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)
I forskningsöversikten betonar de igen att det verkar som att hantverkarnas löner relativt till grovarbetarnas var stabila under 1800-talet medan tjänstemännens relativlöner ökade något. "Katz and Margo (2014) document that, over the same period, the share of artisans in manufacturing declined, while the shares of operatives (including unskilled labor) and white- collar workers staffing front offices increased. They interpret these shifts as evidence of “hollowing-out” – a shift in labor demand in manufacturing towards operatives and managerial labor and away from artisans. However, if this was the case, one might have expected the relative wage of artisans to have declined relative to unskilled labor, but it did not. Katz and Margo point out that, while relative demand decreased in manufacturing, the construction sector, which was intensive in the use of artisan labor, grew over the century and took up the slack." (s. 12)
Angående den tidigare forskningen om fabriksnivå-löner (establishment wages) så analyserade Atack, Bateman och Margo 1850 och 1880 års fabriksräkningar, och ARM lägger till data från 1820, 1860, 1870 och 1880. ABM visade att överlag så sjönk fabriksnivålönerna med fabrikens storlek, medan de ökade med kapitalintensiteten och användning av ångkraft. ABM tolkade detta utifrån Goldin och Katz (1999): de lägre lönerna i större fabriker ett resultat av de-skilling i fabriksproduktionen, och de större lönerna i mer kapitalintensiva och ångkraftsintensiva verksamheter betydde att dessa verksamheter använde mer skilled labor. Antaganden, snarare än faktisk observation, gör mycket av jobbet här, och AMR anmärker också på detta: datat sade ingenting om den faktiska arbetsdelningen och användningen av olika sorters arbetare utan det var bara antaganden som ABM gjorde. Att använda löneskillnader mellan fabriker, alltså i den genomsnittliga lönen, är ju inte heller ett mått på lönespridningen i stort, eftersom denna också formas av spridningen inom fabriker.
Med sina data från 1890-talets HLM-studie och från Massachusetts över tid vill AMR överkomma dessa begränsningar. Jag skippar resultatrapporteringen och går direkt till slutsatserna där de betonar att 1890-talets HLM-studie visar att övergången till fabriksproduktion ökade löneojämlikheten genom att öka arbetsdelningen och därmed göra olika tillverkningsjobb mer olika varann. En randanmärkning man kan göra där är ju att de bara har lönedata i HLM från en tidpunkt och att det är svårt att dra slutsatser om en utveckling över tid utifrån ett tvärsnitt, men jo, det säger nog någonting om riktningen i alla fall. Det andra bidrag som de pekar på i sina slutsatser är att Massachusetts-datat visar minskad lönespridning från 1890-talet och framåt och att ökad elektrifiering minskade löneskillnaderna, närmare bestämt i den lägre halvan av fördelningen.
Den sista Atack-Margo-Rhode-artikeln jag kollar på här är "De-skilling: Evidence from late nineteenth century American manufacturing", publicerad i Explorations in Economic History 2024. Liksom i NBER-pappret från det föregående året börjar 2024 års artikel med existerande konsensus i US-amerikansk ekonomisk historia, kanske inte så märkligt med tanke på att de tre författarna i hög grad varit med om att forma ekonomisk historia i USA under de senaste decennierna: "The longstanding view in US economic history is that the shift in manufacturing in the nineteenth century from the hand labor artisan shop to the machine labor of the mechanized factory led to “labor de-skilling” – the substitution of less skilled workers, such as operatives, for skilled craft workers." De använder också här 1899 års "Hand and Machine Labor"-rapport för att utforska denna process, denna gång med en identifikationsstrategi för att kunna skatta den kausala effekten av mekanisering, för vilken användningen av inanimate power är proxy, på de-skilling. Deras huvudresultat är att mekaniseringen urholkade skills-kraven, precis som man skulle förvänta sig, men att bara en liten del av utvecklingen i den riktningen kan förklaras av den växande mekaniseringen.
De tar HML-datat och matchar yrkestitlarna i HML till de yrkeskoder som användes i 1950 års folkräkning i USA. DE kodar yrkena i fyra grupper: tjänstemän (white collar), yrkesskickliga hantverkare (skilled artisans), något yrkesskickliga arbetare (semi-skilled operatives) och ej facklärda arbetare (common (unskilled) laborer). Datat visar att de mindre facklärda grupperna ökade sina andelar av totaen över tid. De skapar en binär variabel, De-Skill, som tar värdet 1 "if the share of time performed by semi-skilled operatives and common labor in the operation exceeds the share so performed under hand labor. Overall, the mean value of this variable, 0.357, indicates that de-skilling occurred in almost 36 percent of the production operations analyzed in the paper." (s. 2) Deras förklaring av deras instrumentvariabel-approach för att mäta mekanisering är väldigt fascinerande:
"Our identification strategy for estimating the treatment effects of mechanization worker de-skilling uses a text-based instrumental variable, constructed from gerunds appearing in the written description of each task in the hand labor operation. We require an instrument for mechanization because use of inanimate power in the associated machine operation was a choice made by someone in the original establishment, and, therefore, endogenous. We take advantage of the fact that, by the late nineteenth century, scientific and engineering knowledge had advanced sufficiently such that it was technically feasible to mechanize some activities described by these gerunds but not others and this information was exogenous to the decision on the shop floor to use inanimate power. The first stage of our gerund instrument is very strong, and the associated 2SLS coefficient implies that about 16 percent of the mean value of De-Skill can be accounted for by the mean level of mechanization in the machine labor units (0.553, or 55.3 percent of machine operations used inanimate power). " (s. 2)
Också deras litteraturöversikt är mycket intressant:
"The historical literature on de-skilling is vast. Our paper is most closely related to studies that infer the presence of de-skilling from estimates of production function parameters using aggregated data from the historical United States Censuses of Manufacturing. A prominent recent example is LaFortune et al. (2019), who find that capital was a relative complement to low-skilled labor before 1890. This is consistent with the idea that the factory system increased the relative demand for low-skilled workers in production at the expense of high-skilled workers. Also related are studies using establishment-level data to correlate proxies for low-skilled labor, such as the proportion of female or child workers or average wages, to measures of scale and/or use of inanimate power (Goldin and Sokoloff, 1982; Goldin and Katz, 1998; Atack et al., 2004. For a critique of this approach, see Bessen, 2011; Katz and Margo, 2014). Other relevant studies use census and related occupational information to document trends in skill levels in manufacturing (Gray, 2013; Katz and Margo, 2014). Katz and Margo (Katz and Margo, 2014, Table 1.4) show that the skilled blue-collar share in manufacturing as a whole declined by 17 percentage points between 1850 and 1910 while the share of operatives and common labor increased by 7 percentage points. Focusing on the early twentieth century United States, Gray (2013) investigates how the adoption of electricity transformed the skill distribution in manufacturing, using a 1956 study on “Worker Trait Requirements” (United States. Department of Labor. Bureau of Employment Security 1956) to classify occupations according to their managerial, clerical, dexterity, and manual task content. Relative demands for these different skills varied with state-level rates of electrification of manufacturing, resulting in a marked decline in demand for dexterity-intensive blue-collar manufacturing jobs." (s. 2)
De relaterar också till automatiseringslitteraturen, med ungefär samma referenser som i artikeln från 2019:
"Our paper also speaks to a large, and ever-growing modern literature on automation and its consequences. A key tool in this literature is the task-based production function (Autor and Acemoglu, 2011; Autor, 2013; Chaney and Ossa, 2013; Acemoglu and Restrepo, 2019, 2020, 2022), which we adopt in theoretically framing our empirical analysis of the HML study data (see Section 3). In particular, Acemoglu and Restrepo’s (2018) “displacement” effect which occurs when, say, a robot (or AI) replaces a human being in the performance of a production task, is closely related to the concept of de-skilling studied in this paper." (s. 3)
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)."
