Saggi, articoli su riviste. Krugman ed altri
Problemi con i dati ne “Il capitale nel Ventunesimo Secolo” di Chris Giles (Financial Times 23 maggio 2014)
Data problems with Capital in the 21st Century
May 23 19:01
Professor Thomas Piketty’s Capital in the 21st Century has data on wealth inequality at its core. His data collection has been universally praised. Prof Piketty says he has collected,
“as complete and consistent a set of historical sources as possible in order to study the dynamics of income and wealth distribution over the long run”
However, when writing an article on the distribution of wealth in the UK, I noticed a serious discrepancy between the contemporary concentration of wealth described in Capital in the 21st Century and that reported in the official UK statistics. Professor Piketty cited a figure showing the top 10 per cent of British people held 71 per cent of total national wealth. The Office for National Statistics latest Wealth and Assets Survey put the figure at only 44 per cent.
This is a material difference and it prompted me to go back through Piketty’s sources. I discovered that his estimates of wealth inequality – the centrepiece of Capital in the 21st Century – are undercut by a series of problems and errors. Some issues concern sourcing and definitional problems. Some numbers appear simply to be constructed out of thin air.
When I have tried to correct for these apparent errors, a rather different picture of wealth inequality appeared (the spreadsheets underpinning my analysis can be found here).
Two of Capital in the 21st Century’s central findings – that wealth inequality has begun to rise over the past 30 years and that the US obviously has a more unequal distribution of wealth than Europe – no longer seem to hold.
Without these results, it would be impossible to claim, as Piketty does in his conclusion, that “the central contradiction of capitalism” is the tendency for wealth to become more concentrated in the hands of the already rich and
“the reason why wealth today is not as unequally distributed as in the past is simply that not enough time has passed since 1945”.
This long post will outline the classes of data problems I have found in Chapter 10 of Piketty’s book, which deals with the inequality of capital ownership. I will then show why these problems matter for each one of the four countries prof Piketty studies – France, Sweden, UK and the US.
Finally, I will put all the revised data together to show that, based on the sources Piketty cites, the conclusions that (a) wealth inequality rose after 1980 and (b) wealth inequality in the US is larger than in Europe no longer seem to hold.
There is one important caveat. None of the source data at the basis of Piketty’s work is completely reliable. So while this post is clear about what is wrong with Piketty’s charts, it is much less certain about the truth.
The FT sent its concerns about the data problems in the book to prof Piketty on Thursday, requesting a reply. Prof Piketty’s reply is reproduced in full on this blog.
1) Problems with Piketty’s analysis of wealth inequalities
a) Fat fingers
Prof. Piketty helpfully provides sources for the data he uses in his work. Frequently, however, the source material is not the same as the numbers he publishes.
An example is the data for the wealth held by the richest 10 per cent and 1 per cent of people in Sweden in 1920. Prof. Piketty says his source is Waldenstrom (2009). The relevant table is copied below.
It seems clear that the relevant numbers should be 91.69 and 51.51 respectively. However, as the extract from Prof. Piketty’s spreadsheet below shows, he uses 87.7 and 53.8, thereby appearing to get both numbers wrong. The most likely explanation for this problem is that it is a transcription error. The number Piketty uses for the top 1 per cent is the figure his source has for 1908 to two decimal places, as his spreadsheet shows.
b) Tweaks
On a number of occasions, Prof. Piketty modifies the figures in his sources. This might not be a problem if these changes were explained in the technical appendix. But, with a few exceptions, they are not, raising questions about the validity of these tweaks. Here are a few examples:
The first example relates to French inequality between 1810 and 1960. The original source reports data relative to the distribution of wealth among the dead. In order to obtain the distribution of wealth across the living, Prof Piketty augments the share of the top 10 per cent of the dead by 1 per cent and the wealth share of the top 1 per cent by 5 per cent (this is shown in the screen grab below). An adjustment of this sort is standard practice in this type of calculations to correct for the fact that those who die are not representative of the living population.
Prof. Piketty does not explain why the adjustment is usually constant. But in one year, 1910, it is not constant and the adjustment scale rises to 2 per cent and 8 per cent respectively. There is no explanation.
I will give two more examples of similar seemingly arbitrary adjustments to the source data.
In the US data, Prof Piketty simply adds 2 percentage points to the top 1 per cent wealth share for his estimate of 1970, as you can see that in the screen grab below. The 1970 formula is also interesting as it relates the top 1 per cent wealth estimate in 1970 to the change in a different source’s wealth share of the top 0.1 per cent (column F). This odd assumption is not explained and is possibly a simple excel problem.
Another example comes from the British data. For 1810 and 1870, Prof. Piketty estimates the wealth share for the top 10 per cent using the share for the top 1 per cent and then adding an arbitrary constant. This constant changes over time. The screen grab below shows that, for 1870, the wealth share for the 10 per cent is equivalent to the top 1 per cent share plus 26 percentage points. For 1810, the constant is 28 percentage points. There is no explanation of these estimates, although a careful reading of prof Piketty’s sources shows that there are actual estimates for these two numbers in the original source. The source number for the top 10 per cent in 1870 (1875 in the original source) is not used, but stands at 76.7 per cent, not the 87.1 per cent in cell F12.
c) Averaging
Prof. Piketty constructs time-series of wealth inequality relative for three European countries: France, Sweden and the UK. He then combines them to obtain a single European estimate. To do so, he uses a simple average. This decision (shown in the screen grab below) is questionable, as it gives every Swedish person roughly seven times the weight of every French or British person. Using an average weighted by population appears more sensible.
d) Constructed data
Because the sources are sketchy, Prof. Piketty often constructs his own data. One example is the data for the top 10 per cent wealth share in the US between 1910 and 1950. None of the sources Prof. Piketty uses contain these numbers, hence he assumes the top 10 per cent wealth share is his estimate for the top 1 per cent share plus 36 percentage points. However, there is no explanation for this number, nor why it should stay constant over time.
There are more such examples. Here’s a list of constructed data, where there appears to be no source or where the source is not described either accurately or fully.
UK
1810 Top 10%
1870 Top 10%
1910 Top 10%
1950 Top 10%
Sweden
1810 Top 10%
France
1920 Top 10% and Top 1%
1970 Top 10% and top 1%
2000 Top 10% and top 1%
US
1810 Top 10% and top 1%
1870 Top 10% and top 1%
1910 Top 10%
1920 Top 10%
1930 Top 10%
1940 Top 10%
1950 Top 10%
1970 Top 10% and top 1%
1980 Top 10% and top 1%
e) Picking the wrong year for comparison
There is no doubt that Prof Piketty’s source data is sketchy. It is difficult to find data that relates to the start of each decade as his graphs demand. So it is only natural that he might say 1908 is a reasonable data point for 1910 on the graph.
It becomes less reasonable when, for example, Prof. Piketty uses data from 1935 Sweden for his 1930 datapoint, when 1930 data exists in his original source material. Nor is it clear why the UK source data for 1938 should equate to 1930 rather than 1940. Nor is it obvious why Swedish 2004 data should be used to represent 2000 (when a datapoint for 2000 exists in the original source), but 2005 data applies to 2010.
f) Problems with definitions
There are different ways to compute wealth data ranging from estimates based on records at death to surveys of the living. These methods are not always comparable.
In the source notes to his spreadsheets, Prof. Piketty says that the wealth data for the countries included in his study are all obtained using the same method.
“Note: as explained in the text, these are for all countries estimates of inequality of net worth between living adults (using mortality multiplier methods),”
he says, making it clear that the source data comes from estate taxes.
But this does not seem to be true. For the US, he uses the mortality multiplier method until 1950 and it forms a basis for the 1970 numbers, while in 1960 and from 1980 he uses a wealth survey. For theUK, his choices are different. For 2000 and 2010, he bases his estimates on probate data even though the Office for National Statistics has produced a wealth and assets survey.
These inconsistencies are not mentioned in Prof. Piketty’s technical appendix. They can also produce large biases, as I will show in the next section.
g) Cherry-picking data sources
There is little consistency in the way that Prof. Piketty combines different data sources.
Sometimes, as in theUS, he appears to favour cross-sectional surveys of living households rather than estate tax records. For the UK, he tends to avoid cross sectional surveys of living people.
Prof Piketty’s choices are not always the best possible ones. A glaring example is his decision relative to the UK in 2010. The estate tax data Prof. Piketty favours comes with the following health warning.
“[The data] is not a suitable data source for estimating total wealth in the UK, or wealth inequality across the whole of the wealth population; the Wealth and Asset survey is more suitable for those purposes”.
These choices matter: in both the UK and US cases, his decision of which type of data to use has the effect of showing wealth inequality rising, rather than staying constant (US) or falling (UK).
2) Correcting the errors – what difference does it make to the country charts?
If the problems outlined above made trivial differences to Prof Piketty’s final results, there would be little need to worry. But, as this section shows, the combined result of all these problems is to make wealth concentration among the richest in the past 50 years rise artificially.
a) Britain
The problems seem most acute for Britain, where Prof. Piketty shows rising concentrations of wealth among the richest since 1980, when his source data does not. This appears to be the result of swapping between data sources, not following the source notes, misinterpreting the more recent data and exaggerating increases in wealth inequality.
To understand the British data, you must first start with the raw numbers, which come from a variety of sources, outlined in red in the chart below and in this spreadsheet. I have included every year of data that exists, including additional data in the papers Prof Piketty cites, but does not use.
From this chart, I believe you can deduce the following:
- Prof Piketty’s representation of the data (in blue) cannot be supported by the raw data (in red)
- Prof. Piketty’s representation of the 1970s does not match any of the underlying data. All the raw data for the 1970s shows wealth concentrations falling rapidly (by about 10 percentage points). In Prof. Piketty’s representation, however, concentration declines a little (top 10 per cent) and rises a touch (top 1 per cent)
- The level of wealth concentration in Britain in 1980, 1990, 2000 and 2010 is significantly lower than prof Piketty reports.
- Prof. Piketty ends his series taking at face value the level of the HMRC data, despite HMRC saying clearly (see section 1-g) the data is not suited for that purpose, nor is it consistent with the old Inland Revenue Series which Prof. Piketty uses for earlier years. This latter point is also clearly stated in the notes to the source data.
- There seems to be little consistent evidence of any upward trend in wealth inequality of the top 1 per cent. Their wealth share declines from after the first world war to around 1980 and is pretty constant thereafter. The best guess for a consistent series would be a figure close to 20 per cent in 2010. In fact, the ONS Wealth and Assets Survey, which is now three waves old and consistently measures the share of the top 1 per cent has a much lower estimate, at 12.5 per cent, which should be the best current estimate of that wealth share. That is less than half prof Piketty’s estimate.
- There is also little consistent evidence of any upward trend in wealth inequality of the top 10 per cent. Top 10 per cent wealth appears to have fallen from around the time of the first world war until about 1980. There was a gentle rise in the 1990s (largely because of fast-soaring equity prices which are very concentrated among the rich), but inequality then fell again after the millennium and remained stable. My best guess for a number consistent with this data would be around 52 per cent in 2010, but note should again be taken of the ONS data, which is specifically designed to measure wealth. It puts the concentration in the top 10 per cent in each of its three waves at 44 per cent, well below Prof Piketty’s own estimate. The latest ONS wealth survey was published after Capital in the 21st Century, but the first two waves were published in good time and provide the same result.
- There are discontinuities in the raw data which should give anyone pause for thought. Look at the steep change between 1959 and 1960 for the top 1 per cent. And look at the far right of the data (around 2010) for both the 1 per cent and the 10 per cent: the levels of these latest figures are very different from the previous data series. There are also some inconsistencies around 1980 for the top 10 per cent. With such discontinuities, making any long-run time series is fraught with the danger of getting things horribly wrong.
To put the data together in a consistent and simplified form, I get the chart below which includes two options for the 2010 data entry, based on whether one takes not of the ONS Wealth and Assets survey or not. My preference is to use that survey because it is the best data on the whole chart, specifically designed for the purpose of measuring wealth, but I show both results. In each case the tendency for wealth inequalities to rise after 1980 disappears.
b) France
The main problems relating to the French numbers used by Piketty seem to relate to the arbitrary tweaks he uses for 1910 which raises the wealth share at the top around the turn of the 20th century (see 1-b).
The other main difference is that I have taken data for the year in question rather than an average of the data for the rest of the decade. This makes the series more compatible with other countries.
Where the data is missing, for example in 1970, I have not included any point in the chart.
c) Sweden
There appear to be few problems with the choices made by Prof. Piketty for Sweden. These are mostly data omissions, transcription errors and odd choice of data to represent the years in the graph.
For 2010, I use the latest data from 2006, which shows a small decline. Prof. Piketty uses an average of 2005 and 2006, but does not explain why.
He also chose to use 2004 for 2000, when the data point for 2000 was available in the sources he cited. I prefer to stay with the 2000 data.
d) Europe
I constructed a population-weighted European average of Britain, France and Sweden. There is little doubt that as Piketty claims, wealth inequality fell after the First World War and that this fall levelled off after 1980.
But there are two differences between my results and Prof. Piketty’s. The first, more tentative, conclusion is that wealth inequality was not as high at the turn of the 20th century as Piketty says. This result is largely the consequence of giving Sweden a smaller weight in the results than Piketty, reflecting its lower population.
The second, more important, discrepancy is that once more reliable British results are included, there is no sign that wealth inequality in Europe is rising again. The finding that wealth inequality has not been rising in the last 30 years in Europe is a fundamental challenge to Prof. Piketty’s thesis that all advanced economies have been witnessing a turnround in a long historic trend of falling wealth inequality after 1980. The data does not suggest that is true. The two alternative pictures in the graphs represent different choices regarding the UK data for 2010, as discussed in section 2-a.
The US
The US is tricky as the source data is even sketchier than that for the three European countries included in the study. I do not feel comfortable in attempting to create an FT long-term trend as the source data does not allow it.
Instead, I will graph the source data along with Prof. Piketty’s view of the long-term trend, to demonstrate his graph does not seem to be an entirely fair representation of that source data.
Look first at the top lines, representing the share of wealth for the top 10 per cent of the population. There is simply no data between 1870 and 1960. Yet, Prof. Piketty chooses to derive a trend.
The top 1 per cent wealth share has many more data points, including a long-running time series from Kopczuk-Saez (2004). This series gives numbers remarkably similar to those from European data in both level and trend after the Second World War.
In constructing his long-run series (in blue), Prof. Piketty migrates from the Kopczuk-Saez data to that of Wolff (1994, 2010) and Kennickel (2009), even though these are measured on a very different basis. The result is that his line does not have the fall in inequality seen by Kopczuk-Saez but instead shows a rise.
Looking at the two papers by Wolff, which provide estimates from 1960 to 2010, the top 1 per cent wealth share appears to be essentially flat, going from 33.4 per cent of total wealth in 1960 to 34.6 per cent in 2010. Wolff’s papers describe a modest increase in inequality, significantly gentler than Piketty’s graph shows.
3) Put all the wealth data together
When Piketty puts Europe and the US together, he gets the dramatic chart below (figure 10.6 in the book). It shows inequality in Europe dipping below the US after 1960 and an upward trend on both lines thereafter.
As I have noted, even with heroic assumptions, it is not possible to say anything much about the top 10 per cent share between 1870 and 1960, as the data for the US simply does not exist.
There is more data for the top 1 per cent share, but I also do not think it is wise to draw a definitive time series for the US as the data is inconsistent. But one can plot all the individual data and compare it to the European data, as I do in the picture below.
The chart shows that Europe did have higher wealth concentration in the 19th century and that inequality fell more than in theUS. On this Prof. Piketty appears to be right.
The exact level of European inequality in the last fifty years is impossible to determine, as it depends on the sources one uses. However, whichever level one picks, the lines in red in the graph show that – unlike what Prof. Piketty claims – wealth concentration among the richest people has been pretty stable for 50 years in both Europe and theUS.
There is no obvious upward trend. The conclusions of Capital in the 21st century do not appear to be backed by the book’s own sources.
23 maggio 2014
Problemi con i dati ne “Il capitale nel Ventunesimo Secolo”
di Chris Giles
“Il capitale nel Ventunesimo Secolo” del professor Thomas Piketty ha al suo centro le statistiche sulla ineguaglianza della ricchezza. La sua raccolta di dati è stata universalmente elogiata. Il professor Piketty dice di aver raccolto:
“un complesso di dati quanto era possibile completo e coerente dalle fonti storiche allo scopo di studiare le dinamiche della distribuzione del reddito e della ricchezza nel lungo periodo”
Tuttavia, nel mentre scrivevo un articolo sulla distribuzione della ricchezza nel Regno Unito, mi accorsi di una seria discrepanza tra la concentrazione contemporanea della ricchezza descritta ne “Il capitale nel Ventunesimo Secolo” e quella riportata dalle statistiche ufficiali del Regno Unito. Il professor Piketty citava una tabella che mostrava il 10 per cento della popolazione britannica più ricca detenere il 71 per cento della ricchezza nazionale. L’ultimo “Sondaggio sulla ricchezza e sugli asset” dell’Office National Statistics collocava il dato soltanto al 44 per cento.
Si tratta di una differenza sostanziale, e questo mi suggerì di fare un passo indietro alle fonti di Piketty. Ho scoperto che le sue stime sulla ineguaglianza della ricchezza – la colonna portante de “Il capitale nel Ventunesimo Secolo” – sono minate da una serie di problemi e di errori. Alcuni aspetti riguardano le fonti e problemi di definizione. Alcuni numeri appaiono semplicemente costruiti sul nulla.
Due delle scoperte centrali de “Il capitale nel Ventunesimo Secolo” – che l’ineguaglianza della ricchezza ha cominciato a crescere nel corso degli ultimi trenta anni e che gli Stati Uniti hanno con tutta evidenza una più ineguale distribuzione della ricchezza dell’Europa – non sembrano più stare in piedi.
Senza questi risultati, sarebbe impossibile sostenere, come Piketty fa nelle sue conclusioni, che “la contraddizione fondamentale del capitalismo” è la tendenza delle ricchezza a diventare più concentrata nelle mani di persone già ricche e che “la ragione per la quale la ricchezza odierna non è altrettanto inegualmente distribuita come nel passato è soltanto il tempo insufficiente trascorso dal 1945”.
Questa lunga nota delineerà le categorie dei problemi statistici che ho trovato nel Capitolo 10 del libro di Piketty, che si occupa del tema della ineguaglianza nella proprietà del capitale. Mostrerò poi in che senso questi problemi hanno un peso per ciascuno dei quattro paesi che il professor Piketty studia – Francia, Svezia, Regno Unito e Stati Uniti.
Infine, raccoglierò assieme tutti i dati revisionati per dimostrare che, basandosi sulle fonti che Piketty cita: a) l’ineguaglianza della ricchezza cresciuta dopo il 1980; b) l’ineguaglianza della ricchezza più ampia negli Stati Uniti che in Europa, sono conclusioni che non sembrano più reggere.
C’è una importante avvertenza. Nessuno dei dati delle fonti del lavoro’ di Piketty è completamente affidabile. Dunque, mentre questa nota è chiara a proposito di quello che c’è di sbagliato nei grafici di Piketty, essa è molto meno sicura di quale sia la verità.
Il Financial Times ha inviato le sue preoccupazioni sui problemi statistici al professor Piketty nel giorno di giovedì, chiedendo una replica. La replica del professor Piketty è riprodotta per intero su questo blog.
1) Problemi con l’analisi sulle ineguaglianze di ricchezza di Piketty.
a) – Errori materiali
Gentilmente, il professor Piketty fornisce le fonti per i dati che utilizza nel suo lavoro. Frequentemente, tuttavia, la fonte materiale non corrisponde ai numeri che egli pubblica.
Un esempio sono i dati per la ricchezza posseduta dal 10 per cento e dall’1 per cento della popolazione più ricca in Svezia nel 1920. Il professor Piketty afferma che la sua fonte è Waldenstrom (2009). Pubblichiamo qua sotto la tabella relativa.
Sembra chiaro che i numeri che contano dovrebbero essere, rispettivamente, 91,69 e 51,51. Tuttavia, come mostra sotto l’estratto dal foglio di calcolo del professor Piketty, egli utilizza 87,7 e 53,8, in tal modo entrambi i numeri sembrano sbagliati. La più probabile spiegazione per questo problema è che si tratti di un errore di trascrizione. Il numero che Piketty usa per la percentuale dell’1 per cento dei più ricchi è la cifra che la sua fonte mostra per l’anno 2008 con due decimali, come il suo foglio di calcolo mostra.
b) Aggiustamenti
In un certo numero di occasioni il professor Piketty modifica le cifre delle sue fonti. Questo potrebbe non essere un problema se i cambiamenti fossero spiegati in una appendice tecnica. Ma, con poche eccezioni, non è così, il che solleva obiezioni sulla validità di questi aggiustamenti. Ecco alcuni esempi.
Il primo esempio si riferisce all’ineguaglianza in Francia tra il 1810 ed il 1960. La fonte originale riporta dati relativi alla distribuzione della ricchezza tra i morti. Allo scopo di ottenere la distribuzione della ricchezza tra le persone in vita, il professor Piketty aumenta la quota dei deceduti del 10 per cento dei più ricchi per un 1 per cento, e per un cinque per cento nel caso dell’1 per cento dei più ricchi (è mostrato dalla schermata sotto). Una correzione di questo genere è una pratica standard in questo tipo di calcoli correttivi, per il fatto che coloro che muoiono non sono rappresentativi della popolazione vivente.
Il professor Piketty non spiega perché la correzione è solitamente costante. Ma in un anno, il 1910, essa non è costante e la dimensione della correzione cresce del 2 e dell’8 per cento rispettivamente. Non c’è alcuna spiegazione.
Fornirò altri due esempi di simili correzioni ai dati originari apparentemente arbitrarie.
Nei dati degli Stati Uniti, il professor Piketty semplicemente aggiunge due punti percentuali alla quota di ricchezza dell’1 per cento dei più ricchi per la sua stima relativa al 1970, come si può vedere nella schermata sotto. La formula del 1970 è anche interessante in quanto riferisce la ricchezza stimata nel 1970 per l’1 per cento dei più ricchi al cambiamento della quota di ricchezza da una diversa fonte dello 0,1 per cento dei più ricchi (colonna F). Questo strano assunto non è spiegato ed è probabilmente un solo problema di excel.
Un altro esempio viene dai dati britannici. Per il 1810 ed il 1870, il professor Piketty stima la quota di ricchezza per il 10 per cento dei più ricchi utilizzando la quota per l’1 per cento e poi aggiungendo un dato costante arbitrario. Questo dato costante cambia nel tempo. La schermata in basso mostra che, nel 1870, la quota di ricchezza per il 10 per cento dei più ricchi è equivalente alla quota per l’1 per cento, con la aggiunta di 26 punti percentuali. Per il 1810 il dato costante è di 28 punti percentuali. Non c’è alcuna spiegazione di queste stime, sebbene una scrupolosa lettura delle fonti del professor Piketty mostra che nella fonte originaria ci sono per la verità stime per questi due numeri. Il numero della fonte per il 10 per cento dei più ricchi nel 1870 (nella fonte originaria corrisponde al 1875) non è utilizzato, ma esso si attesta al 76,7 per cento, non all’87,1 per cento che si trova nella cella F 12.
c) Calcolo delle medie
Il professor Piketty costruisce serie temporali di ineguaglianza della ricchezza in relazione a tre paesi europei: Francia, Svezia e Regno Unito. Egli poi le combina per ottenere una singola media europea. Per farlo, utilizza una semplice media. Questa decisione (mostrata nella tabella sottostante) è discutibile, dato che essa dà grosso modo ad ogni individuo svedese un peso pari a sette volte quello che dà ad un individuo francese o inglese. Sembra più sensato utilizzare una media ponderata sulla popolazione:
d) Dati elaborati
Poiché le fonti sono sospette, il professor Piketty spesso elabora dati suoi propri. Un esempio sono i dati per la quota di ricchezza del 10 per cento dei più ricchi negli Stati Uniti, tra il 1910 ed il 1950. Nessuna delle fonti che il professor Piketty utilizza contiene questi numeri, cosicché egli assume che la quota di ricchezza del 10 per cento dei più ricchi corrisponde alla sua stima della quota per l’1 per cento dei più ricchi, aumentata di 36 punti percentuali. Tuttavia non c’è alcuna spiegazione per questo numero, né del perché esso dovrebbe restare costante nel tempo.
Ci sono altri esempi del genere. Ecco una lista di dati elaborati, dove non appare esserci una fonte o dove la fonte non è descritta né accuratamente né pienamente.
Regno Unito
1810 Top 10%
1870 Top 10%
1910 Top 10%
1950 Top 10%
Svezia
1810 Top 10%
Francia
1920 Top 10% e Top 1%
1970 Top 10% e top 1%
2000 Top 10% e top 1%
Stati Uniti
1810 Top 10% e top 1%
1870 Top 10% e top 1%
1910 Top 10%
1920 Top 10%
1930 Top 10%
1940 Top 10%
1950 Top 10%
1970 Top 10% e top 1%
1980 Top 10% e top 1%
e) Utilizzo nei confronti dell’anno sbagliato
Non c’è alcun dubbio che i dati originari del professor Piketty siano sommari. E’ difficile trovare dati che si riferiscano all’inizio di ogni decennio, come richiesto dai suoi grafici. Dunque, è semplicemente ragionevole che egli stabilisca che il 1908 è una indicazione ragionevole di dati per il 1910, sul grafico.
Diventa meno ragionevole quando il professor Piketty, ad esempio, utilizza dati per la Svezia nel 1935 desunti dai suoi indicatori del 1930, quando i dati del 1930 esistono nel materiale originario della sua fonte. Né è chiaro perché i dati di fonte del Regno Unito per il 1938 dovrebbero essere considerati eguali a quelli del 1930 piuttosto che del 1940. Neppure è evidente perché i dati svedesi del 2004 dovrebbero essere usati per rappresentare l’anno 2000 (quando esso esiste nella sua fonte originale), ma i dati del 2005 si applichino al 2010.
f) Problemi con le definizioni
Ci sono modi diversi per calcolare i dati sulla ricchezza, che vanno dalle stime basate sulle documentazioni alla morte ai sondaggi delle persone in vita. Questi metodi non sono sempre comparabili.
Nelle note alla fonte ai suoi fogli di calcolo, il professor Piketty dice che i dati sulla ricchezza per i paesi inclusi nel suo studio sono tutti ottenuti usando lo stesso metodo.
“Nota: come spiegato nel testo, per tutti i paesi queste sono stime del valore netto dell’ineguaglianza tra le persone adulte viventi (usando i metodi del moltiplicatore per la mortalità)”, egli dice, chiarendo che i dati originali provengono dalle tasse sugli immobili.
Ma questo non sembra essere vero. Per gli Stati Uniti egli usa il metodo del moltiplicatore per la mortalità sino al 1950, ed esso forma la base per i dati del 1970, mentre per il 1960 ed il 1980 usa un sondaggio sulla ricchezza. Per il Regno Unito le sue scelte sono differenti. Per il 2000 ed il 2010, egli basa le sue stime sui dati testamentari, anche se lo Office for National Statistics ha prodotto un sondaggio sulla ricchezza e gli assets.
Queste incoerenze non sono menzionate nell’appendice tecnica del professor Piketty. Peraltro esse possono produrre ampie preferenze discrezionali, come mostrerò nella prossima sezione.
g) Scelte tendenziose delle fonti statistiche
C’è una modesta coerenza nei modi nei quali il professor Piketty combina le differenti fonti statistiche.
Talvolta, come nel caso degli Stati Uniti, egli sembra favorire sondaggi sulle famiglie in vita a sezione trasversale, piuttosto che gli andamenti della tassazione immobiliare. Per il Regno Unito, egli tende ad evitare i sondaggi a sezione trasversale della popolazione vivente.
Le scelte del professor Piketty non sono sempre le migliori possibili. Un esempio lampante è la sua decisione relativa al Regno Unito nel 2010. Le statistiche sulla tassa immobiliare che il professor Piketty predilige si accompagnano al seguente salutare avvertimento [1]:
“(I dati) non sono una fonte statistica adatta per stimare la ricchezza totale nel Regno Unito, o l’ineguaglianza della ricchezza all’interno della comunità delle persone ricche; il sondaggio sulla ricchezza e gli asset è più adatto per quegli scopi.”
Queste scelte sono importanti: sia nel caso del Regno Unito che in quello degli Stati Uniti, la sua decisione su quale tipo di statistica utilizzare ha l’effetto di mostrare una ineguaglianza nella ricchezza che cresce, piuttosto che restare stabile (Stati Uniti) o diminuire.
2) Quale differenza fa sui grafici dei paesi la correzione degli errori?
Se i problemi messi in evidenza sopra provocassero differenze banali nei risultati finali del professor Piketty, non ci sarebbe un gran bisogno di preoccuparsi. Ma, come mostra questa sezione, il risultato complessivo di tutti questi problemi fa crescere artificialmente la concentrazione della ricchezza tra i più ricchi nei 50 anni passati.
a) Inghilterra
I problemi sembrano particolarmente acuti per l’Inghilterra, dove il professor Piketty mostra concentrazioni crescenti di ricchezza tra i più ricchi a partire dal 1980, mentre la sua fonte di dati non lo fa. Questo sembra essere il risultato del suo scambio tra le fonti statistiche, del suo non essere coerente con le note sulle fonti, del suo fraintendimento dei dati più recenti e del suo esagerare gli incrementi dell’ineguaglianza di ricchezza.
Per comprendere le statistiche inglesi, si deve anzitutto partire dai dati grezzi, che derivano da una varietà di fonti, evidenziata in rosso nel diagramma qua sotto ed in questa schermata. Ho incluso ogni anno dei dati esistenti, compresi i dati aggiuntivi che il professor Piketty cita, ma non usa.
Da questo diagramma, credo che si possano dedurre le cose seguenti:
- La rappresentazione dei dati del professor Piketty (in blu) non può essere confortata dai dati grezzi (in rosso)
- La rappresentazione del professor Piketty degli anni ’70 non è paragonabile con i dati sottostanti. Tutti i dati grezzi degli anni ’70 mostrano la concentrazione della ricchezza cadere rapidamente (di circa dieci punti percentuali). Nella rappresentazione del professor Piketty, tuttavia, la concentrazione declina leggermente (per il dieci per cento dei più ricchi) di un tocco (per l’1 per cento dei più ricchi).
- Il livello della concentrazione della ricchezza in Inghilterra negli anni 1980, 1990, 2000, e 2010 è significativamente più basso di quello che il professor Piketty riferisce.
- Il professor Piketty conclude le sue serie attenendosi al valore apparente del livello dei dati dello HRMC [2], nonostante che lo HRMC affermi chiaramente (vedi sezione 1-g) che i dati non sono adatti a tale scopo, né sono coerenti con le vecchie serie dello Inland Revenue Series [3] che il professor Piketty utilizza per gli anni precedenti. Questo ultimo aspetto è anche chiaramente espresso nelle note alla fonte statistica.
- Sembrano esserci poche prove coerenti con una qualsiasi tendenza ad una crescita dell’ineguaglianza della ricchezza per l’1 per cento dei più ricchi. La loro quota di ricchezza declina dall’indomani della Prima Guerra Mondiale sino attorno al 1980 ed è abbastanza costante in seguito. La migliore ipotesi per una serie coerente (a quella tendenza) sarebbe un dato del 20 per cento nel 2010. Di fatto, il Sondaggio sulla ricchezza e gli asset dell’ONS [4], che adesso è arrivato alla terza campagna di rilevamenti [5] e misura costantemente la quota dell’1 per cento dei più ricchi ha una stima molto più bassa, al 12,5 per cento, che dovrebbe essere la migliore stima attuale di quella quota della ricchezza. Questa è meno della metà della stima del professor Piketty.
- Non ci sono serie prove coerenti con una qualsiasi tendenza alla crescita nell’ineguaglianza della ricchezza nel caso del 10 per cento dei più ricchi. La ricchezza di quel 10 per cento sembra essere caduta dall’epoca attorno alla Prima Guerra Mondiale sino a circa l’anno 1980. C’è stata una leggera crescita negli anni ’90 (in larga parte a causa di prezzi in rapida crescita dei titoli azionari, che sono in gran parte concentrati tra i ricchi), ma l’ineguaglianza è poi caduta nuovamente dopo il millennio ed è rimasta stabile. La mia migliore supposizione di un numero coerente con tali dati sarebbe circa un 52 per cento nel 2010, ma si dovrebbe ancora prestare attenzione ai dati dell’ONS, che è specificamente concepito per misurare la ricchezza. Esso pone la concentrazione della ricchezza tra il 10 per cento in ognuna delle sue tre campagne di rilevazione al 44 per cento, ben al di sotto delle stime proprie del professor Piketty. L’ultimo sondaggio sulle ricchezza dello ONS fu pubblicata dopo Il Capitale nel Ventunesimo Secolo, ma le prime due campagne erano state pubblicate in tempo utile e forniscono lo stesso risultato.
- Ci sono discontinuità nei dati grezzi che dovrebbero consigliare a tutti una pausa di riflessione. Si veda il brusco cambiamento tra il 1959 ed il 1960 per l’1 per cento dei più ricchi. E si guardi all’estrema destra della statistica (attorno al 2010) sia per l’1 che per il 10 per cento: i livelli di queste ultime cifre sono molto diversi con quelli delle serie statistiche precedenti. Ci sono anche alcune incoerenze attorno al 1980 per il 10 per cento dei più ricchi. Con tali discontinuità, elaborare una qualsiasi serie temporale di lungo periodo è una operazione che rischia di restituire risultati terribilmente sbagliati.
Per mettere i dati assieme in un forma coerente e semplificata, ottengo il diagramma che appare qua sotto che include due opzioni all’ingresso dei dati del 2010, nell’ipotesi che si tenga conto oppure no del Sondaggio sulla Ricchezza e gli Asset dell’ONS. La mia preferenza è per utilizzare il sondaggio perché si tratta dei dati migliori relativi all’intero diagramma, specificamente rivolti allo scopo di misurare la ricchezza, ma mostro entrambi i risultati. In ogni caso la tendenza a crescere delle ineguaglianze della ricchezza dopo il 1980 scompare.
b) Francia
I principali problemi in relazione ai dati della Francia utilizzati da Piketty sembrano doversi riferire agli aggiustamenti che egli utilizza per il 1910, che innalzano la quota di ricchezza dei più ricchi attorno al passaggio del Ventesimo Secolo (si veda 1-b).
L’altra principale differenza è che io ho preso i dati per l’anno in questione, piuttosto che una media dei dati del resto del decennio.
Dove il dato è mancante, ad esempio nel 1970, io non ho incluso alcun punto nel diagramma.
c) Svezia
Sembrano esserci pochi problemi con le scelte fatte dal professor Piketty nel caso della Svezia. Si tratta soprattutto di omissioni di dati, di errori di trascrizione e di strane scelte di dati per rappresentare gli anni nel diagramma.
Per il 2010, io uso gl ultimi dati dal 2006, che mostrano un piccolo declino. Il professor Piketty usa una media tra il 2005 ed il 2006, ma non spiega perché.
Egli sceglie anche di usare il 2004 per il 2000, quando il riferimento statistico al 2000 era disponibile nelle fonti che egli cita. Io preferisco stare con il dato del 2000.
d) Europa
Ho elaborato una media europea ponderata sulla popolazione dell’Inghilterra, della Francia e della Svezia. Non ci sono molti dubbi che, come sostiene Piketty, l’ineguaglianza della ricchezza sia caduta dopo la Prima Guerra Mondiale e che questa caduta si sia spianata dopo il 1980.
Ma ci sono due differenze tra i miei risultati e quelli del professor Piketty. La prima, più incerta, conclusione è che l’ineguaglianza della ricchezza non era così elevata, al passaggio del Ventesimo Secolo, come Piketty sostiene [6]. Questo risultato è in larga parte la conseguenza del dare alla Svezia un peso più piccolo di quello di Piketty, in conseguenza della sua popolazione più bassa.
La seconda e più importante discrepanza è che, una volta che vengano considerati i risultati più affidabili dell’Inghilterra, non c’è alcun segno che l’ineguaglianza della ricchezza in Europa stia crescendo di nuovo. La scoperta che l’ineguaglianza della ricchezza non stia crescendo negli ultimi 30 anni in Europa è una sfida fondamentale alla tesi del professor Piketty, secondo la quale tutte le economie avanzate starebbero testimoniando una inversione di rotta nelle tendenza storica alla caduta dell’ineguaglianza dopo il 1980. I dati non indicano che questo sia vero. Le due immagini alternative nei grafici si riferiscono a scelte diverse sui dati del Regno Unito nel 2010, come argomentato nella sezione 2-a.
Gli Stati Uniti
Il caso degli Stati Uniti è difficile, dal momento che le fonti statistiche sono persino più dubbie di quelle dei tre paesi europei inclusi nello studio. Non mi sento a mio agio nell’elaborare una tendenza di lungo termine del Financial Times se fonti statistiche non lo consentono.
Piuttosto, traccerò un grafico delle fonti statistiche assieme al punto di vista sulla tendenza di lungo periodo del professor Piketty, per dimostrare che il suo grafico non sembra essere una rappresentazione interamente giusta di quelle fonti statistiche.
Si guardi anzitutto alle linee in alto, che rappresentano la quota di ricchezza per il dieci per cento più ricco della popolazione. Semplicemente non c’è alcun dato tra il 1870 ed il 1960. Tuttavia il professor Piketty sceglie di dedurne una tendenza.
La quota di ricchezza dell’1 per cento ha molti riferimenti statistici in più, inclusa una serie temporale di lunga durata a cura di Kopczuk-Saez (2004). Questa serie offre dati considerevolmente simili a quelli delle statistiche europee, sia nel livello che nella tendenza dopo la Seconda Guerra Mondiale.
Nel costruire le sue serie di lungo periodo, il professor Piketty trasmigra dalle statistiche di Kopczuk-Saez a quelle di Wolff (1994, 2010) e Kennickel (2009), anche se queste sono misurate su basi molto differenti. Il risultato è che questa linea non mostra la caduta dell’ineguaglianza osservata da Kopczuk-Saez, ma piuttosto mostra una crescita.
Guardando ai due studi di Wolff, che fornisce stime dal 1960 al 2010, la quota di ricchezza dell’1 per cento dei più ricchi appare essenzialmente piatta, passando da un 33,4 per cento del totale della ricchezza nel 1960 ad un 34,6 per cento nel 2010. Gli studi di Wolff mostrano un leggero incremento nell’ineguaglianza, molto più attenuato di quello che mostrano i grafici di Piketty.
3) Mettendo assieme tutti i dati sulla ricchezza.
Quando Piketty mette assieme l’Europa e gli Stati Uniti, egli ottiene la spettacolare tabella in basso(figura 10.6 nel libro). Essa mostra l’ineguaglianza in Europa scendere sotto quella degli Stati Uniti dopo il 1960 ed una successiva tendenza al rialzo di entrambe le linee.
Come ho notato, non è possibile dire molto di più, neanche con eroiche congetture, sulla quota di ricchezza del 10 per cento dei più ricchi tra il 1870 ed il 1960, dato che i dati per gli Stati Uniti semplicemente non esistono.
Ci sono più dati per la quota dell’1 per cento dei più ricchi, ma io penso che non sia neppure saggio tracciare una serie temporale definitiva per gli Stati Uniti nel mentre i dati sono incoerenti. Si possono però rappresentare tutti i dati singoli e confrontarli con i dati europei, come io faccio nella figura sottostante.
La tabella mostra che l’Europa ebbe davvero un concentrazione della ricchezza più elevata nel 19° Secolo e che l’ineguaglianza diminuì meno che negli Stati Uniti. Su questo il professor Piketty sembra aver ragione.
Il livello esatto dell’ineguaglianza europea negli ultimi 50 anni è è impossibile da determinare, in quanto dipende dalle fonti che si utilizzano. Tuttavia, qualsiasi livello si scelga, la linea in rosso nel grafico mostra che – diversamente da quanto sostiene il professor Piketty – la concentrazione della ricchezza tra le persone più ricche è stata abbastanza stabile per 50 anni, sia in Europa che negli Stati Uniti.
Non c’è alcuna tendenza evidente verso l’alto. Le conclusioni de Il capitale nel Ventunesimo Secolo non sembrano essere confortate dalle stesso fonti del libro.
[1] Mi pare una espressione un po’ curiosa, anche se non mi pare possa avere un particolare significato tecnico (il collegamento rimanda semplicemente alla pubblicazione britannica delle statistiche sulla ricchezza personale dal 2008 al 2010, a cura del Governo inglese).
[2] Dovrebbe trattarsi di un dipartimento governativo che si occupa di entrate e dogane (Her Majesty’s Revenue and Customs).
[3] Dovrebbe essere una versione precedente della Agenzia delle Entrate britannica.
[4] Office of National Statistics.
[5] Suppongo che il termine “ondata”, applicato alla attività di un istituto di sondaggi, stia a significare una “campagna di rilevamenti”, a meno che non abbia altri particolari significati tecnici, che dovrebbero comunque avere un senso non molto diverso.
[6] Sulla base del diagramma, la affermazione sembra un po’ singolare. Tra il 1970 ed il 1910 i dati FT (Financial Times, penso) sono semmai leggermente superiori di quelli di Piketty.
By mm
E' possibile commentare l'articolo nell'area "Commenti del Mese"