, och Rodríguez Webers "dynamic social tables" där klasstrukturen bara beräknas för vissa år men inkomsterna som sätts för grupperna tillåts variera utifrån makrodata. Men de historiska data på ojämlikhet är inte bara dåliga i sig -- som mått på ojämlikhet -- utan också vad gäller tillgång på förklarande variabler. Det är svårt att få tag på data på, säg, offentliga utgifter som andel av ekonomin, säger han, men däremot så kan vi veta vad för typ av politisk regim som rådde, och det går att använda: "We have pretty good knowledge about the way the political system functioned in ancient Athens, imperial Rome, eleventh-century Byzantium, or the seventeenth-century Netherlands."* (s. 1043) Det här hade han gärna fått göra mer med, tycker jag, men han går vidare till en diskussion om slaveriets betydelse. Det hänger förstås ihop med det politiska systemet, och Milanovic betonar återigen politikens betydelse:
"Advances in numerical information or coding of premodern political regimes seem especially important because political factors (including wars and civil strife) are likely to have had a disproportionate influence on inequalities in the past. The fact that the only political variable that we have in this dataset, colony, plays an important role in explaining the extent to which the elite was able to push inequality close to its maximum calls for greater attention to political variables." (s. 1044)
Han menar att vi kan dra tre slutsatser utifrån översikten. Ett, "to explain pre-industrial inequality, GDP per capita seems to be a bad proxy." (s. 1044) Det är helt enkelt så att BNP/c och ojämlikhet är tämligen frikopplade från varann i historiska kontexter liksom idag. Däremot så återstår vadvan Zanden kallade den "klassiska" förklaringen till ojämlikhetens ökning, en stigande kapitalandel i nationalinkomsten, att utforska. Denna hypotes har nyligen fått stöd av Ryckbosch och av Alfani och Ryckbosch. Två, IER tenderade att falla med den ekonomiska utvecklingen. Tre, kolonier, urbaniserade samhällen och lågbefolkade samhällen var mer extraktiva. Jag är inte riktigt nöjd med hur han får ihop de två andra, motstridiga faktorerna, men för kolonierna har han säkert rätt. För befolkningstätheten pekar han helt enkelt på att vi behöver utforska de två scenarier som han skisserat ovan för korrelationen låg befolkningstäthet--hög ojämlikhet och se vilket som stämmer. (s. 1045)
referens
Branko Milanovic (2018) "Towards an explanation of inequality in premodern societies: the role of colonies, urbanization, and high population density", Economic History Review 71 (4). Läs här.
fotnot
* Resonemanget fortsätter: "Information therefore exists, but in order to be used for empirical purposes in a cross-country framework its presentation as a unified and codified database is indispensable. (It should of course be noted that such standardized databases are no substitute for much finer and more sophisticated individual country studies of inequality and politics.)" (s. 1044)
Inga kommentarer:
Skicka en kommentar