Hur stor har inkomstojämlikheten varit i samhällen historiskt? Och hur stor skulle inkomstojämlikheten kunna vara utan att samhället går under omedelbart? Det vanligaste måttet på inkomstfördelning är gini-koefficienten som varierar mellan 0 och 1 där 0 betyder att alla individer i samhället tjänar lika mycket och 1 att en enda person har alla inkomsterna. Som ekonomerna Branko Milanovic, Peter Lindert och Jeffrey Williamson påpekar så är dock värdena 0 och 1 väldigt orealistiska: vid en gini-koefficient på 1 så skulle alla individer utom en svälta ihjäl och det skulle inte finnas något samhälle kvar att beräkna gini-koefficienter för. I sin artikel "Pre-Industrial Inequality" utvecklar de därför ett nytt ojämlikhetsmått för att jämföra historiska samhällen: "the inequality possibility frontier" (IPF). IPF utgår från faktumet att ju högre medelinkomsten är i ett samhälle, desto högre gini-koefficient kan samhället ha utan att underklassen svälter ihjäl (s 259).
Om man vill studera inkomstfördelningen i historiska samhällen så finns det olikt för samhällen efter ungefär 1950 (och undantaget Toskana 1427) förstås inga hushållssurveys eller likartade datakällor att använda. Milanovic, Lindert och Williamson använder därför klasstabeller som ekonomer, statistiker och samhällsinriktade människor tog fram förr i tiden, för att studera inkomstfördelningen. Dessa klasstabeller sammanfattade och rangordnade samhällen, med adel och liknande i toppen och tjänare i botten. Hur detaljerade klassindelningarna var varierar. MLW har 28 stycken klasstabeller att använda, från samhällen från Rom år 14 e.Kr. till brittiska Indien år 1947. Antalet klasser som de använder varierar från tre stycken i Kina år 1880 och Nueva Espana år 1784-89 till 56 i England och Wales 1759 och 813 i Brasilien 1872. Deras skattade ginis varierar mellan 23,9 i Kina 1880 och 28,1 i Neapel 1801 till 57 i Maghreb 1880, 61 i Holland 1732 och 63,6 i Chile 1861. (s 263) Det klassiska exemplet på en klasstabell/social tabell är Gregory Kings för England och Wales år 1688. King delar in samhället i 31 klasser, från "cottagers", "paupers" och "vagrants" i botten till bönder, mindre och större "traders" och upp till "lords".
Milanovic, Lindert och Williamson använder uppgifter om klassernas genomsnittsinkomster för att räkna ut gini-koefficienter för samhället. De gör det på två olika sätt. En låg skattning som de kallar Gini1 räknar de ut genom att räkna med att det inte finns någon inkomstspridning inom klasserna utan att all inkomstspridning sker mellan klasser. Den högre skattningen, gini2, är den högsta möjliga inkomstojämlikheten givet att varje individ inom en högre klass måste ha högre inkomst än individer i en lägre klass. Skillnaden mellan de två måtten är i de flesta fallen liten, säger de, eftersom den mesta ojämlikheten beror på klasstatus. Måttens precision beror dock på a) hur klasstrukturerat samhället i realiteten var, och b) hur många klasser tabellerna som beräkningarna bygger på innehåller.
I diagrammet nedan är BNP per capita på x-axeln -- och kom ihåg att desto högre BNP/c, desto mer inkomstojämlikhet "tål" samhället utan att underklassen svälter ihjäl -- och gini2-måttet på y-axeln. Milanovic, Lindert och Williamson har plottat "inequality possibility frontier", IPF som en kurva från nere till vänster till uppe till höger.
Fyra samhällen hade enligt beräkningarna ohållbart stor ojämlikhet: Moghul-Indien år 1750, Nueva Espana år 1790, Kenya 1927 och Maghreb år 1880. Alla fyra var kolonier.
Utifrån IPF räknar Milanovic, Lindert och Williamson ut "inequality extraction ratio" (IER), som är hur stor den mätta ojämlikheten var i förhållande till den teoretiskt möjliga, i procent. Över 100 procent innebär alltså att samhället befinner sig ovanför IPF-kurvan i diagrammet ovan. Diagrammet nedan visar BNP/capita på x-axeln och IER på y-axeln, återigen med samma fyra samhällen ovanför eller på hållbarhetens gräns. Här har de också fört in en rad samhällen från idag -- de vitröda ringarna -- för jämförelse med de 28 historiska datapunkterna som är de mörkblå ringarna.
Milanovic, Lindert och Williamson avslutar sin artikel med att hävda att måtten IPF och IER hädanefter bör användas i studier av nutida frågor, men själv kan jag tycka att det fräckaste med deras artikel i själva verket är de historiska data som de tagit fram, som är mycket fascinerande.
Referenser
Branko Milanovic, Peter H. Lindert and Jeffrey G. Williamson, “Pre-Industrial Inequality”, Economic Journal 2011.
Om man vill studera inkomstfördelningen i historiska samhällen så finns det olikt för samhällen efter ungefär 1950 (och undantaget Toskana 1427) förstås inga hushållssurveys eller likartade datakällor att använda. Milanovic, Lindert och Williamson använder därför klasstabeller som ekonomer, statistiker och samhällsinriktade människor tog fram förr i tiden, för att studera inkomstfördelningen. Dessa klasstabeller sammanfattade och rangordnade samhällen, med adel och liknande i toppen och tjänare i botten. Hur detaljerade klassindelningarna var varierar. MLW har 28 stycken klasstabeller att använda, från samhällen från Rom år 14 e.Kr. till brittiska Indien år 1947. Antalet klasser som de använder varierar från tre stycken i Kina år 1880 och Nueva Espana år 1784-89 till 56 i England och Wales 1759 och 813 i Brasilien 1872. Deras skattade ginis varierar mellan 23,9 i Kina 1880 och 28,1 i Neapel 1801 till 57 i Maghreb 1880, 61 i Holland 1732 och 63,6 i Chile 1861. (s 263) Det klassiska exemplet på en klasstabell/social tabell är Gregory Kings för England och Wales år 1688. King delar in samhället i 31 klasser, från "cottagers", "paupers" och "vagrants" i botten till bönder, mindre och större "traders" och upp till "lords".
Milanovic, Lindert och Williamson använder uppgifter om klassernas genomsnittsinkomster för att räkna ut gini-koefficienter för samhället. De gör det på två olika sätt. En låg skattning som de kallar Gini1 räknar de ut genom att räkna med att det inte finns någon inkomstspridning inom klasserna utan att all inkomstspridning sker mellan klasser. Den högre skattningen, gini2, är den högsta möjliga inkomstojämlikheten givet att varje individ inom en högre klass måste ha högre inkomst än individer i en lägre klass. Skillnaden mellan de två måtten är i de flesta fallen liten, säger de, eftersom den mesta ojämlikheten beror på klasstatus. Måttens precision beror dock på a) hur klasstrukturerat samhället i realiteten var, och b) hur många klasser tabellerna som beräkningarna bygger på innehåller.
I diagrammet nedan är BNP per capita på x-axeln -- och kom ihåg att desto högre BNP/c, desto mer inkomstojämlikhet "tål" samhället utan att underklassen svälter ihjäl -- och gini2-måttet på y-axeln. Milanovic, Lindert och Williamson har plottat "inequality possibility frontier", IPF som en kurva från nere till vänster till uppe till höger.
Fyra samhällen hade enligt beräkningarna ohållbart stor ojämlikhet: Moghul-Indien år 1750, Nueva Espana år 1790, Kenya 1927 och Maghreb år 1880. Alla fyra var kolonier.
Utifrån IPF räknar Milanovic, Lindert och Williamson ut "inequality extraction ratio" (IER), som är hur stor den mätta ojämlikheten var i förhållande till den teoretiskt möjliga, i procent. Över 100 procent innebär alltså att samhället befinner sig ovanför IPF-kurvan i diagrammet ovan. Diagrammet nedan visar BNP/capita på x-axeln och IER på y-axeln, återigen med samma fyra samhällen ovanför eller på hållbarhetens gräns. Här har de också fört in en rad samhällen från idag -- de vitröda ringarna -- för jämförelse med de 28 historiska datapunkterna som är de mörkblå ringarna.
Milanovic, Lindert och Williamson avslutar sin artikel med att hävda att måtten IPF och IER hädanefter bör användas i studier av nutida frågor, men själv kan jag tycka att det fräckaste med deras artikel i själva verket är de historiska data som de tagit fram, som är mycket fascinerande.
Referenser
Branko Milanovic, Peter H. Lindert and Jeffrey G. Williamson, “Pre-Industrial Inequality”, Economic Journal 2011.
Inga kommentarer:
Skicka en kommentar