Mekanisering i USA:s industri på 1800-talet

De mer eller mindre legendariska ekonomisk-historikerna Jeremy Atack (Vanderbilt), Robert A. Margo (Boston University) och Paul W. Rhode (Michigan) har de senaste tio åren eller så publicerat en rad intressanta studier av produktionsmetoder i industrin i USA på 1800-talet. Jag ska här gå igenom ett par av dem.

I artikeln "“Automation” of Manufacturing in the Late Nineteenth Century: The Hand and 
Machine Labor Study" från 2019 börjar de med att konstatera att USA under 1800-talet genomgick sin första industriella revolution. Central i denna process var mekaniseringen av produktionen genom användningen av vattenkraft och ångkraft. I det sena 1800-talet hade experter börjat oroa sig för de sociala effekterna av denna effektivisering av produktionen: nationalekonomen David A. Wells menade år 1889 att “the increasing frequency of strikes and industrial revolts ... have been largely prompted by changes in the conditions of production resulting from prior labor-saving inventions and discoveries”. USA:s Commissioner of Labor Carrol D. Wright oroade sig också i sin första rapport, 1886, för denna fråga, och gav exempel t ex på hur en ensam hantverkare som tillverkade pistoler kunde göra en musköt per 10-timmars-arbetsdag medan ett lag om tre arbetare som använde nya maskiner kunde tillverka 125-150 musköter om dagen, en 40-50-gångers ökning av arbetsproduktiviteten. Wright hade också data från skoindustrin som påvisade en 80 procents ökning av arbetsproduktiviteten. 1894 begärde US Congress en större rapport i frågan; de tillsatte en utredning och denna tog fem år på sig och publicerade 1899 års "Hand and Machine Labor"-rapport.

Denna rapport är utgångspunkten för Atack-Margo-Rhodes artikel, eftersom rapporten (förkortad HML) ger så detaljerad, informativ statistik om tillverkningstekniker i USA:s industri på 1890-talet och hur mekaniserad produktion ökade produktiviteten jämfört med hantverksproduktion. HML bröt ner produktionen på en stor mängd olika produkter, t ex cirkulära sågblad med ett visst antal sågtänder, och i en anmärkningsvärt sofistikerad design inkluderade de för varje produkt två matchade företag, ett som använde hantverksproduktion och ett som använde mekaniserad produktion. [1] Statistiken publicerades i två stora volymer och AMR har digitaliserat dessa så att de går att analysera ekonometriskt. De fokuserar i artikeln på två aspekter:

"transitions at the task level from hand to machine production, and on the impact of inanimate power on labor productivity in machine production. By “transitions at the task level” we mean whether particular tasks in hand production were no longer present under machine production; whether the task content remained the same, even if inanimate power was used under machine production; whether task reorganization occurred in the move from hand to machine labor; or whether entirely new tasks were present under machine labor. Transitions in which the task content remained the same except for the possibility of mechanization—we call these 1:1 transitions—were the most common. However, highly complex task reorganization did occur, and new task creation substantially dominated the abandonment of obsolete hand tasks. Overall, the transition to machine labor brought very large gains in productivity. We show in a regression analysis of the 1:1 transitions that use of steam power explains a large fraction of the productivity gain. Economic historians have been studying the diffusion and impact of steam power for a very long time; but as far as we know, our regressions are the first to show the productivity effects of steam power at the level of individual production tasks in an historical context." (s. 53)

Det första forskningsmålet här följer den moderna "task-based approach" till produktion, som de attribuerar till Zeira (1998, “Workers, Machines, and Economic Growth.”, QJE), Acemoglu och Autor (2011, “Skills, Tasks and Technologies: Implications for Employment and Earnings,” Handbook of Labor Economics) och Autor (2013, “The ‘Task Approach’ to Labor Markets: An Overview.” Journal for Labour Market Research). "This literature develops models allowing technological change to reduce returns to specific factors, which is not possible in standard models of factor-augmenting technological change." (s. 53) De utgår särskilt från Acemoglu och Restrepos (2018, “The Race Between Man and Machine: Implications of Technology for Growth, Factor Shares, and Employment,” AER) modell av automatisering: "Their model is quite useful in drawing out inferences as to how, in response to technical progress, some tasks are abandoned; others automated, and new, non-automated tasks created." Däremot så menar AMR att deras historiska data visar att en dimension fattas i Acemoglu och Restrepos modell: arbetsdelningen, och den associerade faktorn specialiserad humankapitalformation.

Datat från HML omfattar 672 företagspar: 27 i jordbruket, 10 i gruvor, 9 i transport och 626 i industrin. Det är de 626 industriparen som artikeln bygger på. Studierna är på en häftigt specifik nivå: AMR tar som exempel "Unit 71" som är  “SHOES:—100 pairs of men’s medium grade, calf, welt, lace shoes, with single soles and soft box toes”. Hantverksproduktionen av dessa skor innefattade 72 göromål (tasks) medan maskinproduktionen var uppdelad i 173 moment. [2] De har gjort ett väldigt fascinerande men ogenomträngligt diagram, en "slope chart", som knyter samman göromålen i hantverksproduktionen och maskinproduktionen.

AMR:s produktivitetsmått bygger alltså på hur lång tid det tog att göra ett göromål, en task, snarare än ett vanligare mått som förädlingsvärde per arbetad timme. De delar in omgörningen av tasks i sex typer. (a) göromål som gjordes i hantverksproduktionen men inte längre behövdes i maskinproduktionen, som de kallar en 1:0-övergång. (b) göromål som var ungefär samma i båda systemen, en 1:1-övergång. (c) ett göromål som var ett enda i hantverksproduktionen men blev flera i maskinproduktionen, 1:m. (d) ett antal (N) göromål i hantverkssystemet som blev ett enda i maskinproduktionen, N:1. (e) N göromål som gjordes om till M göromål, N:M-omvandlingar. (f) nya göromål som fanns i maskinproduktionen men inte i hantverksproduktionen, 0:1-övergångar. 67 procent av övergångarna var, sett från hantverksproduktionens sida, 1:1 och mellan 4 och 13 procent tillhörde de andra kategorierna. Sett från maskinproduktionen är bilden något annorlunda: antalet tasks ökade ju mellan hantverket och maskinproduktionen.

Eftersom HML beräknade produktivitet så speciellt -- mängden tid som gick åt ett göromål, med en fast norm för vad output skulle vara i varje jämförelse -- så beräknar AMR produktivitet på ett speciellt sätt: "Given that the range of products considered were so very different, we do not compute the productivity gain in absolute units of time (say, hours) but rather calculate the logarithm of the ratio of machine to labor time, which is then averaged (equally weighted) across units. This average is -1.96. If we take the exponent, it is 0.14 [e–1.96]—that is, on average, machine labor reduced total production time by a factor of seven (≈ 1/.14)." (s. 62) Arbetstiden som krävdes för att producera en sko eller en annan produkt gick alltså ner till en sjundedel, en väldigt stor ökning av arbetsproduktiviteteten.  I en ackompanjerande papper (“The Division of Labor and Economies of Scale in Late Nineteenth Century American Manufacturing.”) diskuterar AMR arbetsdelningens betydelse för denna ökning; här fokuserar de på mekaniseringen och särskilt användningen av ångkraft. I regressionsanalyser med alla 1:1-övergångar som observationer får de stora effekter av ångkraft och mindre effekter av vattenkraft. Det konstiga här är att de egentligen inte använder någon information om företagen och vilka företag som var mer benägna än andra att använda ångkraft eller vattenkraft -- region, ålder, eller något annat. De konstaterar föga förvånande att: "Of course we cannot claim that these coefficients are causal; in particular, there may be omitted variables that are correlated with ∆ Steam or ∆ Water." Men de tar inte upp ∆ Steam som en möjlig utfallsvariabel av företagsnivå-variabler.

De diskuterar sina resultat i ljus av Acemoglu-Restrepos (2018) modell. De diskuterar tre resultat i ljuset av denna. Ett, "their displacement effect is obviously present in the Hand and Machine Labor data; inanimately powered machines did things that were previously done by hand using simple tools. In some cases, the machine task was a sped-up version of what hand labor did—a machine-powered sander or polisher, for example. But as shown by the N:1 transitions, multiple hand tasks were also consolidated into a single machine task, a complicated transition that cannot simply be described as a faster version of a single hand labor activity." Två, "the productivity effect was enormous." Tre, "the net effect of the introduction of new tasks on labor demand appears to have been positive. This is because the share of time taken up by new tasks in machine labor was larger than the share of time associated with hand tasks that were abandoned—indeed, five times larger. Among other activities, these new tasks included maintenance of steam engines, a foreman supervising large numbers of workers (discussed further below), and workers packaging products for distant markets." (s. 66) Inte minst faktor tre, om den ökade efterfrågan på arbetskraft, här är ju superintressant och den spelar en stor roll för helhetsbilden:

"The upshot is that the transition from hand to machine labor led to a vast expansion in the size of the manufacturing labor force, both in absolute number and as a proportion of the national aggregate. This was because, not in spite, of an equally vast increase in productivity, such that by the end of the nineteenth century, output per worker in US manufacturing was twice the level in Britain or Germany (Broadberry 1998). As we have noted, a long literature in economic history and economics asserts that the diffusion of steam power was a major factor behind the increase in productivity, but never, until the regression analysis in this paper, has this been demonstrated for individual production tasks." (s. 66)

Vad Acemoglu-Restrepo-modellen missar här, säger de, är arbetsdelningens betydelse: i A-R kan det vara samma personer som producerar både i hantverksproduktionen och i maskinproduktionen men AMR menar att så inte var fallet utan det var olika personer med olika mönster av utbildning, humankapital och yrkeserfarenhet. Inom branscher som skotillverkning eller smide så försvann mer sofistikerade jobb och ersattes av downskilled, förenklade industrijobb; Atack och Margo (2019, “Gallman Revisited: Blacksmithing and American Manufacturing, 1850–1870”, Cliometrica) har redan visat detta i fallet nedgången för smedsyrket.

 

I NBER-working pappret "Wage Inequality in American Manufacturing, 1820-1940: New Evidence" från 2023 tog Atack, Margo och Rhode sig an en annan aspekt av 1800-talets industri: lönerna och lönefördelningen. Deras abstract börjar på ett effektivt sätt: "The consensus view among economic historians is that wage inequality in American manufacturing  followed an inverted-U path from the early nineteenth century until just before World War Two. The previous literature, however, has been unable to fully document this path over time, or fully assess the role of explanatory factors such as changes in firm organization and technology." Konsensusperspektivet lades fram av Peter Lindert och Jeffrey Williamson redan 1976 och 1980 och har stöttats i studier av Goldin och Katz (1999, 2008), Atack och Bateman (2004) och Katz och Margo (2014). AMR sammanfattar den vanliga förklaringen av ojämlikhetens upp- och nedgång så här:

"Rising inequality has been attributed to “hollowing-out” – growing relative demand for factory operatives in the lower tail of the wage distribution, and for white-collar non-production workers at its upper tail – at the expense of artisans  in the middle (Goldin and Sokoloff 1984, Atack, Bateman et al. 2004, Katz and Margo 2014). The falling portion of  the inverted-U is attributed to  the rapid growth in the supply of skilled labor due to the “high school movement” at the top end and the emergence of “technology-skill complementarity” as electrification reorganized factory production, reducing the demand for low-paid factory jobs at the bottom (Goldin and Katz 1998, Goldin and Katz 1999, Goldin and Katz 2000, Goldin and Katz 2008, Gray 2013, Lafortune, Lewis et al. 2019)." (s. 4)

Fördelningen bland lönearbetare är central i dessa förklaringar, säger AMR, och därför är det viktigt att ha bra statistik just för lönerna. Men för den tidiga delen av perioden (den uppåtgående delen av U:et) hade Lindert och Williamson (1976) bara löneratios mellan specifika yrkesgrupper medan Atack, Bateman och Margo (2004) bara hade data på inkomstskillnader mellan olika fabriker, inte inom fabrikerna. För den nedåtgående delen av U:et har Goldin och Katz (1999) löner för en panel av tio branscher åren 1890 och 1940, men vad jag förstår det bara data för fördelningen inom branscherna, inte skillnaderna mellan branscher, och bara för två år. AMR presenterar data från två olika källor. Den ena är Hand and Machine Labor-studien från 1899 och lönerna där för särskilda yrken. Med HML-datat visar de att löneskillnaderna var 90 procent större (!) inom maskinproduktionen än inom hantverksproduktionen, vilket antyder att löneojämlikheten ökade av att man övergick från hantverk till maskinproduktion. Den andra källan är offentliga rapporter från olika delstater som presenterar lönedata, framför allt Massachusetts från det sena 1880-talet till det sena 1930-talet. Dessa data visar att lönespridningen minskade kraftigt i Massachusetts under perioden. Goldin och Katz har i sin förklaringa v minskningen av ojämlikheten mellan 1890 och 1940 betonat två faktorer: utbyggnaden av high school som minskade avkastningen på utbildning, och elektrifieringen som tog bort lågbetalda jobb som fanns i koldriven produktion, som t ex att skyffla kol. För att undersöka elektrifieringsfaktorn har AMR samlat in data om användningen av el i Massachusetts; denna ökade rejält efter 1915. För att undersöka effekten av elektriciteen på lönespridningen har de samlat in data för 42 industribranscher i Massachusetts åren 1895 och 1920. "For each industry-year pair, and following Goldin and Katz (1999), we estimate the 50-10 ratio, which becomes the dependent variable. There are three independent variables – the male share of workers, electric horsepower per worker, and non-electric horsepower per worker." (s. 9)

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0014498323000487

 

referenser

Jeremy Atack, Robert A. Margo och Paul W. Rhode (2019) "“Automation” of Manufacturing in the Late Nineteenth Century: The Hand and Machine Labor Study", Journal of Economic Perspectives 33 (2).

Jeremy Atack, Robert A. Margo och Paul W. Rhode (2023) "Wage Inequality in American Manufacturing, 1820-1940: New Evidence", NBER Working Paper No. 31163.

Jeremy Atack, Robert A. Margo och Paul W. Rhode (2024) "De-skilling: Evidence from late nineteenth century American manufacturing", Explorations in Economic History.

fotnoter

[1] I slutsatserna säger de att: "The study has been long known by economic historians—but almost never used because the data were, until recent advances in information technologies, too complex to analyze." (s. 68)

[2] De beskriver de 72 göromålen så här: "Selecting and sorting the leather was one task in hand production—presumably so that the uppers for one pair of shoes could come from the same hide—compared with eight separate operations in machine production, for uppers, vamps, quarters, outsoles, insoles, lifts, and counters (machine-molded heel reinforcements), all of which had to be both sorted and matched. In hand production, the individual shoemaker traced each foot to create a cutting pattern and subsequently hand-carved a “last” (a wooden form around which each shoe was molded). These steps were crucial for the fit of the shoe and would be repeated for each individual customer served by the shoemaker. Producing lasts by hand was time-consuming, taking 54 minutes 24 seconds per pair—almost 92 hours for the production run of 100 different pairs of shoes. By contrast, under machine production, the factory skipped these steps, instead purchasing lathe-turned lasts for left and right feet in standard sizes from outside specialist suppliers, which would be used in the fabrication of thousands of pairs of shoes—an example of the subsidiary industries predicted to emerge to meet special needs once a certain scale of operation was achieved (Marshall and Marshall 1881, p. 52)." 

Tyska importchocker och framväxten av den brittiska välfärdsstaten

Tysklands uppgång som industriell makt decennierna efter landets enande 1871, och dess utmaning mot Storbritanniens position som "the workshop of the world", jämförs ofta med Kinas uppgång som industriell makt efter 1990-talet och dess utmaning mot USA:s plats som den globala politiska hegemonins enda hegemon. I mitt förra blogginlägg undersökte jag hur den demografiska och ekonomiska omvandlingen i Tyskland under dessa decennier påverkades av inflödena av billigt spannmål från Amerika; här ska jag istället diskutera hur utflödena av tyska industriexporter påverkade den politiska omställningen i ett av mottagarländerna, nämligen Storbritannien.

Det är statsvetarna Kenneth Scheve (då Yale, nu Notre Dame) och Theo Serlin (då Stanford, nu KCL) som undersökt detta förlopp i en artikel i American Political Science Review, publicerad 2022. Liksom Bräuer och Kersting i deras artikel om den tyska spannmålsimporten från Amerika, så utgår Scheve och Serlin från Autor, Dorn och Hansons kanoniska artikel om "Kinachocken" från 2013, och mer specifikt den stora litteratur som följt och utvecklat Autor-Dorn-Hanson i att undersöka hur exponering till kinesiska importer påverkat politiken i de rika länderna. Jag var inte bekant med denna litteratur alls, men Scheve och Serlin visar att det finns en mycket stor litteratur som argumenterar att regioner som varit särskilt konkurrensutsatta av kinesiska importvaror sett en större omvändning till skepsis till statliga ingrepp i ekonomin, och till mer auktoritära och nationalistiska värderingar. [1] 

Intressant nog så var utfallet i Storbritannien i början av 1900-talet helt annorlunda. Scheve och Serlins argument är att utsatthet för tyska industriimporter fick de mest industriella delarna av Storbritannien (mer specifikt: de delar som mest producerade de industrivaror som också Tyskland kom att producera) politiskt sett drevs till att stödja Liberalerna och Labour och uppbyggnaden av välfärdsstaten. [2] Detta genom två mekanismer. Den första är att folk vars jobb riskerades av de nya importerna, krävde större skydd från staten i form av socialförsäkringar. Den andra är att bilden av de arbetslösa förändrades, från en nedlåtande syn på oförtjänta luffare och "vagrants", till i övrigt dugliga personer som drabbats av olyckor som inte var deras eget fel, och därmed personer som förtjänade statligt stöd. Forskningsdesignen för att visa detta är Autor-Dorn-Hansons shift-share-design -- 94 industrivaror, ett hundratal valdistrikt för valen i England och Wales 1880-1910 -- men insamlingen av data på utfallsvariablerna är innovativ: de samlar in inte bara väljarstöd (Tories går ner [3], Liberalerna och Labour upp) utan också tidningsdata från 480 digitaliserade tidningar och kandidaters valmanifest som Laura Bronner och Daniel Ziblatt redan samlat in. [4] Tidningsdata används för att visa att retoriken om fattigdom och arbetslöshet blir mer medkännande och liberal i mer import-utsatta regioner, och kandidatdata används för att visa att politiker i dessa områden blev mer benägna att kräva välfärdsreformer.

Om resultaten då talar emot vår tids egen förståelse av Kinachocken i USA och Västeuropa som en rot till den högerpopulistiska och auktoritära vändningen -- i det brittiska fallet ledde ju "Tysklandschocken" istället till mer liberala och socialdemokratiska värderingar --  så stöttar de däremot en klassisk teori inom politisk ekonomi om hur länder med större handelsberoende, också utvecklar större välfärdsstater. Denna "kompensationsteori" -- välfärdsstaten anses kompensera för den ökade ekonomiska osäkerhet som följer på frihandeln -- utvecklades på 1970-talet av David Cameron (“The Expansion of the Public Economy: A 
Comparative Analysis.”, APSR, 1978) och på 1990-talet av Dani Rodrik (“Why Do More Open Economies Have Bigger Governments?”, JPE, 1998) och applicerades på data från välfärdsstatens klassiska epok, efter 1945, men Scheve och Serlins analys visar ju på motsvarande mekanismer på en intra-nationell nivå för en 1800-tals och tidig 1900-tals-kontext. 

referenser

Kenneth Scheve och Theo Serlin (2022) "The German Trade Shock and the Rise of the Neo-Welfare State in Early Twentieth-Century Britain", American Political Science Review.

fotnoter

[1] Referenserna här är många: (Baccini and Weymouth 2021; Ballard-Rosa et al. 2021; Broz, Frieden, and Weymouth 2021; Che et al.2016; Colantone and Stani 2018a; 2018b; 2018c; De Vries, Hobolt, and Walter 2021; Gidron and Hall 2017; 2020; Hays, Lim, and Spoon 2019; Margalit 2019; Milner 2021). Baccini och Weymouth-artikeln ser intressant ut: “Gone for Good: Deindustrialization, White Voter Backlash, and US Presidential Voting.” American Political Science Review 115 (2). Ballard-Rosa et al handlar om  “The Economic Origins of Authoritarian Values: Evidence from Local Trade Shocks in the United Kingdom.” och är publicerad i CPS. Colantone och Stanig heter “The Trade Origins of Economic Nationalism: Import Competition and Voting Behavior in Western Europe.” och är publicerad i AJPS.

[2] Scheve och Serlin använder en för mig märklig terminologi om att detta skulle vara "the neo-welfare state" att jämföra med den tidigare existerande fattigvården, som då blir "the old welfare state". Som jag ser det förtjänar inte 1800-talets fattigvård etiketten "välfärdsstat" och då faller också neo-prefixet bort för 1900-talets välfärdsstat. 

[3] En intressant historisk detalj här är att Storbritannien under det sena 1800-talet förde en konsekvent frihandelspolitik och att den politiska eliten identifierade sig som en "free trade nation", och att det därför var enormt uppseendeväckande när Tories under Chamberlain under 1900-talets första år svängde till en pro-tariff-hållning. Detta brukar förstås just i relation till de växande importerna från Tyskland och liknande länder, men enligt Scheve och Serlins kvantitativa resultat så var det alltså inte de mer import-utsatta områdena som krävde tariffer -- för de vände ju sig till Liberalerna och Labour, som var mer konsekvent för frihandel än vad Chamberlains Tories var.

[4]  Importdatat kommer från Annual Statement of the Trade of the United Kingdom. De räknar tyska importer från tyska, belgiska och holländska hamnar som tyska. Överlag så dubblades tyska importer 1880-1910. Att beräkna sysselsättningsandelen för 94 olika industrier på valkretsnivå låter väldigt svårt men de menar att de kan göra det med 1881 års folkräkning som finns fritt tillgänglig från Minnesota Population Center. Närmare bestämt så säger de att: "Occupational categories in the nineteenth-century census contain a high degree of specificity about industries, distinguishing, for instance, “Ironfounders” from “Iron clasp, buckle, and hinge makers” and “Brass founders.” We group occupational categories and product-level import data into 94 industries, with the goal of identifying the finest level of variation present in both the trade statistics over the total period and the occupational categories." För att matcha kategorierna som använts i den sociala och ekonomiska statistiken till valkretsar så går de via församlingarna: "For the 1881 census, we use crosswalk files constructed by Jusko (2017), who manually assigned parishes to constituencies based on contemporary reports by the boundary commission and maps. For other years, we first link the census data to a consistent GIS based on parishes in the 1851 census (Satchell et al. 2016), using crosswalk files constructed by Day (2016). We then assign parishes to constituencies using shapefiles from the Great Britain Historical GIS Project (2004)." (s. 6 i prepublication-pdf:en)

Handelschocker i det tyska 1800-talet

 

På 1870-talet vällde massvis av billigt spannmål in på de västeuropeiska marknaderna. Spannmålet kom från Ryssland och från Nordamerika och anledningen till att det mer eller plötsligt dök upp nu var att transporttekniken, både genom järnvägar och ångbåtar, förbättrats så mycket att det nu var möjligt att odla vete i Ukraina eller Saskatchewan för att sälja det i London, Paris eller Stockholm med en god vinst. Detta blev en chock för de etablerade veteproducenterna i Västeuropa -- godsägare och bönder -- som reagerade på olika sätt: i Tyskland och Sverige, till exempel, införde man tullar för att skydda de egna producenterna.

Nationalekonomerna Richard Bräuer och Felix Kersting tar i en artikel i Economic Journal upp hur den tyska ekonomin anpassade sig. De förklarar att den stora importchocken på 1870-80-talen kan ses som en historisk parallell till den importchock som USA och västvärlden upplevt de senaste 25 åren eller så och som brukar kallas "the China Shock". [1] Enligt den kanoniska studien av David Autor, David Dorn och Gordon H Hanson från 2013 så fick den ökade importen av kinesiska industrivaror stora och starkt negativa effekter på livet i de delar av USA där man tidigare i hög grad försörjt sig på sådan industriell tillverkning som Kina nu kan göra billigare. Men så har det inte varit i alla handelschocker: Bräuer och Kersting pekar på ett Brookings-papper av Blanchard och Katz från 1992 där dessa menar att en del chocker absorberas inte minst genom en migrationsrespons: arbetare flyttar från de mer drabbade till de mindre drabbade regionerna.

Likt Autor, Dorn och Hanson, säger de, så finner de att handelschocken "caused regional decline": en en standardavvikelses ökning av handelschock minskade sysselsättningsgraden (på tyskt county-nivå, Kreis?) med 2,1 procent på 15 år. Men arbetarna reagerade genom migration: ut-migrationen ur området ökade med 1,5 procent och det uppstod inte heller någon extra politisk polarisering i dessa områden. Städerna växte mer i dessa områden och bönderna övergick i högre grad till animalieproduktion, som inte var lika utsatt för internationell konkurrens.

Hur ska man då kunna veta att det verkligen var importchocken som orsakade de olika förändringarna som observeras? Bräuer och Kersting för en tydlig diskussion om identifikation:

"We relate this growing trade exposure with Prussia’s agricultural census containing the cultivation areas for various crops within each county using a shift-share approach. For causal identification, we use three different instrumental variables (IVs) to instrument the competitive gains of the United States and Argentina—by far the biggest import sources—in the German market: first, we use the competitive gains of those countries in Italy, second, we use US exports to independent Asian and African countries and, third, we use the decline in US agricultural prices. This way, we can isolate the supply shock undoubtedly 
happening in the Americas—through railways and the steamboat connecting large areas of land to the global market at low costs—from developments in Germany that might pull grain imports into Germany. Italy works well as a comparison market, as it is another newly formed, rapidly industrialising country without strong institutional ties to Germany. Independent Asian and African countries like Japan and China—though less comparable to Germany—had even fewer such ties to Germany and are thus useful to create another exogenous instrument. The same logic applies to the decline in US prices for agricultural products. The results of the three approaches all point in the same direction with similar magnitudes and highly significant coefficients throughout." (s. 136)

De placerar in sin studie i en intressant ekonomisk-historisk kontext: 

 "Closely related to our paper, Heblich et al. (2020 ) demonstrated a strong migration response after the repeal of the Corn Laws in the UK. Suesse and Wolf ( 2020 ) showed that farmers in the eastern part of Prussia adjusted to the effects of the first globalisation by establishing credit cooperatives and switching to animal husbandry. Our findings are in line with both papers. Gomellini et al. ( 2022 ) provided evidence that growing trade exposure fostered the North-South gap in Italy. In addition, our results fit the long-term predictions of trade models for the first globalisation (O’Rourke, 1997 ; O’Rourke and Williamson, 1999). Our result of a strong migration response validates the assumption on labour mobility typically used in these models." (s. 137)

Däremot hittar de ingen specifik svängning till protektionism i de mer drabbade regionerna, i kontrast till klassisk litteratur om frihandelns politiska ekonomi (Gourevitch 1977; Rogowski 1989; Lehmann 2010). De verkar inte heller finna stöd för edn motsatta hypotesen från Scheve och Serlin (2023,  ‘The German trade shock and the rise of the neo-welfare state in early twentieth-century Britain’, APSR) att ökad import från Tyskland i England ökade stödet för det Liberala partiet och välfärdsstaten. Den andra litteraturen som de bidrar till är, säger de, den om samtida handelschocker, och där bidrar de inte minst med att visa betydelsen av migrationsrespons. För Kinachocken i USA idag finns motstridiga resultat på denna punkt: Greenland, Lopresti och McHenry (‘Import competition and internal migration’, REStat 2019) finner en signifikant migrationsrespons, och Faber, Sarto och Tabellini (2019, WP) finner tvärtom att denna saknas.

I sin historiska bakgrund betonar de att de delar upp perioden från 1870 till 1914 i perioden före och efter 1895: importerna var klart större efter än före 1895. Däremot så menar de att tullarna introducerades redan i det sena 1870-talet och behölls på ungefär samma nivå på 1890-talet. (s. 139) [2]

Måttet på "how hard any specific rural county was hit" bygger på Autor, Dorn och Hanson (2013):

NetImp_s;t är förändringen i nettoimporter av grödan s, som fördelas baserat på hur stor andel av jordbruksmarken i området i som år 1882 ägnades åt att odla grödan s relativt till hur stor andel av jordbruksmarken i hela Preussen som ägnades åt att odla grödan. Detta delas med antalet arbetare år 1882. "This yields the average exposure of the workers within a given county, whether or not they work in agriculture, a measure comparable to that used in contemporary studies. This is done because the y variables (employment, migration, income and political outcomes) are also at the level of the whole county, not only its agricultural population. " (s. 140) Och de förklarar måttet så här: "This measure captures the change in the level of trade exposure (relative to the start of the period) as an approximation of the market share foreign products have in German agricultural production. That is, if a county faces a change of net imports of 100 marks per worker per year (compared to an average wage of 635 marks in 1895 based on Desai, 1968 ), we use this as a measure of how much additional domestic demand is fulfilled by foreign workers. " (s. 141)

De för också en intressant diskussion om skillnaden mellan karta 3a, som jag klistrat in nedan, och karta 3b, som jag klistrat in överst i inlägget. 3b visar bara hur stor andel av arbetskraften som var sysselsatt i jordbruket, men 3a visar hur intensiv handelschocken var, alltså måttet från ekvationen ovan, och då är det ju centralt inte bara ifall folk jobbade i jordbruket utan vilka grödor de producerade. Vi ser att de östraste delarna av Preussen var hårt drabbade men att det finns ett band från Östersjökusten ungefär från Danzig på västra sidan av bukten som vi ser uppe till höger, ner åt sydväst ungefär förbi dagens Posen och ner till Sachsen, där jordbruket sysselsatte de flesta men där man tydligen inte levde på att odla spannmål.

Huvudresultaten presenteras i en tabell med fem uppsättningar av regressionsresultat. De beroende variablerna är områdets nettomigration, sysselsättning, inkomst och inkomst per capita. De fem uppsättningarna är för det första en OLS-regression med veteprisets "shock agriculture" i tyska mark som förklarande variabel, och i uppsättningar 2-5 olika instrumentvariabeldesigner: import av vete från USA och Argentina till Italien, importer från USA till Asien och Afrika, priserna på vete på Östkusten i USA, och rysk import till Italien. Resultaten säger att en en standardavvikelses ökning av handelschocken ledde till att 1,5 procent av befolkningen flyttade ut ur området. Sysselsättningsandelen minskar av samma chock med 2,1 procent.

För att studera ifall handelschocken ledde till politisk polarisering så studerar de utvecklingen av partistöd mellan 1898 och 1912; de hittar inga signifikanta effekter där, men man hade ju velat se fler specifikationer: framför allt tidigare år men också som en robustness check/reality check en specifikation med nivåerna av partistöd som utfallsvariabler. 

Efter resultatredovisningen följer en sektion med rubriken "Validation of the empirical strategy" och som handlar om shift-share-designen. De inleder denna diskussion så här:

"In principle, Bartik-type instruments require standard identifying assumptions. However, because these instruments are themselves computed as the sum of shifts (in imports) and shares (in crops), it is harder to parse what these assumptions mean intuitively. Goldsmith-Pinkham, Sorkin and Swift ("Bartik instruments: what, when, why and how", AER 2020) and Borusyak, Hull and Jaravel ("Quasi-experimental shift-share research designs", RESTUD 2022) disentangled two different sets of identifying assumptions, each of which is sufficient to guarantee the exogeneity of the Bartik instrument: in our setting, these translate to either the exogenous assignment of import shocks to crops or the exogeneity of the crop shares." (s. 152) 

Det första antagandet är alltså "exogenous assignment of shocks". Det handlar om ifall produktivitetsutvecklingen i USA:s jordbruk kan ha påverkat olika grödor i Preussens jordbruk genom andra kanaler än handel. Bräuer och Kersting säger att de ser tre möjligheter till sådan kontaminering. Ett, att Tyskland inför tariffer eller andra politiska åtgärder som respons på vad de ser hända i Amerika. Två, att sektorer som var särskilt på nedgång i Tyskland i sig attraherar importer (genom opportunistiska aktörer utomlands som ser möjligheter). Tre, att teknologin som utvecklas i Amerika direkt importeras till Tyskland och börjar användas i det tyska jordbruket. De har redan argumenterat för varför deras instrument undviker problem 1 och 2: problem 3 diskuteras särskilt i relation till nya resultat i Appendix B. De diskuterar också ifall ökade ryska importer skulle kunna driva resultaten. De menar att spannmålsimporterna från Ryssland inte tog fart förrän 1910 och visar också separata resultat för ryskt spannmål i grund-regressionstabellen (tabell 2).

Nästa exogenitetsantagande handlar inte om chockerna utan om grödornas andelar i Tyskland. Bräuer och Kersting inleder diskussionen om detta så här: 

"Exogeneity of shares. The results so far suggest that the shocks were exogenously assigned to the shares. We also present some evidence that the shares are exogenous to growth. To be more confident that the crop shares do not have inherent growth potential that we wrongly attribute to trade, we compare the growth performance of agricultural regions with certain crops before and after the trade shock. This is intuitively similar to looking not at growth, but at its acceleration. The identification is thus in the second derivative. Specifically, Online Appendix Figures B5 and B6 report the results of this exercise following Goldsmith-Pinkham et al. ( 2020 ): the sample is not generally large enough to produce significant results, but regions with a high share of wheat experienced both a lowered employment share and net emigration in the shock period, compared to the 1882–95 period. Conversely, regions relying on rye and potatoes grew faster in the shock period (1895–910) than before. This pattern is well explained by our trade shock, which consists mainly of wheat, oil fruits and fodder (mostly maize) imports to Germany." (s. 153)

De följer också Goldsmith-Pinkham et al i att räkna om huvudresultaten fast med bara en gröda i taget: bara vete, bara oljeväxter, bara foder, osv. Resultaten är konsekventa, förutom för foder där mer foderproducerande regioner får kraftigare tillväxt efter 1895 än andra regioner. Detta kan bero på en övergång från spannmålsproduktion till animalieproduktion generellt, vilket ökade inhemsk efterfrågan på foder. "These production linkages between crops are ignored in our analysis, as is standard in this literature." (s. 154)

En tredje check är att de kollar på pre-trends: kan det vara så att spannmålsproducerande områden hade en annorlunda (mer negativ) utveckling än andra redan före importchocken? De använder befolknings- och sysselsättningsdata för 1882-94 (inkomstdatat börjar först 1891) för att visa att så inte är fallet. 

Efter en matig resultatdiskussion, inklusive utförliga robustness checks, följer en sektion om "The Adjustment Process". Här visar de att de rurala områdena som var mer spannmålsproducerande skiftade ut ur spannmål som respons på chocken -- något förvånande tycker jag, men Bräuer och Kersting kommenterar att: "This is likely because these rural counties are locked into their specific crops by weather and soil conditions. This result is in line with the long strand of literature that uses the fact that locations are only suitable to some crops as an instrument." (s. 156) Däremot verkar de mer drabbade områdena ha minskat andelen sysselsatta i jordbruket totalt, och ökat andelen i tjänstesektorn. De mer drabbade områdena såg fallande intäkter i jordbruket, vilket de tolkar som en proxy för avkastning per hektar, och ökande djur-per-arbetare-ratio, vilket de tolkar som ökad kapitalintensitet, och vilket är i linje med Suesse och Wolfs (2020, ‘Rural transformation, inequality, and the origins of microfinance’, Journal of Development Economics) resultat om omställningen i jordbruket i östra Preussen.

Överlag, säger B och K, så finns det en del belägg för att handelschocken utlöste strukturomvandling i de drabbade områdena -- olikt Kinachocken i USA idag -- men den huvudsakliga responsfunktionen var ökad intern migration. De utforskar denna migrations logik i en sektion som använder en geografisk modell från Allen och Donaldson (2022, ‘Persistence and path dependence: A primer’, Regional Science and Urban Economics). Allen och Donaldson har en jämviktsmodell med en matris av alla distrikts ömsesidiga flyttkostnader (kulturellt avstånd, fysiskt avstånd osv) och -vinster; Bräuer och Kersting applicerar en enklare, reduced form estimation av en del-jämviktsmodell-version istället. Regressionerna handlar om effekter på städer (som de definierar som counties med färre än 25 procent anställda i jordbruket): genom matrisen med sannolikheten att flytta mellan olika counties år 1890 medieras hur olika rurala counties chockades av spannmålsimporten. Mindre tekniskt: städer med stor tradition av immigration från regioner som producerade mycket spannmål och drabbades av importchocken, förväntas drabbas hårdare. Enligt dessa regressioner så ledde en standardavvikelses ökning av handelschocken till 2,6 procent mer in-migration per år för städerna. Samtidigt så expanderade kapitalstocken kraftigt, så dessa arbetare kunde få produktiva jobb. 

Varför var då responsen på handelschocken så annorlunda än den kanoniska Kinachocken studerad av Autor, Dorn och Hanson? Bräuer och Kersting pekar på att arbetare idag har väldigt mycket mer specifikt humankapital än vad arbetare hade i slutet av 1800-talet (och jobben idag kräver mer kunskaper), och dessutom så fanns det inga socialförsäkringar för att stötta lantarbetare som blivit av med arbetsmöjligheterna. 

 

referens

Richard Bräuer och Felix Kersting (2024) "Trade Shocks, Labour Markets and Migration in the First Globalisation", Economic Journal 134: 135-164. 

fotnoter

[1] De gör i en fotnot en fascinerande back-of-the-envolope-uträkning av chockens intensitet i Tyskland på 1800-talet jämfört med USA idag: " Starting from almost zero grain imports from the United States and Argentina in the 1880s, the annual German import volume dramatically rose to more than 400 million marks by 1913. This shock was roughly half as strong as the contemporary China shock to the United States. /.../ The most affected quintile of US counties experienced imports per worker between 10% and 33% of an average worker wage ($42.000 in 2000). The most affected quintile of Prussian counties was affected by imports per worker of between 5% and 19% of an average worker wage of 635 marks in 1895 (Desai, 1968 )."

[2] Timingen är intressant här. I svensk historiografi brukar man säga, vad jag kan minnas, att spannmålsimporten tog fart redan på 1870-talet och att den gjorde att 1880-talet var en kristid för svenska bönder. Men Bräuer och Kersting förlägger exportchocken till senare. I diskussionen om sin metod så konstaterar de också det att måttet blir ju problematiskt om bönderna förutsåg importchocken och föregick den genom att ställa om sin produktion: "Another threat to our identification is that farmers might have anticipated rising imports and moved away from contested products before the actual trade shock. This would bias the 
results towards zero since our measure of import competition would no longer capture the actual pressure faced by regions. To account for this anticipation effect, we use the original distribution of cropland as of 1883 for our shock measure. Thus, we are confident that our main results are impervious to anticipation effects. " (s. 149)

När jag kollar på SCB:s historiska statistik (Historisk statistik för Sverige. Del 3, Utrikeshandel 1732–1970) så säger den detta om spannmålsimporten. Antalet deciton importerat vete: år 1861-1865 runt 2000 deciton. 1866-70 lite mer. 1871-75 återigen låga värden, runt 1000 deciton i medelvärde. 1876-80 runt 5000 deciton/år. 1881-85: runt 45 000 deciton per år! 1886-90: dito. Den stora ökningen sker alltså i det tidiga 1880-talet. Om vi istället tittar på råg så var importen tidigt mycket högre här. 1861-65 ca 40 000 deciton/år. 1866-70 ca 65 000 deciton/år. 1871-75 ca 60 000 deciton. 1876-80 ca 100 000 deciton. 1881-85 ca 150 000 deciton. 1886-90 ca 130 000 deciton/år. Rågimporten är alltså på en mycket högre nivå och ser en stark ökning, nånstans mellan 50 och 100 procent, redan i 1870-talets andra halva. Korn ser ingen stor ökning av importen under perioden; havret ökar först under 1900-talets första år, då från < 10 000 deciton/år till över 50 000 deciton per år.

Jörn Svensson, diskuterar i inledningen till sin doktorsavhandling Jordbruk och depression 1870-1900: en kritik av staitstikens utvecklingsbild (1965) kontexten så här: "1870-talets stora exportkonjunktur" bröts omkring 1880. (s. 12) På samma sida säger han dock också att depressionen började "mot slutet av 1870-talet" och "kan anses övervunnen föst kring 1900". Den svenska sapannmålsexporten minskade på 80-talet och upphörde vid mitten av 1890-talet (ref Åmark 1923), och priserna föll (ref Myrdal). I avhandlingens slutsatser (s. 285-286) betonar Svensson att 1880-talets utveckling var inte alls så positiv som man antagit, och brytpunkten 1890 är en artefakt av dålig statistik. Tullarna 1888 hade inte den effekt som man tänkt. Jordbruksdepressionen efter 1880 var inte bara en prisdepression utan ett verkligt bakslag "som radikalt bryter den tidigare utvecklingskurvan". Jörberg (Growth and Fluctuations of Swedish Industry, s. 97-106) har visat att på 1880-talet slutar den industriella expansionen drivas av produktivitet, och istället tar man in stor mängd arbetare och expanderar på så sätt. Svensson menar att det har att göra med ökande arbetslöshet i jordbruket. Emigrationen framstår än mer än tidigare som en oundviklig och nödvändig avlastning av ett befolkningsöverskott.

Könslöneskillnader i Tyskland sedan 1890

Nationalekonomen Theresa Neef presenterar i ett working paper långa tidsserier för kvinnors löner jämföra med mäns i Tyskland sedan 1870-talet. Huvudresultatet syns i Figur 3 som jag klistrat in ovan och som jämför de tyska serierna med tidigare existerande serier för USA och Sverige, de enda länder som har jämförbara data om jag förstår det rätt.

Studien och jämförelsen handlar om _löner_, inte om inkomster i stort, och mer specifikt så handlar det om timlöner. Det finns alltså andra variabler som kan påverka inkomstskillnaden i stort: framför allt arbetskraftsdeltagandet, och antal arbetade timmar per förvärvsarbetande person. Jag har tidigare bloggat här (Ruggles 2015; Ngai et al 2024) om hur vanligt det obetalda arbetet i familjeföretag var under 1800-talet och 1900-talets första halva, och denna faktor tas ju inte in i Neefs begrepp.[2]

Hennes projekt samlar statistik från en rad olika källor. Före första världskriget kommer lönedatat framför allt från sociala undersökningar och forskning, för mellankrigstiden från löntagarorganisationer och från officiell lönestatistik för arbetare, och från efterkrigstiden mer allmänt från offentlig statistik.

Under industrialiseringsepoken från 1870-talet och framåt rörde inte könslöneration på sig särskilt mycket. Från och med 1910-talet började förändringar: från 1913 till 1937 ökade kvinnornas lön som andel av männens från 47 procent till 58 procent, en liknande timing som i Sverige och USA, säger Neef. I USA så ökade andelen mycket på grund av kvinnornas ökade utbildningsnivåer, har Claudia Goldin visat, men i Tyskland så handlade det mer om att kvinnor övergick från lågbetalt arbete i jordbruket till högbetalda arbeten i tjänstesektorn. (s. 4)

Intressant nog så säger hon att hon använt en social tables-metod: hon har använt folkräkningar från 1882, 1895, 1907, 1925, 1933, 1939, 1950 och 1961 för att etablera mäns och kvinnors fördelning på olika yrken, och kombinerat detta med yrkesspecifika löner för att beräkna den genomsnittliga lönen för män och den genomsnittliga lönen för kvinnor. Från 1984 och framåt använder hon den Socioekonomiska panelens mikrodata som ger både löner och information om olika yrkens vikter.

Som jag konstaterat ovan så inkluderar Neefs approach inte obetalda familjearbetare, säg bondehustrur eller hemmavarande vuxna barn som arbetade som pigor och drängar för sina föräldrar. Det är kanske inte så konstigt med tanke på hur speciell den sysselsättningen var, men mer slående tycker jag att det är att hon inte räknar in tjänstefolk utanför jordbruket, som ju var en enormt viktig yrkesgrupp inte minst bland kvinnor. (s. 9) Hon konstaterar att tjänstefolket var bland de sämst betalda yrkesgrupperna i befolkningen och att hennes skattning av könslönegapet i det sena 1800-talet därmed definitivt är en underskattning av det verkliga gapet; i en fotnot konstaterar hon att Gomez Leon och de Jong (2019) gör antagandet att lönen i hushållstjänster var ungefär 30 procent av snittlönen i tjänstesektorn -- en mycket markant skillnad. 

Att dessa grupper inte är med gör också att jag undrar lite om timingen i den delvisa utjämning som skett. Neef menar att ingen utjämning skedde mellan 1913 och 1919 trots den revolutionära sociala förändringen under dessa år men jag undrar om inte strukturomvandling ut ur hushållstjänster och obetalt arbete i familjejordbruk under dessa år ändå gjorde att 10-talet var en utjämningsperiod i Tyskland (om än med avvikelser under första världskriget) -- som Jakob och jag hittade i Stockholm.

Gómez León och de Jong som räknat ut könslönekvoten med en social table-metod hittar visserligen det motsatta: en försämring från 59 procent år 1907 till 53 procent år 1920, vilket kontrasterar mot Neefs siffror om 47 procent år 1913 och 49 procent år 1919. (s. 15-16) Under 20- och 30-talen hittar GL och de Jong en förstärkning av kvinnornas löneratio till 58 procent år 1937, liknande Neefs nivå. Neef kommenterar utvecklingen och tolkningen av 1910- och 20-talen:

"Given the strong migration of women from low-paid agriculture to higher-paid white-collar work and women’s increasing skill levels (see section 4.1 and 4.2), a deterioration of the gender gap seems unlikely for the 1910s. Differences could arise due to the use of yearly vs hourly gross earnings. My estimates on gender earnings differentials are based on more granular data for the different occupational groups, while Gomez Leon and de Jong include more occupational groups such as domestic servants." (s. 16) [3]

Från beskrivningen och analysen av det tyska fallet går hon till jämförelsen med USA och Sverige som jag redan klistrat in ovan. Hon kommenterar att i alla tre länder hämtar kvinnorna in en del av männens försteg 1890-1940 och menar att: "Despite different timings, the benchmark narrative of Goldin (1990) for the United States broadly holds for all countries: the leap towards pay equality can be generally linked to a substantial entry of young women into better-paid white-collar and service jobs propelled by a broader access of young women to secondary education. However, in the German case, vocational on-the-job training instead of general secondary schooling was the main educational channel." (s. 17) 

För efterkrigstiden ser Neef en likhet mellan Sverige och Tyskland, men en skillnad mot USA där könslöneskillnaden stod stilla mellan 1950- och 80-talen. I Tyskland och Sverige hämtade kvinnorna in från det tidiga 1960-talet till 1980-talet, men mer i Sverige än i Tyskland: år 1960 var ration i Tyskland 66 procent och den i Sverige 70 procent, men 1980 var skillnaden större. Neef refererar debatten om hur man ska förklara den kraftiga utjämningen mellan könen på 1960-70-talen: med politiska reformer och institutioner (särbeskattningen 1971, LO:s förändrade lönepolitik, den offentliga barnomsorgens utbyggnad, osv) eller, som Lars Svensson (2003) föredrog, med marknadskrafternas spel? Hon går vidare till att utifrån Blau och Kahns (2017) översiktsartikel diskutera hur könslönegapet generellt sett förändras genom utbildningssektorn, kvinnors förvärvsdeltagande, könssegregation vad gäller yrken och sektorer, osv.

Skillnaden mellan Tyskland och USA vad gäller strukturomvandlingen och de olika sektorernas roll för kvinnornas sysselsättning illustreras i figur 8: 

Grafen visar att industrin spelade en större roll för kvinnors sysselsättning i USA i början av 1900-talet, och därefter föll snabbt, medan jordbruket dominerade mer i Tyskland. "Thus, German women bridged a larger earnings differential due to their migration from agricultural work to white-collar work than U.S. women mainly leaving blue-collar industrial work for the new white-collar jobs." (s. 28)



referens
Theresa Neef (2024) "The Long Way to Gender Equality: Gender Pay Differences in Germany, 1871-2021", World Inequality Lab working paper, 2024.

fotnoter
[1] Neef säger i en fotnot att "I will use the words earnings and pay as equivalents throughout this article, while I use wage for official statistics providing a pay rate." (s. 1) Jag är osäker på ordens precisa valör på engelska.

[2] Neef kommenterar i datasektionen: "My sample population N is restricted to the employed workforce outside the home and in the private sector. I do not include assisting family members, domestic servants outside of agriculture, nor civil servants. I also omit the marginal groups of blue-collar workers in agriculture, commerce and transport due to a lack of earnings information. I only consider full-time employed persons, similar to Goldin (1990) and Blau and Winkler (2018) for the United States. For the postwar period until reunification, the analysis is restricted to the Federal Republic of Germany. Considering the occupational composition of the labor force, my dataset covers about 60% to 80% of the male employed workforce and 50% to 60% of the female employed workforce from 1873 to 1983." (s. 9) 

Figur A7 i appendixet illustrerar att inkluderandet av obetalda familjearbetare gör en stor skillnad för måttet på kvinnors förvärvsarbete: nivån decennierna runt 1900 ökar från 25-30 till 40-45 procent. 

[3] I en fotnot kommenterar Neef de metodologiska skillnaderna: "Gomez Leon and de Jong (2019) base their analysis on non-gendered annual earnings from Hohls (1991) and Hoffmann (1965) and weekly earnings from Statistisches Reichsamt (1913-1950). They use gender earnings differentials from Bry (1960). The authors include more occupational groups than those used in this paper. Yet, they use imputations of average earnings levels but also gender differentials for many of these groups. For example, they impute the gender differential in agriculture from industry, while I find a much higher gender pay ratio in agriculture than in industry and a different time trend. The pay ratio in agriculture decreased with the rising mechanization and specialization in the postwar period whereas the pay ratio in industrial work rose." (s. 16)

Djupa rötter till politiska skillnader i Södern i USA

 

från Reddit, r/MapPorn, 2021.

För några år sedan blev kartan som jag klistrat in ovan viral: "How a coastline 100 million years ago influences modern election results in Alabama". Det handlar förstås inte om geologi utan i sig, utom om en kausal kedja där (a) geologisk djup historia bestämt jordtypen vilket (b) gjort olika typer av jordbruk olika lönsamt vilket gjort (c) att slaveriet på 1700-1800-talen var olika vanliga i olika regioner i Södern beroende på jordtyp vilket gör att (d) andelen svart befolkning idag korrelerar med detta vilket (e) gör att Demokraterna är mer framgångsrika i områdena med mer produktiv jord, eftersom svarta amerikaner är mer benägna att rösta på Demokraterna än vad vita är. Det är en slags persistensargument: att den djupa historien formar politiken och samhället idag.

Just politiken i USA-Södern är föremål för en av de viktigaste persistensstudierna från de senaste tio åren: statsvetarna Avidit Acharya, Matthew Blackwell, och Maya Sens bok Deep Roots: How Slavery Still Shapes Southern Politics, publicerad av Princeton UP 2018. De -- jag kommer sammanfatta deras namn som ABS -- gör dock ett annat argument än det som den virala kartan ovan illustrerar: medan kartan visar att Demokraterna överlag är starka i områden där slaveriet var särskilt utbrett, argumenterar ABS snarare för att vita amerikaner som bor i dessa områden är mer konservativa än vad vita amerikaner i Sydstaternas mindre historiskt slavberoende områden är.

 

slavarnas geografiska fördelning i USA:s Sydstater år 1860, en karta gjord av USA:s Census Office 

och fritt tillgänglig från deras hemsida. Vi ser t ex att västra Texas i princip saknade slaveri medan det var väldigt vanligt på Texas gulfkust i närheten av Galveston. Från Texaskusten går ett slaveribälte österut in i Louisiana, med den allra starkaste koncenrationen längs Missippifloden i delstaterna Missisippi, östra Arkansas och Tennessee. Också västra Alabama är en del av detta bälte, medan norra Alabama hade färre slavar. Från centrala Alabama går ett nytt bälte av hög slaverifrekvens österut genom centrala Georgia (medan norra Georgia, studerat av Steven Hahn i hans mästerverk The Roots of Southern Populism, hade mycket mindre slaveri) och ut till South Carolinas kust som jämte Missippiflodens stränder har högst frekvens. Låga nivåer (med Sydstaternas standard) rådde däremot i Appalacherna: östra Tennessee, västra NC, östra Kentucky och West Virginia.

 

Här ska jag skriva inte om ABS bok i sig, även om den är mycket intressant, utan om en artikel som diskuterar boken: statsvetarna David A. Bateman (Cornell) och Eric Schicklers (Berkeley) artikel "Deeper Roots" från 2023, som är en utförlig och högintressant diskussion av ABS analys. (Se också deras blogginlägg på Broadstreet där de sammanfattar artikeln.) Vad som gör Bateman och Schicklers diskussion så intressant och relevant också för oss som inte är experter på USA:s historia och politik är att de förenar en substantiellt intressant diskussion -- hur skapas och består regionala politiska skillnader -- med en state of the art-metod-diskussion.

ABS argument är att de politiska skillnaderna inom Södern uppstod inom en historisk kritisk vändpunkt, en critical juncture, som var inbördeskriget och den efterföljande Rekonstruktionen. Det kausala argumentet är att skillnaderna uppstod under denna process, och alltså inte fanns före 1860: de antar och hävdar att slaveriets utbredning var icke korrelerat med föregående skillnader i rasism och attityder till slaveri. ABS argumenterar att hela Söderns vita makthavarklass var enad i sitt stöd för slaveriet. Om det tvärtom fanns lokala och regionala korrelationer mellan slaveri och tidigare attityder, så lider ABS instrumentvariabelstrategi av omitted variable bias och deras exclusion restriction fallerar. Kapitel 5 av Deep Roots, det första historiska kapitlet (kapitel 3 och 4 handlar om de samtida skillnaderna i attityder som ska förklaras) så visar ABS t ex att områden med lite och mycket slaveri i Södern röstade liknande före 1860, även när slaveriet var en politisk fråga, och att slavmortalitet och trångboddheten i slavars bostäder var liknande i båda typerna av områden.

Bateman och Schickler säger att deras artikel gör tre nya bidrag till litteraturen. Det första är att de motbevisar ABS argument om att inte fanns regionala skillnader i ras-attityder i Södern före 1860. Det andra är att bidra till historiografin om hur rasismen i Södern utvecklades: i enlighet med Morgan (1975) menar de att större slavägare medvetet underblåste rasistiska attityder för att stärka det bisarrt orättvisa systemet. Mer direkt relevant för mina syften är det tredje bidraget:

"Third, our findings suggest important methodological lessons about the limitations of design-based inference when applied to historical research. Such approaches might be of less use when the causal process itself does not provide the kind of discrete treatment that they implicitly rely upon. A key challenge with long-lived institutions or gradually unfolding processes is that their very longevity raises severe difficulties for satisfying the assumption that assignment to treatment was conditionally independent of the outcome. The incremental development of slavery over the course of two centuries was bound up, in varying ways, with nearly every other aspect of southern politics and culture. The incentives that ABS argue led former slaveholders to invest in the institutions and ideologies of white supremacy, for example, were operating on local white elites, however unevenly, from the seventeenth to the twentieth centuries.Each successive moment in the production of racial ideologies — whether in the 1790s, 1830s, the 1870s, the 1910s, or 1950s — stands as a potentially unobserved confounder, obscured by these approaches’ flattening of time (Wawro and Katznelson, 2019)." (s. 98-99)

Detta är ju superintressant just eftersom det är så generellt: det är ett allmänt fenomen i historiska processer att vad som hänt under den föregående perioden påverkar vad som händer nu och att det därför blir svårt att som ABS säger att de gör, hitta ett tvärt brott där en viss händelse eller period sätter igång ett persistent mönster. Många lovande instrumentvariabler, säger Bateman och Shickler, kommer därför, när deras effekter sker över tid, vara korrelerade med confounders. [1] I den historiska forskningen så kommer man också inte ofta ha tillgång till mått på utfallsvariabeln från perioden före den förklarande variabeln inträffar, och kan därför inte kolla så att de intressanta utfallen inte föregår förklaringen i tid. Istället så får man titta på proxies från den föregående perioden, som ABS gör i sitt kapitel 5 när de kollar på röstmönster, mortalitet och trångboddhet. [2]

Själva undersökningen i Bateman och Schicklers artikel börjar med en diskussion av betydelsen just av Reconstruction-perioden i ABS argument. ABS menar att att före 1860 så var slaveriet en faktor som enade det vita samhället i Södern: att “slaveholders and nonslaveholders in the antebellum period were united in their political support for slavery” (ABS, s. 107). Men att från och med 1860-61 års secession crisis, när Sydstaterna försökte bryta sig ur Unionen, så uppstod en politisk divergens inom Södern. Denna drevs, menar de, av de (slavägande) ekonomiska eliternas medvetna politiska och ideologiska arbete -- för att skapa hegemoni skulle man kunna säga med ett begrepp ur en annan teoretisk tradition. Bateman och Schickler håller med om att Rekonstruktionen var en politiskt viktig process och att slavägarna arbetade intensivt för att påverka folks attityder, men håller inte med om att det inte fanns några attitydskillnader före 1860. De illustrerar ABS argument och sin egen invändning i figur 1 som jag klistrat in ovan, en directed acyclic graph eller DAG.

Som vi ser i figur 1 så använder Acharya, Blackwell och Sen bland annat en instrumentvariabeldesign där jordens lämplighet för att odla bomull används som instrument för slaveriets utbredning -- eftersom slavar användes särskilt mycket i produktionen just av bomull. De använder också kontroller för andra variabler 1860; detta markeras med B i figuren. Vad Bateman och Shickler tar upp är att ifall rasistiska attityder före 1860 var korrelerade både med bomullslämplighet och med rasism idag (kanske genom samma mekanismer som ABS diskuterar), så fungerar inte instrumentet:

"It would not pass the exclusion restriction because it would operate additionally through the pretreatment variable of racial attitudes before the Civil War. The arrow connecting cotton suitability and antebellum racial attitudes could go in either or both directions. For example, while soil and climate might be relatively fixed attributes, residence in areas of cotton suitability is not. If selection into or out of slaveholding were partially a function of racial attitudes, it seems plausible that so too would be selection into and out of regions where this form of labor was especially remunerative." (s. 103)

I en fotnot tar de här upp intressanta exempel på hur folk flyttade just utifrån sina attityder till rasismen: t ex att kväkare i North Carolina flyttade ut ur områden med mycket slaveri, eftersom de inte ville leva jämte den institutionen. Jag tycker att den här typen av selektion är superintressant och det var min främsta invändning när jag läste Acharya, Blackwell och Sens bok, men det är inte vad Bateman och Shickler fokuserar på. Deras kritik handlar istället om de historiska grunderna till rasismens utbredning 1860 och hur dessa smyger in en annan historisk kausal väg än den som ABS fokuserar på -- pilen D i figur 1.

Den metodologiska diskussionen här är intressant: om man laborerar med ABS antagande att slaveriets utbredning i Södern 1860 var okorrelerat med rasistiska attityder, vad händer då med deras IV-strategi? Bateman och Schickler säger att det inte alls skulle förstöra det allmänna argumentet att slaveriets historia påverkar folks attityder ännu idag. Men det skulle inte längre vara ett precist argument om den avgörande rollen spelad av Rekonstruktionsperioden, utan istället ett argument om "capturing the entirety of the institution’s effects, in all its dimensions." (s. 104) Det skulle handla om slaveriets interaktion med attityder -- både för de som bor kvar, och genom selektionsmekanismen att mer rasistiska personer flyttar till områden mer formade av slaveriet, och omvänt. " The treatment would have lost its causal specificity and much of its intuitive meaning." (s. 105) När IV-strategins elegans faller, så hamnar vi tillbaka där vi började, säger Bateman och Schickler: ense om att slaveriets historia fortfarande spelar roll, men utan precisa skattningar av hur. I en fotnot säger de att i sitt Appendix så skattar de om ABS IV-modell och lägger till en kontroll för andelen slaveri år 1830. Då blir estimaten av effekten av 1860 års nivå motsägelsfulla och med konfidensintervall som korsar noll.

Bateman och Schickler går in på den historiska underbyggnaden som ABS anger för deras antagande om att rasattityder och slaveri var okorrlerade 1860. 

"ABS point to two factors that might have sustained a rough geographic homogeneity of racial attitudes among white southerners: the possibility that farmers in areas of low-enslavement aspired to become slaveholders, as well as the widespread fears of a revolt that “would be highly threatening to whites living in both high- and low-slave areas” (Acharya et al., 2018, p. 121–22). While these factors may have underwritten a commitment of whites from low-enslavement regions to racial hierarchy, they do not explain why this commitment would be equally strong as that held by those actually invested in human bondage and most directly threatened by the possibility of insurrection." (s. 106)

Bateman och Schickler refererar här istället till historiska studier som påvisar att vita sydstatare i låg-slaveri-områden tenderade att odla grödor som vete och majs, som byggde på en arbetsorganisation med säsongsanställda fria arbetare snarare än slavarnas arbete runt hela året, som bomullen. För dessa vita bönder bör slaveriet alltså inte haft någon vidare ekonomiskt tilltal, eller i alla fall inte lika starkt som för dem som bodde i områden där man odlade mer bomull. Bateman och Schickler säger att man visserligen inte ska överskatta "the southern origins" av anti-slaveri-rörelsen, men att det i alla fall fanns en del organiserade abolitionister i Södern, särskilt i låg-slaveri-områdena Appalacherna och Shenandoah Valley i West Virginia -- dessa områden ser vi är ljusa i kartan som jag klistrat in ovan.

Från den historiska diskussionen går de in på den mer konkreta kvantitativa undersökningen. För sitt antagande om en icke-korrelation mellan slaveriets frekvens och rasattityder presenterar ABS fyra kvantitativa belägg: (1) valutfall för Union och Southern Rights-partier under 1850 års kris, (2) röster i Tennessees secession referendum 1861, (3) folkräkningsmaterial om trångboddhet etc, och (4) omröstrningar i Georgias delstatssenat om import av slavar. Bateman och Schickler gör en detaljerad utredning i frågan om röstmönster i början av 1850-talet (1); jag ska inte gå in på detaljerna här, men poängen är att de visar att 1840-talets partipolitik (i sig påverkad av slaveriet) påverkade 1850-51 års röstemönster, så att man inte kan tolka (icke-)effekten av slaveriets frekvens på röstemönstren så som ABS gör. (s. 108-113) Däremot, säger Bateman och Schickler, så är partivalsmönstren en indikator på att slaveriet strukturerade politiken i Södern också före 1860 (contra ABS) men inte i sig mått på faktiska attityder. För att fånga upp attityder går de vidare med att undersöka omröstningar om svartas rättigheter före 1860, t ex ett lagförslag i Virginia i 1831 som skulle förbjuda fria svarta amerikaner från att samlas i syftet att lära sig att läsa och skriva, men också ett lagförslag i samma delstat senare samma år, efter Nat Turner's Rebellion, om att avskaffa slaveriet. De studerar också lagförslag i Tennessee och North Carolina på 1830-talet. (s. 116-117)

I sina slutsatser går Bateman och Schickler till den större frågan om forskning som "have used design-based inference to understand historical legacies that often span decades or centuries", alltså vad jag tänker på som persistensstudier men som inom statsvetenskap idag verkar kallas legacy studies. En av de stora utmaningarna i denna typ av forskning, säger Bateman och Schickler, är att hitta "pecific moments where one might plausibly claim that assignment to treatment is uncorrelated with the subsequent outcomes of interest" (s. 118) -- det som ABS menar att de hittat i Rekonstruktionen. Vår undersökning, säger Bateman och Schickler, visar på svårigheten i detta, att hitta ett särskilt moment som nollställer klockan och startar en ny kausal kedja. Om det inte finns något clean break -- och i fallet med en av ABS centrala mekanismer, vita jordägares intresse av att kontrollera arbetskraften och hålla nere lönerna, så fanns inget sådant clean break -- så behöver vi, säger Bateman och Schickler, en övertygande teoretisk förklaring till varför IV:n och utfallsvariabelns relation uppstår just vid den chock som man vill studera. [3] Här kommer jag också att tänka på den relaterade diskussionen i den historisk-institutionalistiska litteraturen om s k critical junctures, episoder när historien i ett visst avseende (historien om den svenska skolan, eller arméns organisation, eller rösträtten, etc) kan gå åt olika håll, men när en väg har valts, så kommer detta vara åtminstone relativt beständigt, eftersom det finns feedback-mekanismer som orsakar s k stigberoende.

 

referens

David A. Bateman och Eric Schickler (2023) "Deeper Roots: Historical Causal Inference and the Political Legacy of Slavery", Journal of Historical Political Economy, 3: 95–124.

fotnoter

[1] De refererar här till Heather Saarsons artikel “Rainfall and Conflict: A Cautionary Tale” från 2015.

[2] Bateman och Schicklers resonemang här är intressant så jag citerar det: "researchers will be forced to rely — as ABS and we do — on rough proximate variables to establish the plausibility of the model’s assumptions. The relationship of these proxy variables to the outcome are often mediated through complex political processes that stand outside the specific causal model. An example we develop below is that elite control over the legislative and electoral agenda can lead to the appearance of unity in attitudes despite substantial differences." (s. 99) Och de fortsätter, angående lösningen: "As a result, establishing the plausibility of core identifying assumptions requires close theoretical and empirical attention to the distinctive processes by which these proxies were generated, as well as careful engagement with a contested historiography often focused on other questions (Kocher and Monteiro, 2016; Lustick, 1996)."

[3] Bateman och Schickler formulerar det själva väl: detta är "a generalizable methodological lesson: when studying the legacies of long-lasting institutions we need to consider continuities not only in our hypothesized causal variables (i.e., slavery) but in the specific attributes of these variables that we expect are causally significant (i.e., the need to sustain control over laborers). Even if the responses of white elites to the problem of free and enfranchised laborers were different from the strategies they had used earlier to maintain these laborers’ enslavement, they drew from an older toolkit of race-baiting and de-humanization. These responses would likely be layered on top of the enduring legacies of white slaveholders’ earlier efforts." (s. 119)

Jobbpolarisering i USA sedan 1950-talet

En vanlig beskrivning av arbetsmarknaderna i de rika länderna sedan 1970-talskrisen är: jobbpolarisering. Alltså att en hel del hyfsade och ganska välbetalda jobb i mitten av fördelningen har rationaliserats bort eller försvunnit i den globala konkurrensen, medan skapandet av nya jobb har koncentrerats antingen till lågbetalda jobb i tjänstesektorn eller högbetalda, kunskapsintensiva jobb i toppen av fördelningen. Vi har sett detta i Storbritannien, i USA (den berömda studien av Autor och Dorn), i Sverige, och andra ställen. Polariseringen av jobbens kvalitet hänger då ihop med den ökade löneojämlikheten -- om man tar bort mellanbetalda jobb och lägger till lågbetalda och högbetalda jobb så ökar ju spridningen. Och omvänt så tänker man sig nog lite till mans att den föregående perioden av "fordistisk" kapitalism [1] tvärtom minskade löneojämlikheten genom att skapa många mellanbetalda jobb.

Just därför är det så uppseendeväckande när nationalekonomerna Zsófia L. Bárány (CEU) och Christian Siegel (U of Kent) i en artikel från 2018 menar sig visa att jobbpolariseringen i USA faktiskt började redan på 1950-talet! (Uppsala-ekonomen Martin Gustavsson har hittat samma för Sverige i en studie av perioden 1950 till 2013.) De börjar med konstaterandet, ungefär som jag just gjorde, att jobbpolariseringen i USA och Europa sedan 1980-talet är välbelagd. Den vanligaste förklaringen är rutiniseringshypotesen, att informations- och kommunikationsteknologier (IKT) ersätter mellan-kunskaps intensiva och mellan-välbetalda jobb medan de är komplementära gentemot lågbetalda och högbetalda jobb. [2] De säger att papprets bidrag är dubbelt. För det första, att "document a set of facts that raises flags that routinization driven by ICT, although certainly playing a role from the 1980s onward, might not be the only driving force behind this phenomenon." För det andra, att utifrån denna beskrivning ange ett nytt perspektiv på jobbpolarisering, ett perspektiv som fokuserar på strukturomvandling.

De jobbar med en makromodell med tre typer av konsumtionsvaror: billiga (low-end) tjänster, industrivaror, och dyra (high-end) tjänster. Ojämn produktivitetstillväxt mellan sektorerna har effekter både på utbudet och, genom priserna, efterfrågan. Industrivarorna är komplement till tjänsterna, så om produktiviten växer mer i industrin så kommer arbetskraft behöva flytta över till tjänstesektorerna. De pluggar in faktisk produktivitetstillväxt och tidigare estimat av substitutionselasticitet mellan sektorerna i modellen och finner att den klarar att predicera 33-59 procent av lönetillväxten i tjänstesektorerna jämfört med industrin och 62-99 procent av förändringen i sysselsättningsandelar.

Den empiriska diskussionen börjar kring Figur 1 som jag klistrat in ovan. Den visar (i Panel B) hur jobbtillväxten sett ut i USA för olika perioder sedan 1950: 1950-1980, 1970-2000, 1960-1990, och 1980-2007. Och med "hur jobbtillväxten sett ut" menar jag i relation till lönestrukturen: på x-axeln har de rangordnat alla yrken [3] efter dess plats i lönefördelningen år 1980 (lite märkligt att ha samma utgångspunkt för alla perioderna, men men), och det som linjerna visar är alltså hur stark tillväxten varit under en period (t ex 1950-80 med den blå streckade linjen) för varje percentil i lönefördelningen. Att Bárány och Siegel etiketterar alla sub-perioder som polariserande utgår från U-formen som alla fyra kurvor har i någon variant: de lägst betalda yrkena växte mer än yrkena i mitten av fördelningen (säg percentil 40-60), och även de högbetalda yrkena (säg percentil 80-100) växte snabbare än vad mitten yrkena gjorde. För perioden 1950-80 kan man nästan etikettera utvecklingen som "uppgradering" snarare än "polarisering" kan jag tycka , med tanke på den låga tillväxten i percentilerna 1-10 -- man undrar ju vad det är som gör att percentilerna 10-20 såg så stark tillväxt 1950-80 medan 0-10 hade så exceptionellt stark tillväxt 1980-2007. (B och S säger, s. 63: "Polarization in terms of employment is most pronounced in the last 30 years (1980–2007), but it seems to be present even in the earlier periods.") I Appendix presenterar de siffror för varje decennium och visar då att på t ex 50-talet pågick inte polarisering, men på 60-talet gjorde det det.

I ett stapeldiagram, Figur 2 (som jag inte visar här) så visar de istället jobbpolariseringen med en mycket grovare indelning av yrken, tio grupper som går från "Personal care" och "Food/Cleaning service" i botten till "Professionals" och "Managers" i toppen. Industrin representeras av grupp fyra, "Operators/Laborers" och fem, "Production". Med denna typologi följer de Acemoglu och Autors (2011) kapitel i Handbook of Labor Economics, “Skills, Tasks and Technologies: Implications for Employment and Earnings.” Här liksom i Figur 1 visar de utvecklingen i löner i en panel och antalet jobb i den andra panelen; jag tänker mig det som två olika ben i en förklaring men här integreras de två, jag antar genom att efterfrågeskiften som ökar antalet jobb i en sektor genom den ökade efterfrågan på arbetskraft också förväntas öka lönerna där.

För att kvantifiera hur mycket sektorsskiftena bidrar till varje yrkes sysselsättningsandel gör de en shift-share-analys där yrke o:s sysselsättningsandel E_ot beror på (a) Σ yrkets andel i sektor i * förändringen i varje sektor i:s sysseslättningsandel, och (b) förändringen inom varje sektor av det aktuella yrkets andel. (a) är alltså between-delen och (b) within-delen av dekompositionen. De presenterar i en tabell resultaten för 1950-2007 och 1960-2007 med två olika yrkesindelningar: en med tre typer av yrken i tre sektorer, och en med 10 typer av yrken i 11 sektorer. (I en alternativ shift-share-dekomposition utgår de från sektorernas andelar av value added istället för sektorernas andel av sysselsättningen.) De gör också en dekomponering av yrkenas relativlöner uppdelat på vad som händer med yrket i sig, och vad som händer med sektorerna där yrket är mer och mindre vanligt. Här skiljer de på rutinjobb (som kan automatiseras bort), handfasta jobb (svårare att rationalisera bort), och abstrakta, mer kvalificerade jobb: de två senare kategorierna har ökat sina löner mer 1950-2007 än vad rutinjobben har. (s. 60)

För att förklara dessa fakta lägger de fram en "parsimonious static model", en makromodell som jag i korthet beskrivit ovan. Modellen har individer, sorterade i hushåll, som både bestämmer hur mycket de ska jobba och i vilken sektor, och hur mycket de ska konsumera av de tre sorternas output: high-skill services, industrivaror, och low-skill services.

Det handlar om hur folk sorterar sig in i de tre sektorerna, hur sektorerna växer relaterat till efterfrågan, osv. De kalibrerar flera viktiga variabler kotnra 1960 års folkräkningsdata: sektorernas relativlöner och sektorernas andelar av sysselsättningen. (s. 77-78) De antar att olika arbetares produktivitet dras från en trivariat lognormal fördelning.

Efter antagandena och kalibreringarna som beskrivits ovan så ska de kalibrera "the parameters of the utility function" och var arbetsproduktiviteten börjar någonstans. De sammanfattar detta i Tabell 3. Efter att ha spikat värdena på variablerna så jämför de hur modellen predicerar utvecklingen av sysselsättningsandelarna och relativlönerna, jämfört med den faktiska utvecklingen sedan 1960. Detta visas i Figur 5:
 

Slutsatssektionen börjar så här: "The literature on polarization of employment and wages has typically focused on occupations. We present a set of new empirical facts that suggest that in addition to reallocations between occupations within industries, also shifts between industries contribute to the polarization of labor markets. " (s. 88) För det andra, säger de, så visar artikeln att polarisering pågick i USA redan på 1950-talet, relaterat till industrins fallande sysselsättningsandel. Och de sammanfattar det teoretiska och metodologiska bidraget så här:

"A methodological contribution of our paper is that we develop a multi-sector model with heterogeneous labor in Roy-style fashion, the most parsimonious setup that yet allows heterogeneity in wages. An insight from our model is that unbalanced technological progress does not only lead to structural change, the reallocation of employment across sectors, but also affects sectoral average wages. We find that higher productivity growth in manufacturing than in low- and high-skilled services increases employment and wages in both the low-skilled and the high-skilled service sector, thus leading to the polarization of the labor market. This simple model does remarkably well in predicting the sectoral wage and employment patterns of the last 50 years." (s. 88) 

Om vi går över till Sverige, studerat av MAgnus Gustavsson (2017), så sammanfattar Gustavsson sina resultat så här i sitt abstract:

" the same major employment shifts across routine and nonroutine jobs drive long-run job polarization in both Sweden and the US. In particular, the shrinking manufacturing sector, with the subsequent decline of routine manual (blue-collar) jobs, stands out as the main explanation for why job polarization is a long-run phenomenon. However, consistent with the hypothesis of routine-biased technological change, both countries display across-the-board declines of routine jobs from around the 1980s, as well as polarizing employment patterns not only between but also within industries. But despite these trend breaks, Sweden actually experienced a stronger job-polarization process—a more pronounced hollowing out of the job-wage distribution—in the pre- than in the post 1980-era."

 

 

referens 

Zsófia L. Bárány och Christian Siegel (2018) "Job Polarization and Structural Change", American Economic Journal: Macroeconomics, January 2018, Vol. 10, No. 1, pp. 57-89 

 

fotnoter

[1] En periodisering som dyker upp på alla möjliga ställen -- senast så lärde jag mig att Carles Boix använder den typologin för att förklara varför relationen mellan kapitalism och demokrati var positiv under just den perioden. 

[2]Referenserna här är: Autor, Levy, and Murnane 2003; Autor, Katz, and Kearney 2006; Autor and Dorn 2013; Feng and Graetz 2015; Goos, Manning, and Salomons 2014; Michaels, Natraj, and Van Reenen 2014.

[3] Så här förklarar de den yrkesindelning som de använder: "A set of balanced occupational categories is needed to generate Figure 1. Meyer and Osborne (2005) develop a set of harmonized occupational codes for the 1950 to 2000 census and the ACS data. Dorn (2009) aggregates Meyer and Osborne (2005) to achieve the finest possible balanced set of categories from 1980 onward. We base our categories on Meyer and Osborne (2005) and Dorn (2009) to similarly achieve the finest possible balanced set of occupations from 1950 onward. One concern with this approach is that despite the efforts of these authors, their harmonized and/ or balanced categories are not truly comparable across census years, and the reader might worry, that looking at a longer horizon, as we do, only exacerbates this problem. However, the biggest change in occupational classification occurred with the 
implementation of the Standard Occupational Classification (SOC) based occupation codes in the 2000 census, when the hierarchical structure of occupational codes was drastically modified." (s. 64)