L'importanza crescente della misura nella storia economica

L'indeguatezza economica è riemergeta come una delle sfide della politica pubblica che definiscono il ventunesimo secolo. Dall'ascesa dei movimenti populisti ai dibattiti sulla riforma fiscale, la distribuzione delle risorse modella la stabilità politica e sociale. Tuttavia, le discussioni contemporanee spesso soffrono di amnesia storica. Senza capire quanto la disuguaglianza si sia evoluta nei secoli, è impossibile valutare se le attuali tendenze numeriche siano senza precedenti o cicliche, se gli interventi politici siano riusciti negli archivistici.

I metodi quantitativi, le tecniche statistiche applicate ai dati storici, hanno trasformato la storia economica negli ultimi quattro decenni, permettendo ai ricercatori di misurare la disuguaglianza con precisione, testare le ipotesi causali, confrontare le società separate dal tempo e dallo spazio, e identificare modelli a lungo termine invisibili all'osservazione qualitativa da soli.

L'evoluzione della storia economica quantitativa

L'applicazione dei numeri alle questioni storiche non è nuova. Gli aritmetici politici primitivi come William Petty e Gregory King nel XVII secolo stimarono il reddito e la popolazione nazionale. Ma la storia economica quantitativa moderna – spesso chiamata cliometrics – sono emersi negli anni '60 e '70 quando economisti e storici hanno cominciato sistematicamente applicando analisi di regressione, contabilità nazionale e ragionamento controproducente ai problemi storici.

Nel corso del tempo, l'attenzione si è spostata dalla crescita aggregata alle questioni di distribuzione. La pubblicazione del rapporto tra Thomas Piketty e il censimento del XX secolo nel 2013 ha segnato un momento di spartiacque. Piketty e i suoi collaboratori hanno compilato una serie di lunga durata senza precedenti per la concentrazione di reddito e di ricchezza in decine di paesi, mostrando che l'ineguaglianza segue un reddito a forma di U che cresce nel XX secolo.

Fonti di dati fondamentali per la misura di disuguaglianza storica

La ricerca storica quantitativa sulla disuguaglianza inizia con materiali di origine mai progettati per l'analisi economica moderna. Gli studiosi devono identificare, digitalizzare, pulire e armonizzare i record frammentari che si estendono da secoli.

Resi fiscali e documenti fiscali

I dati relativi alle imposte sulle entrate e sulle proprietà forniscono le prove più sistematiche per la disuguaglianza prima della metà del XX secolo. Il Regno Unito ha introdotto una tassa sul reddito progressivo nel 1842, e le successive leggi sulle finanze hanno prodotto tabulazioni pubblicate dei contribuenti per mezzo di una staffa di reddito.

I dati fiscali hanno limitazioni ben note, che catturano solo la popolazione che fa registrare le tasse, spesso escludendo i più poveri che guadagnano sotto la soglia di esenzione. L'elusione fiscale e l'evasione diventano più pronunciate a livelli di reddito più elevati. Le modifiche del diritto tributario, ad esempio, l'inclusione dei guadagni di capitale nel reddito imponibile, possono creare rotture artificiali nella serie.

Probate Inventories and Estate Records

Per periodi prima dell'introduzione della tassazione dei redditi moderni, gli inventari di successione offrono la fonte più ricca di dati di ricchezza. Quando un individuo è morto, i tribunali in molte giurisdizioni europee e coloniali hanno compilato in dettaglio inventari di proprietà personale - l'abbigliamento, il bestiame, gli strumenti, il denaro, i debiti dovuti, e occasionalmente i beni immobiliari.

Lo studio classico di Alice Hanson Jones ha ricostruito le distribuzioni di ricchezza per le tredici colonie americane alla vigilia della Rivoluzione, trovando una concentrazione estrema nel sud e una maggiore uguaglianza nel New England. Il lavoro più recente ha sfruttato la digitalizzazione su larga scala dei registri di successione inglesi dal XVI al XVIII secolo, documentando l'aumento della concentrazione di ricchezza durante la rivoluzione commerciale.

Serie di prezzi e di Wage

Per studiare la disuguaglianza tra lavoratori e classi inferiori, i ricercatori si affidano ai registri salariali e agli indici dei prezzi. Esistono registrazioni di salari giornalieri o a tasso ridotto per molte regioni: lavoratori inglesi edili del XIII secolo in poi, lavoratori agricoli francesi del XVIII secolo, artigiani giapponesi del periodo Tokugawa. Combinati con i dati dei prezzi per i beni di consumo di base, cereali, pane, birra, carburante e alloggi, questi tassi salariali possono essere utilizzati.

Il progetto MeasuringWorth[[[]] fornisce dati storici sui salari e sui prezzi per il Regno Unito, per gli Stati Uniti, per l'Australia e per diversi altri paesi. Un importante risultato di studi comparativi sui salari è la "Grande Divergenza": i salari reali in Europa occidentale e Nord America hanno cominciato a allontanarsi da quelli in Asia e Europa orientale intorno al 1800, un divario che si è notevolmente allargato durante la rivoluzione industriale.

Census Records e documenti demografici

I censimenti della popolazione, mentre sono stati progettati principalmente per contare le teste, contengono spesso occupazione, valori di proprietà, composizione delle famiglie, e talvolta questioni dirette sul reddito o sulla ricchezza. Il censimento federale degli Stati Uniti dal 1850 in poi ha registrato valori reali e personali, permettendo agli economisti di costruire distribuzioni di ricchezza per gli Stati Uniti del XIX secolo.

I materiali censimenti svedesi e norvegesi sono particolarmente preziosi perché coprono l'intera popolazione e comprendono informazioni dettagliate sul lavoro e sul reddito a partire dal XVIII secolo. Le basi di dati storici scandinave, come lo svedese []]], sono state utilizzate per dimostrare che la mobilità era relativamente elevata nelle società agrarie pre-industriali, ma declinata con l'industrializzazione e l'urbanizzazione.

Tecniche Quantitative chiave per analizzare l'ineguaglianza

Una volta che i dati vengono assemblati, gli studiosi applicano un toolkit standard di misure volte a caratterizzare la distribuzione delle risorse.

La curva Gini Coefficiente e Lorenz

Il coefficiente Gini rimane la statistica sommaria più utilizzata per la disuguaglianza, che varia da 0, rappresentando una perfetta uguaglianza dove ogni unità detiene la stessa quota, a 1, rappresentando una perfetta disuguaglianza dove un'unità tiene tutto. Il coefficiente può essere calcolato da qualsiasi distribuzione di reddito, ricchezza o consumo. Le curve Lorenz forniscono la rappresentazione visiva sottostante: la quota cumulativa delle risorse detenute da ogni popolazione per centoile, tracciata contro la popolazione cumulativa.

Gli storici hanno stimato che i coefficienti di Gini per le società dall'antica Roma agli Stati Uniti del XX secolo, permettendo confronti in epoche molto diverse. Ad esempio, Gini stima per l'Impero Romano al suo picco vanno da 0,39 a 0,43 per l'eredità, paragonabili agli Stati Uniti negli anni '50. L'Europa preindustriale mostrava in genere valori di Gini tra 0,45 e 0,60 per la ricchezza, con valori più elevati nei centri commerciali urbani e nei valori inferiori di sussistenza, in termini di sottososteni.

Principali entrate e quote di ricchezza

Gran parte della letteratura recente in disuguaglianza storica si concentra sulle quote di reddito superiore — la frazione del reddito totale che matura al più ricco 1%, 0,1%, o 0,01% della popolazione. Questo approccio, pionieristico di Simon Kuznets nel 1950 e rianimato da Piketty e Saez nel 2000, ha diversi vantaggi.

Negli Stati Uniti, la quota di reddito dell'1% superiore è stata pari a circa il 20% negli anni '20, è scesa a circa il 10% negli anni '50, e ha riportato a oltre il 20% nel 2010.

Misure di mobilità intergenerazionale

L'elasticità intergenerazionale (IGE) misura il cambiamento percentuale del reddito di un bambino associato a un cambiamento dell'1% del reddito dei genitori. Un IGE di 0,5 significa che la metà del vantaggio del reddito viene trasmesso da una generazione all'altra.

Gli studi di mobilità storica devono affrontare gravi sfide di dati perché richiedono un collegamento tra individui di diverse generazioni. I ricercatori hanno usato i cognomi come proxy per l'allineamento, il census record e le banche dati di registrazione del matrimonio. Studi dell'Inghilterra moderna, utilizzando le distribuzioni di cognomi da record di successione, trovano i valori IGE tra 0,4 e 0,6 per la ricchezza - più alti di molte stime moderne per lo stesso paese, suggerendo che le società pre-industriali crescita non erano più mobili rispetto a quelli contemporanei.

Principali risultati empirici della ricerca storica quantitativa

Decenni di lavoro quantitativo hanno prodotto diversi risultati robusti che rimodellano le narrazioni convenzionali sulla storia economica.

Il grande livellamento del Novecento

Il modello più drammatico documentato dagli storici quantitativi è la grande riduzione del reddito e della disuguaglianza di ricchezza in tutti i paesi occidentali tra il 1914 e il 1970. Le quote di reddito più alte sono diminuite di metà o più, i coefficienti di Gini sono calati, e la concentrazione di ricchezza è diminuita ancora più ripidamente. Le cause sono state molteplici: la distruzione fisica del capitale e l'inflazione della sanità delle guerre mondiali, il reddito progressivo e la tassazione immobiliare che è aumentato a livelli confiscati, l'espansione del welfare sociale, l'espansione del welfare sociale organizzato e l'espansione del welfare stati ridistribuito.

Questo Grande Livellamento non è stato un processo evolutivo graduale ma un episodio storico concentrato guidato da scelte politiche e eventi cataclismici. Le prove quantitative dimostrano che il livellamento non era principalmente orientato al mercato; ha provocato interventi politici espliciti. Dopo il 1970, molti di questi interventi sono stati sostenuti – i tassi fiscali marginali sono stati ridotti, la deregolazione finanziaria accelerata, e il potere dei sindacati di lavoro è diminuito – e la ridistribuzione automatica è implicazione.

La Persistenza della Diseguaglianza Sopra la Lunga Corsa

Nonostante il drammatico declino della metà del XX secolo, studi quantitativi a lungo termine rivelano anche una notevole persistenza nella disuguaglianza nel corso dei secoli. La concentrazione della ricchezza nella Francia settecentesca, misurata attraverso inventari di successione, non differisce drammaticamente dai livelli osservati nei primi vent'anni dopo l'adeguamento per i cambiamenti istituzionali.

Questa persistenza suggerisce che le economie di mercato possiedono tendenze intrinseche verso la concentrazione. I ritorni al capitale tendono a superare il tasso di crescita dell'economia—la famosa condizione r > g identificata da Piketty—generando l'accumulo di auto-riinforzo in cima. L'eritance e il matrimonio tra famiglie ricche ulteriormente radicano la posizione. Senza controvalori forze—guerra, depressione, tassazione progressiva, o movimenti sociali—larità capitalista potrebbe essere lo stato di default di società capitalistiche.

La divergenza tra capitale e lavoro

Il lavoro storico quantitativo ha anche documentato un lungo periodo di cambiamento nella distribuzione funzionale del reddito tra capitale e lavoro. La quota di capitale del reddito nazionale — la frazione che si accresce ai proprietari di capitale piuttosto che ai lavoratori — ha raggiunto circa il 35-40% nelle economie preindustriali, è scesa a circa il 20-25% durante il boom postbellico, e ha risalito al 30% o più negli ultimi decenni.

L'aumento della quota di capitale dopo il 1980 è stato guidato da diversi fattori: il cambiamento tecnologico che favorisce le macchine sui lavoratori, la globalizzazione che deprime i salari nelle economie avanzate e le politiche che riducono la potenza di contrattazione del lavoro.

Punti di forza, limiti e la necessità di contesto

Il potere delle prove quantitative

I metodi quantitativi forniscono obiettività, trasparenza e riproducibilità che non possono raggiungere gli approcci qualitativi. Le ipotesi possono essere statisticamente testate, i risultati benchmark in tutte le regioni e le epoche, e le biasi nei record storici corretti attraverso l'imputazione e la ponderazione.

Quando si fa ricorso alla disuguaglianza, ad esempio, che l'età Gilded era il periodo più disuguale della storia americana, può essere testato contro i dati sistematici. La prova mostra che la concentrazione di ricchezza negli anni venti ha superato quella dell'età Gilded, e che l'aumento post-1980 ha recuperato solo parte del picco precedente.

Sfide persistenti e cadute

Nonostante questi punti di forza, la ricerca storica quantitativa deve affrontare gravi limitazioni che i praticanti devono riconoscere. La qualità dei dati è il problema più fondamentale. I registri storici sono frammentari e sistematicamente biased: i poveri, le donne e le popolazioni schiavizzate sono sottorappresentate o completamente assenti da rotoli fiscali e da inventari di successione.

Inoltre, l'analisi quantitativa da sola non può spiegare meccanismi causali[]]. Una regressione che mostra una correlazione tra la guerra e il declino della disuguaglianza non può distinguere tra i percorsi: distruzione del capitale, espansione fiscale, serraggio del mercato del lavoro, o riforma istituzionale.

Integrazione di Numeri con i Narrativi

I movimenti di disuguaglianza storica di maggior successo combinano il rigore quantitativo con la profondità qualitativa. I numeri possono dirci che ] è accaduto e quando[]]], ma lottano per catturare ] perché]]]]]]. Fonti qualitative—parlamentarialimenta dibattiti, editoriali, giornali, giornalismo, relazioni politiche, relazioni politiche politiche politiche politiche politiche, relazioni politiche, relazioni politiche politiche politiche, relazioni politiche politiche politiche, relazioni politiche, relazioni politiche politiche politiche, relazioni politiche, relazioni politiche, relazioni politiche, relazioni politiche, relazioni politiche, relazioni politiche, relazioni politiche, relazioni politiche, relazioni politiche, relazioni politiche, relazioni politiche, relazioni politiche, relazioni politiche, relazioni politiche, relazioni politiche, relazioni politiche, relazioni politiche, relazioni politiche, relazioni politiche, relazioni politiche, relazioni politiche

Ad esempio, i dati quantitativi mostrano una forte diminuzione delle quote di reddito degli Stati Uniti dopo il 1932, ma la comprensione che la goccia richiede la lettura della nuova legislazione di Deal, che traccia l'influenza politica del lavoro organizzato, analizzando le decisioni della Corte Suprema che hanno sostenuto la tassazione progressiva, e esaminando la propaganda di guerra che ha incoraggiato il commercio di obbligazioni e la restrizione salariale.

Quando diverse fonti quantitative danno segnali contrastanti – ad esempio, i rendimenti fiscali che suggeriscono l'aumento della disuguaglianza e i sondaggi dei consumi domestici che mostrano stabilità – le prove qualificanti su come ogni fonte di dati è stata raccolta possono risolvere la contraddizione.

Frontiere di Ricerca di Diseguaglianza storica quantitativa

Il campo continua a progredire rapidamente, guidato da nuovi dati e metodi, e diversi sviluppi sono particolarmente promettenti.

I registri di successione di Venezia, i registri fiscali di Istanbul e i rotoli di censimento della Cina Qing sono stati trascritti e collegati. Il Global Inequality Research Initiative ad Harvard coordina molti di questi progetti.

In secondo luogo, i metodi computazionali stanno migliorando la qualità delle stime storiche. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono classificare le professioni dalla scrittura del censimento storico, imputare i valori mancanti più accuratamente, e corrispondere record attraverso dataset con maggiore precisione.

In terzo luogo, l'integrazione della ricerca storica di disuguaglianza con i dibattiti politici contemporanei è approfondimento. Le banche centrali, i ministeri finanziari e le organizzazioni internazionali utilizzano sempre più serie di disuguaglianza a lungo termine per calibrare i modelli e valutare le proposte politiche.

Infine, gli studiosi stanno andando oltre il reddito e la ricchezza per misurare la disuguaglianza multidimensionale—migliorare la salute, l'istruzione, lo stato legale e il potere politico.

Conclusione: Perché la storia quantitativa si opprime per il presente

Lo studio quantitativo della disuguaglianza economica storica è maturato in una disciplina rigorosa e politica-rilevante, documentata la Grande Livellamento della metà del Novecento, la persistenza strutturale della concentrazione e il potente ruolo della politica nella distribuzione, ha distrutto semplici narrazioni sulla traiettoria naturale del capitalismo e ha fornito le basi probatorie per dibattiti sulla tassazione, l'eredità e la spesa sociale.

La storia più quantitativa riconosce i propri limiti, cerca la corroborazione da fonti qualitative e rimane consapevole che dietro ogni punto di dati si trova una storia umana – di lavoro, eredità, tassazione e lotta politica. Come i politici si aggrappano con l'aumento della disuguaglianza di oggi, la prospettiva a lungo termine offerta da metodi quantitativi è più preziosa che mai.