Den intellektuella grundvalen för den nationalekonomiska litteraturen om ökad inkomstojämlikhet i de rika länderna sedan 1980-talet och skill-biased teknologisk förändring som dess förklaring, är vad Acemoglu och Autor kallar "the canonical model". Så börjar David Autor och David Dorn sin epokgörande artikel från 2013 om jobbpolarisering i USA. De förklarar att den kanoniska modellen har två sorts arbetare, de som gått ut high school och de som gått ut college, som producerar två halvt substitutbara varor. Teknologin är antingen komplementerande till lågutbildade (high school) eller högutbildade (college) arbetare och minskar eller ökar löneojämlikheten. Den kanoniska modellen är inte bara praktisk och teoretiskt attraktiv utan har också lyckats väl empiriskt säger de, med att förklara utbildningspremiumets utveckling i USA och de stora skillnaderna i skill premia mellan rika länder. [1]
Men den kanoniska modellen misslyckas med att förklara två viktiga fakta, säger de. Den första är att jobbtillväxten sett till utbildningsnivå varit kraftigt icke-linjär. Diagram 1 visar utvecklingen för 318 jobb -- utanför jordbruket -- från 1980 till 2005. Jobben rankas "by skill level", vilket de mäter som medellönen år 1980 -- en rätt lustig proxy-användning.
Polariseringen är inte unik för USA, säger de: en liknande
polarisering efter utbildningsnivå har skett i de rika länderna de senaste
20-30 åren; de pekar på Acemoglu (1999) som den förste som påpekade det i USA,
och Goos och Manning (2007) som den första rigorösa empiriska analysen. (Se också tidigare blogginlägg om studier av jobbpolarisering i Sverige.)
Tillväxten i låglönejobb i USA drivs av tillväxt i vad de kallar ”service occupations” och som de påpekar (i en fotnot) att det är viktigt att skilja från tjänstesektorn. Tjänstesektorn omfattar 83 procent av jobben i USA utanför jordbruket år 2005, men ”service occupations” omfattar bara 13 procent. Dessa definierar de så här: ”Service occupations are jobs that involve assisting or caring for others, for example, food service workers, security guards, janitors and gardeners, cleaners, home health aides, child care workers, hairdressers and beauticians, and recreation occupations.” (s. 1555) Antalet arbetade timmar I dessa yrken ökade i USA från 1980 till 2005 med 30 procent efter att ha stått stilla 1950-1980. De gör en kontrafaktisk beräkning av sysselsättningens utveckling per lönenivå 1980-2005 där ”service occupations” inte vuxit alls, och visar att skillnaden mellan faktisk utveckling – som syns i Figur 1 – och den kontrafaktiska utvecklingen är markant.
Expansionen av lågutbildade, lågbetalda jobb sedan 1980 kan synas gå emot det konventionella narrativet om minskad låglönesysselsättning sedan 1980 (Autor, Katz och Kearney 2008 – det är roligt att Autor diskuterar sin egen tidigare tolkning som ”the conventional narrative”), men Figur 3, som jag klistrat in nedan, förenar de två tolkningarna. Den tredje gruppen staplar visar att låglönejobben utanför tjänstesektorn minskat varje decennium sedan 1970, men staplarna i grupp två visar att de inom tjänstesektorn minskade kraftigt på 1970-talet men sedan ökade mer och mer.
Från dessa empiriska klarläggningar rör de sig till sitt argument med pappret. Så här formulerar de det:
“The primary hypothesis advanced by this paper is that polarization is driven by the interaction between two forces: consumer preferences, which favor variety over specialization; and non-neutral technological progress, which greatly reduces the cost of accomplishing routine, codifiable job tasks but has a comparatively minor impact on the cost of performing in-person service tasks. If consumer preferences do not admit close substitutes for the tangible outputs of service occupations—such as restaurant meals, house-cleaning, security services, and home health assistance—non-neutral technological progress concentrated in goods production (by which we mean non-service occupation activities) has the potential to raise aggregate demand for service outputs and ultimately increase employment and wages in service occupations.” (s. 1558-1559)
De utvecklar detta i en allmän jämviktsmodell med en teknologisk förändring som ersätter rutinuppgifter (routine-task). Modellen bygger på Autor, Levy och Murnane (2003), Weiss (2008) och Baumols (1967) modell över obalanserad teknisk förändring. [2] Den tekniska förändringen kommer in i modellen som en kontinuerligt fallande kostnad för att ersätta rutinjobb med datorer. Datorerna ersätter rutinjobb som bokföring, kontorsjobb och repetitiva jobb i tillverkningsindustrin ”which are readily computerized because they follow precise, well-defined procedures” och som i hög grad befinner sig i mitten av lönefördelningen. Modellen implicerar att när substitutionselasticiteten i produktionen mellan IT-kapital och rutinarbete är högre än substitutionselasticiteten i konsumtionen mellan varor och tjänster, så kommer relativlönerna för lågutbildade arbetare i rutinjobb falla jämfört med dito arbetare i manuella sysselsättningar. Då kommer lågutbildade arbetare byta jobb från industrin till tjänstesektorn medan högutbildade arbetare stannar, vilket leder till polarisering av sysselsättningen. ”Furthermore, wage polarization occurs if the elasticity of substitution between goods and services in consumption does not exceed unity—that is, goods and services are at least weakly complementary. If so, the wages paid to manual tasks (and hence noncollege earnings) converge to a steady growth rate that equals or exceeds the growth rate of college wages.” (s. 1559-1560) De utvecklar modellen också spatialt med lokala arbetsmarknader som specialiserar sig i olika typer av jobb. Detta testar de också med data för 722 Commuting Zones. Denna empiri visar att specialisering från 1980-talet och framåt prediceras väl av industristrukturen år 1950, alltså trettio år innan tjänsteyrkenas tillväxt.
Makro-modellen har två sektorer, en som producerar varor och en som producerar tjänster. Fyra produktionsfaktorer används av vilka tre är arbete: manuellt arbete, rutinarbete, och abstrakt arbete. Dessa arbetsinputs kommer från arbetare på två utbildningsnivåer: låg och hög. Den fjärde produktionsfaktorn är IT-kapital. I denna modell utvecklar de argumentet som skisserats ovan, om relationen mellan efterfrågan och produktionens teknologi och implikationerna det har för den aggregerade produktionens faktorintensitet och relativpriser. De presenterar empiri på fyra implikationer av modellen: arbetsallokering mellan sektorer, lönernas och sysselsättningens polarisering, och geografisk rörlighet. Betydelsen av den geografiska rörligheten följer av det faktum att arbetskraften som ska stå för de personliga tjänsterna, helt enkelt måste finnas där efterfrågan finns: ska man arbeta som vaktmästare eller förskollärare eller något annat yrke i Autor och Dorns ”service occupations”-kategori, så måste man befinna sig där lokalen/barnen etc som man ska arbeta med finns.
referens
David H. Autor och David Dorn (2013) "The Growth of Low-Skill Service Jobs and the Polarization of the US Labor Market", American Economic Review 103 (5).
fotnot
[1] I en fotnot refererar de: "See Katz and Murphy (1992) and a large subsequent literature summarized and extended by Autor, Katz, and Krueger (1998); Katz and Autor (1999) Acemoglu (2002); Goldin and Katz (2008); and Acemoglu and Autor (2011)."
[2] I en
fotnot säger de att: ”In related work, Ngai and Pissarides (2007) derive a
multisector model where unbalanced productivity growth leads to rising
employment in sectors that have low TFP growth. Acemoglu and Guerrieri (2007)
develop a model in which endogenous technological change leads to unbalanced technological progress due to differential progress
in capital relative to labor-intensive technologies.” (s. 1559)
Om jag inte minns fel gjorde Rune Åberg liknande analyser på svenska data i ED och Arbetsmarknad & Arbetsliv för kanske 8-10 år sedan. För några år sen gav vi ut en rapport där sociologen Michael Tåhlin gör en analys på svenska data som istället för lön använder utbildningsnivå och självskattade kompetenskrav som proxy för att mäta jobbens kvalifikationsgrad. Tåhlin menar att lönemåttet, som vanligtvis används av nationalekonomer, leder till felaktiga slutsatser – jobbstrukturen har inte blivit polariserad i Sverige, utan snarare uppgraderad. Dessutom menar han att NEK-metoden är blind för den könsdiskriminering som finns på arbetsmarknaden. Löneskillnader beror delvis på könsdiskriminering och andra faktorer, och kan därmed inte användas som proxy för kompetenskrav. Jobben som krymper är i hög grad mansdominerade och relativt välavlönade (inte medel-högkvalificerade), och de som växer är kvinnodominerade och relativt lågavlönade (inte medel-lågkvalificerade). Väldigt läsvärd rapport.
SvaraRaderahttps://arenaide.se/wp-content/uploads/sites/2/2019/05/rap-polariseringsmyt-final-webb2.pdf