Роль количественных методов в понимании исторического экономического неравенства

Налоговые данные имеют известные ограничения. Они фиксируют только население, которое регистрирует налоги, часто исключая самых бедных, которые зарабатывают ниже порога освобождения. Уклонение от налогов и уклонение от уплаты становятся более выраженными при более высоких уровнях доходов. Изменения в налоговом законодательстве - например, включение прироста капитала в налогооблагаемый доход - могут создавать искусственные перерывы в серии. Исследователи используют различные методы коррекции, включая интерполяцию Парето для оценки хвостовых распределений и сверки национальных счетов для захвата незарегистрированного дохода.

Запасы завещания и записи о недвижимости

В периоды до введения современного подоходного налогообложения, завещания инвентаризации предлагают самый богатый источник данных богатства.Когда человек умер, суды во многих европейских и колониальных юрисдикциях составили подробные инвентаризации личной собственности - мебель, скот, инструменты, наличные деньги, долги, и иногда недвижимость.Историки использовали эти документы для изучения имущественного неравенства в ранней современной Англии, колониальной Северной Америке и доиндустриальной континентальной Европе.

Классическое исследование Элис Хэнсон Джонс реконструировало распределение богатства для тринадцати американских колоний накануне Революции, обнаружив крайнюю концентрацию на Юге и большее равенство в Новой Англии. Более поздняя работа использовала крупномасштабную оцифровку английских записей завещания с шестнадцатого по восемнадцатый век, документируя растущую концентрацию богатства во время Коммерческой Революции. Основным недостатком является то, что записи завещания преобладают над богатыми - бедные люди часто не оставляли инвентарь - и они исключают унаследованную землю в некоторых правовых системах. Весовые корректировки и исправления для неслучайного отбора необходимы.

Серия Заработная плата и цены

Для изучения неравенства среди рабочих и низших классов исследователи полагаются на записи заработной платы и индексы цен. Отчеты о ежедневной или сдельной заработной плате существуют для многих регионов: английские строители с тринадцатого века вперед, французские сельскохозяйственные рабочие с восемнадцатого века, японские ремесленники с периода Токугава. В сочетании с данными о ценах на основные потребительские товары — зерно, хлеб, пиво, топливо и жилье — эти ставки заработной платы могут использоваться для расчета реальной заработной платы и оценки неравенства потребления.

Проект «Измерение стоимости» предоставляет исторические данные о заработной плате и ценах для Великобритании, США, Австралии и ряда других стран.Основным выводом из сравнительных исследований заработной платы является «Великая дивергенция»: реальная заработная плата в Западной Европе и Северной Америке начала отходить от заработной платы в Азии и Восточной Европе около 1800 года, разрыв, который резко расширился во время промышленной революции. Это расхождение является как движущей силой, так и следствием неравенства на глобальном уровне.

Переписи и демографические документы

Переписи населения, в то время как в основном предназначены для подсчета голов, часто содержат занятие, стоимость имущества, состав домохозяйства, а иногда и прямые вопросы дохода или богатства. Федеральная перепись США с 1850 года записывала стоимость недвижимости и личной собственности, позволяя экономистам строить распределение богатства для Соединенных Штатов девятнадцатого века. Продольные переписи связи - сопоставление людей через волны переписи - позволяют изучать экономическую мобильность и передачу статуса между поколениями.

Шведские и норвежские переписные материалы особенно ценны, потому что они охватывают все население и включают подробную информацию о занятости и доходах, начиная с восемнадцатого века.Скандинавские исторические базы данных, такие как шведские демографические базы данных Национального архива, использовались, чтобы показать, что мобильность была относительно высокой в доиндустриальных аграрных обществах, но уменьшилась с индустриализацией и урбанизацией.

Ключевые количественные методы анализа неравенства

После сбора данных ученые применяют стандартный набор мер, предназначенных для характеристики распределения ресурсов.

Коэффициент Джини и кривая Лоренца

Коэффициент Джини остается наиболее широко используемой сводной статистикой неравенства. Он колеблется от 0, представляя совершенное равенство, где каждая единица имеет одну и ту же долю, до 1, представляя совершенное неравенство, где одна единица имеет все. Коэффициент может быть вычислен из любого распределения дохода, богатства или потребления. Кривые Лоренца обеспечивают базовое визуальное представление: кумулятивная доля ресурсов, удерживаемых каждым процентилем населения, настроенная против кумулятивной доли населения. Чем дальше кривая Лоренца изгибается от 45-градусной линии совершенного равенства, тем выше коэффициент Джини.

Историки оценили коэффициенты Джини для обществ от Древнего Рима до США XX века, что позволило провести сравнения в совершенно разные эпохи. Например, оценки Джини для Римской империи на пике её доходности колебались от 0,39 до 0,43, сравнимые с США в 1950-х годах. Доиндустриальная Европа обычно демонстрировала значения Джини от 0,45 до 0,60 для богатства, с более высокими значениями в городских коммерческих центрах и более низкими значениями в регионах натурального хозяйства. Эти сравнения показывают, что неравенство — это не простая функция экономического развития, а формируется институциональными механизмами, нормами наследования и политической властью.

Лучшие доходы и акции богатства

Большая часть современной литературы по историческому неравенству фокусируется на акциях с высоким доходом — доля общего дохода, начисленная на 1%, 0,1% или 0,01% населения. Этот подход, впервые предложенный Саймоном Кузнецом в 1950-х годах и возрожденный Пикетти и Саезом в 2000-х годах, имеет несколько преимуществ. Верхние акции менее чувствительны к ошибкам измерения в нижней части распределения, где качество данных часто является самым низким. Их можно надежно оценить из налоговых таблиц, которые охватывают только верхний хвост. И они фиксируют динамику, которая наиболее важна для понимания власти и политического влияния.

Историческая картина поразительна. В США доля доходов в 1% составляла примерно 20% в 1920-х годах, упала примерно до 10% в 1950-х годах и к 2010-м годам выросла до более чем 20%. Аналогичные U-образные траектории появляются в Великобритании, Франции, Японии и Канаде, хотя и с вариациями в сроках и масштабах. В Скандинавии форма U более мелкая, что отражает влияние более сильного прогрессивного налогообложения и сокращения заработной платы. Лучшие доли богатства следовали аналогичным путем: доля богатства, принадлежащая 1% самых богатых в Европе, упала с 60% в 1900 году до 20% к 1970 году и стабилизировалась или незначительно выросла после этого.

Меры мобильности между поколениями

Неравенство касается не только распределения в один момент времени; оно также касается того, как экономические позиции сохраняются в разных поколениях. Эластичность между поколениями измеряет процентное изменение дохода ребенка, связанное с 1%-ным изменением дохода родителей. МГЭ 0,5 означает, что половина преимущества дохода передается от одного поколения к другому. Корреляции ранга, связанная мера, сравнивают процентильное ранг детей по отношению к их родителям в распределении дохода.

Исследования исторической мобильности сталкиваются с серьезными проблемами данных, потому что они требуют связи людей через поколения. Исследователи использовали фамилии в качестве прокси для линии, сопоставления записей переписи и баз данных регистрации браков. Исследования ранней современной Англии, используя распределения фамилий из записей завещания, находят значения IGE между 0,4 и 0,6 для богатства - выше, чем многие современные оценки для той же страны, предполагая, что доиндустриальные общества были не более мобильными, чем современные. Исследования мобильности в Соединенных Штатах, используя исторические связи переписи, показывают, что мобильность была выше в девятнадцатом веке, чем сегодня, но снижение может отражать растущее неравенство, а не изменение структуры возможностей.

Основные эмпирические выводы из количественных исторических исследований

Десятилетия количественной работы позволили сделать несколько убедительных выводов, которые меняют традиционные представления об экономической истории.

Великое нивелирование двадцатого века

Наиболее драматичным примером, задокументированным количественными историками, является значительное сокращение неравенства доходов и богатства в большинстве западных стран примерно между 1914 и 1970 гг. Доля доходов в верхнем доходе упала вдвое или более, коэффициенты Джини упали, а концентрация богатства снизилась еще более резко. Причины были множественными: физическое разрушение капитала и инфляция мировых войн, прогрессивное налогообложение доходов и имущества, которое выросло до конфискационных уровней, расширение организованного труда и коллективных переговоров и строительство государств социального обеспечения, которые перераспределяли ресурсы через государственные пенсии, здравоохранение и образование.

Это Великое выравнивание было не постепенным, эволюционным процессом, а концентрированным историческим эпизодом, вызванным политическим выбором и катастрофическими событиями. Количественные данные показывают, что выравнивание не было в основном рыночным; оно было результатом явных политических вмешательств. После 1970 года многие из этих вмешательств были отменены - были снижены верхние предельные налоговые ставки, ускорилось финансовое дерегулирование и сила профсоюзов снизилась - и неравенство снова выросло. Подразумевается, что перераспределение не является автоматическим следствием экономического роста, но требует устойчивой политической приверженности.

Постоянство неравенства в долгосрочной перспективе

Несмотря на резкое снижение середины XX века, долгосрочные количественные исследования также показывают замечательную устойчивость неравенства на протяжении веков. Концентрация богатства во Франции XVIII века, измеряемая по запасам завещания, не отличается резко от уровней, наблюдаемых в начале XXI века после корректировки на институциональные изменения. Доиндустриальная Англия видела коэффициенты богатства Джини, колеблющиеся между 0,50 и 0,70 в шестнадцатом и девятнадцатом веках, в диапазоне не далеко от современных капиталистических экономик.

Эта настойчивость предполагает, что рыночные экономики обладают присущими им тенденциями к концентрации. Возврат к капиталу, как правило, превышает темпы роста экономики - знаменитое состояние r & g; g, идентифицированное Пикетти - генерирующее самоусиливающееся накопление наверху. Наследование и брак между богатыми семьями еще больше укрепляют положение. Без компенсирующих сил - войны, депрессии, прогрессивного налогообложения или социальных движений - неравенство может быть состоянием капиталистических обществ по умолчанию.

Расхождение между капиталом и трудом

Количественная историческая работа также зафиксировала долгосрочный сдвиг в функциональном распределении доходов между капиталом и трудом. Доля капитала в национальном доходе, которая начисляется владельцам капитала, а не работникам, в доиндустриальных экономиках составляла около 35-40%, упала примерно до 20-25% во время послевоенного бума и выросла обратно до 30% или более в последние десятилетия. Изменения в доле капитала напрямую связаны с неравенством, потому что доход от капитала гораздо более концентрирован, чем доход от труда.

Рост доли капитала после 1980 года был обусловлен несколькими факторами: технологическими изменениями, которые благоприятствуют машинам, а не рабочим, глобализацией, которая снижает заработную плату в развитых странах, и политикой, которая снижает переговорную силу труда. Количественные модели разложения позволяют исследователям распределять изменения между этими конкурирующими объяснениями, хотя соглашение о весах остается неуловимым.

Сильные стороны, ограничения и необходимость контекста

Сила количественных доказательств

Количественные методы обеспечивают объективность, прозрачность и воспроизводимость, которых не могут достичь только качественные подходы. Гипотезы могут быть статистически проверены, результаты могут быть сопоставлены по регионам и эпохам, а предубеждения в исторических записях исправлены путем вычисления и взвешивания. Масштабные проекты данных теперь позволяют мета-анализам синтезировать сотни локальных исследований в глобальные картины. Способность точно измерять неравенство растворила многие исторические мифы — например, что доиндустриальные общества были относительно равными или что капитализм естественным образом распределяет выгоды для всех.

Количественные доказательства также дисциплинируют историческое воображение. Когда высказывается утверждение о неравенстве — например, что Позолоченный век был самым неравным периодом в американской истории — это можно проверить на основе систематических данных. Доказательства показывают, что концентрация богатства в 1920-х годах превысила концентрацию Позолоченного века, и что подъем после 1980 года восстановил только часть более раннего пика. Такие тесты заставляют ученых уточнять свои аргументы и выходить за рамки анекдота.

Постоянные вызовы и подводные камни

Несмотря на эти сильные стороны, количественные исторические исследования сталкиваются с серьезными ограничениями, которые должны признать практикующие. Качество данных является самой фундаментальной проблемой. Исторические записи фрагментарны и систематически предвзяты: бедные, женщины и порабощенное население недопредставлены или полностью отсутствуют в налоговых списках и запасах завещания. Определенные изменения во времени - то, что считается доходом, богатством или семейной единицей - делают сравнения между веками опасными. Ошибки измерения могут быть существенными, а размеры выборки для далекого прошлого часто малы, ограничивая статистическую власть.

Более того, количественный анализ сам по себе не может объяснить причинные механизмы. Регрессия, показывающая корреляцию между войной и снижением неравенства, не может различать пути: разрушение капитала, фискальная экспансия, ужесточение рынка труда или институциональная реформа. Причинный вывод требует естественных экспериментов, инструментальных переменных или тщательных качественных тематических исследований. Количественные методы лучше всего понимать как инструменты для точного описания закономерностей, а не для выявления основных причин без дополнительных доказательств.

Интеграция чисел с нарративами

Наиболее успешные исследования исторического неравенства сочетают количественную строгость с качественной глубиной. Числа могут рассказать нам, что произошло и когда , но они изо всех сил пытаются понять, почему . Качественные источники — парламентские дебаты, газетные передовицы, частные письма, судебные записи и политические манифесты — необходимы для понимания идеологических обязательств, политических коалиций и социальных движений, которые сформировали политику перераспределения.