Neglected Dimensions of Inequality

Abstract

This thesis evaluates different non-monetary dimensions of economic inequality, their contribution to total inequality, and their relation to monetary dimensions such as income and wealth. Throughout the chapters, perceptions of economic inequality are used to determine the relative importance of the respective dimensions, to construct a univariate inequality measure, and to assess the development of multidimensional inequality in Germany and the euro area. Chapter Two derives a definition of inequality based on Bourdieu’s Capital Theory in order to assess (mis-)perceptions of inequality. To evaluate perceptions of inequality a precise survey instrument and an appropriate definition of inequality are needed. Many recent economic works focus on the former issue while disregarding the latter. Therefore, the first chapter empirically tests the multidimensional approach to perceived inequality using data from 18 European countries. The results of a Bayesian mixed effects model indicate that education, occupational prestige, family background, and employment status are important predictors of perceived inequality in addition to income and wealth. Educational mobility also helps to explain cross-country differences in perceptions. No evidence is found for extended reference groups across countries. These results support Bourdieu’s Capital Theory and indicate that misperceptions of inequality have frequently been overestimated in previous research. Chapter Three explores the normative and empirical problems involved in measuring inequality by means of a univariate index. Such indices require weighting dimension of inequality, which is done by estimating hedonic weights. In contrast to other works, I use the perception of inequality, derived from subjective social status, to estimate a weighting scheme that includes five out of six dimensions from the previous chapter. By aggregating outcomes using a generalized Gini and the hedonic weights, annual multidimensional economic inequality (MDEI) is calculated for the period from 2000 to 2016 for Germany. The results show that during this period MDEI is significantly higher than when equal weights are used, but lower than income inequality. Until 2006, multidimensional inequality in Germany increased at the same pace as income inequality, but since 2008, the trend of MDEI points downwards if one assumes imperfect substitution between dimensions. The counterfactual decomposition reveals that income contributes to inequality more than any other dimension, but the exceptional reduction in unemployment is the major cause of the decline by the MDEI. Variation in living standards across Europe, especially in income, has decreased over the last few decades, but the last recession brought convergence to a halt. Chapter Four asks, first, whether sigma-convergence is found when other dimensions of inequality are taken into account, and second, whether the recent economic recovery led to renewed convergence. To assess sigma-convergence, I estimate transnational inequality in the euro area (EA-13) using the decomposable multidimensional inequality as developed in Chapter Three. I quantify the contribution of factor shares to within- and between-group inequality across the euro area using a counterfactual decomposition method together with bootstrapped confidence intervals. The results suggest that, like income, multidimensional inequality increased significantly starting in 2008, mainly driven by income and employment status. Just two years later, in 2010, sigma-convergence started to decline, and in 2014 reached a level of divergence that had only been seen previously before the introduction of the euro. The income dimension best explains between-country divergence, but differences in employment status and the correlation between dimensions contributed substantially to within-country inequality. A formal club convergence test shows two of the European country clubs—Central Europe and Southern Europe—to be key drivers of divergence, with the exception of Spain as a potential outlier. Finally, Chapter Four indicates that the recent economic recovery in the euro area has brought about initial relief in multidimensional inequality, but that the level of transnational and between-country inequality as well as divergence remains high.

Die vorliegende Arbeit untersucht den Beitrag monetärer und nicht-monetäre Dimensionen zu wirtschaftlicher Ungleichheit. Unter Rückgriff auf die Wahrnehmungen wirtschaftlicher Ungleichheit von Individuen wird die relative Bedeutung der verschiedenen Dimensionen theoretisch und empirisch bestimmt, ein univariates Ungleichheitsmaß konstruiert sowie die Entwicklung multidimensionaler Ungleichheit in Deutschland und im Euroraum verfolgt.

Auf die Einleitung folgend, definiert Kapitel 2 Ungleichheit mithilfe der Kapitaltheorie Bourdieus, um die Wahrnehmungen von Ungleichheit und mögliche Differenzen im Vergleich zur Einkommens- und Vermögensverteilung zu bewerten. Eine Bewertung subjektiver Ungleichheit setzt einerseits ein präzises Erhebungsinstrument und andererseits eine angemessene Definition von Ungleichheit voraus. Viele bisherige Arbeiten konzentrieren sich dabei ausschließlich auf Ersteres und lassen damit Letzteres außer Acht. Deshalb nutzt das zweite Kapitel einen mehrdimensionalen Ansatz zur Erklärung der Wahrnehmung von Ungleichheit in achtzehn europäischen Ländern. Die Ergebnisse des bayesianischen geschätzten Mixed-Effekt-Modells deuten darauf hin, dass neben Einkommen und Vermögen auch Bildung, Berufsprestige, sozioökonomischer Status des Elternhaushaltes sowie der Beschäftigungsstatus wichtige Einflussfaktoren für die wahrgenommene Ungleichheit sind. Während die Differenzen in der Mobilität im Bildungssystem einen Teil der länderspezifischen Unterschiede erklären können, muss die Theorie erweiterter Referenzgruppen aufgrund der Ergebnisse abgelehnt werden. So kommt Kapitel 2 auf Basis der Kapitaltheorie von Bourdieu zu dem Schluss, dass verschiedene Dimensionen gemeinsam die Wahrnehmung von Ungleichheit besser erklären können als Einkommen und Vermögen allein und daraus folgend das Ausmaß der Fehleinschätzungen in Bezug auf Ungleichheit bisher überschätzt wurde. Kapitel 3 untersucht die normativen und empirischen Probleme, die mit der Messung von Ungleichheit mittels eines univariaten Index einhergehen. Die Gewichtung der unterschiedlichen Dimension von Ungleichheit erfolgt dabei mittels subjektiver Einschätzungen. Im Gegensatz zu früheren Arbeiten, die häufig auf Lebenszufriedenheit zurückgreifen, nutzt dieses Kapitel die Wahrnehmung von Ungleichheit, abgeleitet aus dem subjektiven sozialen Status, um fünf der sechs Dimensionen aus dem vorherigen Kapitel zu gewichten. Die einzelnen Dimensionen und ihre Verteilung werden mit einem generalisiertem Gini Index gemessen, der die Entwicklung der mehrdimensionalen Ungleichheit in Deutschland für den Zeitraum von 2000 bis 2016 verfolgt. Mehrdimensionale Ungleichheit ist demnach deutlich höher als bei einer gleichen Gewichtung aller Dimensionen, aber niedriger als Einkommensungleichheit. Bis 2006 nahm die multidimensionale Ungleichheit in Deutschland im gleichen Maße zu wie die Einkommensungleichheit. Seit 2008 jedoch deutet der Trend mehrdimensionaler Ungleichheit nach unten, während die Einkommensverteilung sich nur geringfügig verändert hat. Die Zerlegung der Ungleichheit in einzelnen Dimensionen zeigt, dass das Einkommen mehr als jede andere Dimension zur Ungleichheit beiträgt, die außergewöhnliche Reduzierung der Arbeitslosigkeit jedoch die Hauptursache für den Rückgang der mehrdimensionalen Ungleichheit in den letzten Jahren ist. Während sich im Laufe der Entwicklung der Europäischen Union die Differenzen im Lebensstandard zwischen den Ländern angeglichen haben, so ist dieser Prozess mit der Finanz- und Wirtschaftskrise seit 2008 zum Erliegen gekommen. In Kapitel vier steht daher die Frage im Vordergrund, ob die Divergenz der Einkommen in anderen Dimension ebenso zu beobachten ist und ob die wirtschaftliche Erholung der letzten Jahre zu einer erneuten Konvergenz geführt hat. Empirisch greift das letzte Kapitel den im vorherigen Kapitel entworfenen Ungleichheitsindex auf, um mehrdimensionale Ungleichheit länderübergreifend für den Euroraum zu schätzen. Konvergenz, beziehungsweise Divergenz wird dabei durch eine Zerlegung der Ungleichheit zwischen und innerhalb der Mitgliedsstaaten bewertet. Zur Divergenz zwischen den Ländern, die 2014 ihren Höhepunkt erreichte, hat neben der Ungleichheit der Einkommen auch der Beschäftigungsstatus beigetragen. Unter der Annahme eingeschränkter Substituierbarkeit der Dimension trieb zudem die steigende Korrelation zwischen den Dimensionen die allgemeine Ungleichheit und die Divergenz im Euroraum weiter an. Die jüngste wirtschaftliche Erholung im Euroraum hat dagegen bisher nur zu einem leichten Rückgang geführt. Das Niveau der mehrdimensionalen Ungleichheit als auch der Divergenz zwischen den Ländern liegt noch immer deutlich über den Ausgangswerten in 2005.