Riassunto analitico
In questa tesi studiamo gli effetti di un long-run technology shock sulla disuguaglianza di reddito nel contesto statunitense, sulla base di dati annuali che vanno dal 1966 al 2019. La variabile di riferimento per il technology shock è la utilization-adjusted Total Factor Productivity elaborata da John Fernald; includiamo nel modello anche lo S&P 500 e la BC5Y, in quanto riconosciuti per la loro lungimiranza nel fornire informazioni predittive sui movimenti dell'economia in generale e della TFP. Identifichiamo il technology shock come l'unico avente effetto sulla TFP nel lungo periodo, che scegliamo essere 15 anni dopo lo shock. Pertanto, studiamo l'effetto del suddetto shock su una serie di variabili di nostro interesse estratte dal World Inequality Database e dai Distributional National Accounts per gli Stati Uniti (Piketty, Saez e Zucman), quali il coefficiente di Gini del reddito pre-tax e post-tax, le quote di reddito nazionale pre-tax, post-tax e da lavoro detenute dal 10% più ricco e dal 50% più povero della distribuzione, il reddito da lavoro medio percepito dal 10% più ricco e dal 50% più povero e il reddito medio da capitale guadagnato dal 10% più ricco. La nostra analisi rivela evidenze sul ruolo fondamentale del progresso tecnologico nel determinare la tendenza al rialzo della disuguaglianza di reddito, nonché sulla polarizzazione dei redditi.
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Abstract
In this thesis we study the effects of a long-run technology shock on income inequalityin the US context, based on annual data ranging from 1966 to 2019. The reference variable for the technology shock is utilization-adjusted Total Factor Productivity computed by John Fernald; we also include the S&P 500 and BC5Y in the model, as they are recognized as forward-looking in providing predictive information on movements ofthe economy in general and of TFP. We identify the technology shock as the only one affecting TFP in the long run, which we choose to be 15 years after the shock. Therefore, we study the effect of the aforementioned shock on a series of variables of our interest extracted from the World Inequality Database and from the Distributional National Accounts for the US (Piketty, Saez and Zucman), such as the Gini coefficient of pre-tax and post-tax income, the shares of pre-tax, post-tax and labor income held by the top10% and the bottom 50%, the average labor income earned by the top 10% and the bot-tom 50%, and the average capital income earned by the top 10%. Our analysis reveal evidence regarding the fundamental role of technological progress in determining the upward trend of income inequality, as well as evidence regarding the income polarization.
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