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Cambiamenti nelle distribuzione di redditi in Cina, India e negli Stati Uniti, 2018-23. Gli effetti del Covid e il ritorno alla “normalità”. Di Branko Milanovic (da Global Inequality and more, 19 ottobre 2024)
Oct. 19, 2024
Changes in income distributions in China, India and the United States, 2018-23
The effects of covid and the return to “normalcy”
Branko Milanovic
The period of the past five years was a peculiar one as far as inequality changes are concerned. This was due principally to the effect of covid and related government policies that were felt strongly in 2020 and 2021. By 2022, things got “normalized” by rebounding more or less back to the pre-covid trend. Another change was the retreat from globalization, at least in rhetoric and somewhat in fact. However, for that effect to be seen in income distribution data it is still too early.
I will consider here the changes in the three largest economies: China, USA and India. The data for many countries are being systematically compiled and displayed on the World Bank Poverty and Inequality Platform, and by Luxembourg Income Study (LIS). Both are public and relatively easily accessible. We currently have income distribution data for the years 2021-23, for about 90 countries representing 85 percent of the world GDP and 75 percent of the world population. However, it is still too early to make broader conclusions regarding global inequality because the data form many African countries are missing, as well as income-based micro data for China. Within next 6 to 9 months I think we shall have both and then be able to say more about the most recent evolution in global inequality.
Now, let’s go to the three countries.
China. Consider first what happened, according to the official (and fairly limited) data published by the National Bureau of Statistics, to Chinese rural and urban incomes by income quintile between 2018 and 2023. These summary data come from the national-level household survey whose micro data are normally not released (although a sample from them, called Chinese Household Income Project or CHIP is regularly provided to LIS). Figure below shows cumulative real income changes for the five rural and five urban quintiles. In the case of urban quintiles (red line), we observe generally higher income growth for higher quintiles. The lowest urban quintile experienced the lowest growth. This was already noticeable for several years in a row and is not a surprise. There are two possible explanations. First, the unskilled part of the urban income distribution was particularly badly affected by the switch to a more virtual economy during covid. Another explanation is that the lowest income group in urban areas is composed of recent migrants from the rural parts of China and that if we had longitudinal data, the actual increase in real income for them as individuals would be greater than what we see when we compare bottom quintile as such between the two years (i.e. compare very different individuals). To add a farther complication, it is not clear if the surveys always include the migrants even if they do not have hukou, the famous resident permit or not. The second hypothesis assumes that the surveys do so, or at least do it more than in the earlier years.
Urban Gini increased mildly by about 1 Gini point, and is now at the level of about 32 points. What is remarkable in China is that urban inequality remains lower than rural. This is highly unusual.
When we look at rural incomes between 2018 and 2023, we note that they have increased more or less equally among the quintiles, but importantly, that, for each individual quintile, the growth in rural area has been stronger than in urban areas. The cumulative growth in rural areas has been about 35 percent over five years, and in urban areas around 25 percent. Thus, the policies whose aim is to eradicate absolute rural poverty and to reduce the gap between urban and rural areas that has historically been large in China, seem to be showing some results. The latter can be seen in the data for the urban-rural gap which has been steadily decreasing during the past ten years (graph below).
What does all of this together mean for overall national inequality? It has stayed remarkably stable. If one calculates Gini from the government-provided quintiles, the national Gini is around 40 (grey line; figure below). The government official Gini index is around 47 (black line) although the number for 2023 was not published. The difference between 47 and 40 is explained by the fact that the higher number is obtained using micro data, while, as I mentioned, our calculations are limited to the five quintiles—which by definition ignore all other variability. China Household Income Project (CHIP) data (which are micro-based), shown as dots in the figure, give a Gini of about 44.
What can we make of this plethora of China’s Ginis? I think that we can conclude that inequality in China is between 45 and 47 Gini points (as we shall see below, this is significantly higher than US inequality); that it has been stable over the past decade, but that both rural and urban inequalities, considered separately, had shown a mild tendency to go up. But the gap in mean incomes between the two areas has been reduced, and that has offset the pro-inequality movement in each of them separately. And the overall inequality thus stayed more or less unchanged. This last point is perhaps important to make in order to realize that overall inequality is the composite of differently sliced partial inequalities; so even a fixed overall inequality does not imply that complex and important movements in other inequalities have been absent.
India. We move next to inequality in India, using here consumption data provided by the World Bank PIP. Indian data are a story of its own. No government-sanctioned data were provided since 2011, and thus the World Bank had to use consumption-based data obtained from commercially-fielded surveys. (The results from the official national survey for 2022-23 have not yet been fully released.) This is far from ideal. For many reasons, commercial surveys fall short of the standards followed by government-fielded surveys. But we have nothing better. Moreover, Indian data end in 2021 which is also unfortunate, because the effects of covid were still felt then. Figure below gives the Growth Incidence Curve (GIC) for rural and urban areas. This is the same idea as in the figure for China except that here we have access to the micro data and thus the curve is much more detailed: it gives real growth rates for all consumption percentiles.
What we do we find? The bottom quarter of the rural population had negative growth between 2018 and 2021 (blue line). For the rest of the rural population, growth was positive, except (perhaps somewhat surprisingly) for the top 5 percent. Overall, the rural Gini had remained where it was: about 30-31. For most of the urban population (red line), growth was negative. The average annualized rate of growth in the rural areas was around zero, and in the urban areas minus 2% . We may compare this with the average growth rates in China: in rural areas, 6.7% per annum, in urban areas, 4.1%.
In addition to the already-mentioned problems with surveys in India, we have to take into account that these results are driven by the exceptionally strong negative effects of covid in 2020. In that year, Indian GDP per capita shrunk by 9 percent, and what we observe in 2021 is still strongly ‘colored’ by covid. It is likely that once we have 2022 and 2023 data, the picture would look brighter.
USA. Finally, how did inequality behave in the US? Here we have detailed and consistent annual data for up to, and including, 2022. They come from the harmonized LIS data, and are based on US Current Population Survey fielded annually. The results are quite dramatic. Consider first the GIC of 2019 to 2020 (the blue line in the graph below). It is downward-sloping throughout: income change in the first year of covid was extraordinarily pro-poor. This was the most pro-poor change in any one year for the past half-century if not more. It was due to the stimulus package that was extremely broad (which means that in various forms it helped all kinds of people: from the chronically unemployment to the temporarily unemployed, from students to small business owners, and even large segments of the middle class). My guess is that it provided additional income to the bottom two-thirds of US income distribution. And indeed one can notice that real income in 2020 went up for everybody but the top decile.
The black line (2018-22) covers the entire four-year period. Its story is entirely different. The anti-covid policies of 2020 were not repeated. Here we see that the cumulative growth over four years was around 9 percent, practically the same for the entire population except for the bottom, and the top 1 percent whose growth was less (4 percent).
These rather abrupt shifts in policies were reflected in what happened to the US Gini. The most extraordinary development was again in 2020. Market income inequality, which measures inequality before government transfers and direct taxation, increased by 1.5 Gini points. This is not surprising: the effect of covid on the employed –absent government intervention—would have been negative, and indeed the sharp increase in market income inequality shows what true effect of pandemic are without the welfare state. But the welfare state intervened strongly in 2020, and disposable income Gini was reduced by 1.5 points. This was, as I mentioned, a reduction of historic proportions.
To appreciate it even better, note that 1.5 Gini points increase in market income inequality and 1.5 Gini point decrease in disposable income inequality, means that the effect of the stimulus was to reduce Gini by 3 points. This is quite unprecedented, and when I looked at the US data in the past fifty years there was not a single year with such a big pro-poor change. If you want to annoy your liberal friends you can tell them that the most inequality-reducing policies in the past half-century took place during the last year of the Trump administration.
By 2022, everything was back to “normal”. Market income Gini was 55, exactly where it was in 2018 and 2019, and disposable income Gini was 41, again exactly the same as in 2018 and 2019. Was it a tempest in a tea-cup? In some sense yes, because it left no marked longer-term effects on US income distribution. The programs were all of one-off kind; they did not create durable tools or institutions for the reduction in poverty or improvement in income distribution (nor was this their objective). On the other hand, one can see it as the evidence of huge power that a rich welfare state has: it can by a fiat move distribution by 3 Gini points in a year. Three consecutive years of such shifts would erase ¼ of US inequality. Thus the lesson may be that the state is very powerful—when it wants to use that power.
Is there an overall conclusion? The effects of covid were noticeable in all three countries, but also temporary. By 2022, US and China had returned to their “normal” trends which in both cases are a broadly stable overall inequality, and so did probably India. Fundamentally, the epidemic did not change anything.
Cambiamenti nelle distribuzione di redditi in Cina, India e negli Stati Uniti, 2018-23. Gli effetti del Covid e il ritorno alla “normalità”.
Di Branko Milanovic
Il periodo dei cinque anni passati è stato peculiare per quanto riguarda i mutamenti nell’ineguaglianza. Questo è derivato principalmente dagli effetti del Covid e dalle connesse politiche governative che sono state avvertite con forza nel 2020 e nel 2021. Col 2022, le cose si sono “normalizzate” tornando più o meno alle tendenze precedenti il Covid. Un altro cambiamento è stato la ritirata dalla globalizzazione, almeno nella retorica e talvolta nei fatti. Tuttavia, per osservare quell’effetto nei dati della distribuzione di redditi, è ancora troppo presto.
Considererò qua i cambiamenti nelle tre più grandi economie: la Cina, gli Stati Uniti e l’India. Per molti paesi, i dati vengono sistematicamente elaborati e diffusi dalla Piattaforma sulla Povertà e l’Ineguaglianza della Banca Mondiale e dallo Studio sui Redditi Lussemburgo (LIS). Sono entrambi pubblici ed accessibili con relativa facilità. Attualmente abbiamo dati sulla distribuzione dei redditi per gli anni 2021-23, per circa 90 paesi che rappresentano l’85 per cento del PIL mondiale e il 75 per cento della popolazione mondiale. Tuttavia, è ancora troppo presto per avanzare conclusioni più generali sull’ineguaglianza globale, perché ancora mancano i dati da molti paesi africani, così come i microdati basati sul reddito dalla Cina. Nel corso dei prossimi 6/9 mesi penso che li avremo entrambi e saremo capaci di dire di più sulla maggior parte della recente evoluzione nell’ineguaglianza globale.
Passiamo adesso ai tre paesi.
Cina. Consideriamo anzitutto cosa è accaduto, secondo i dati ufficiali (e abbastanza limitati) pubblicati dall’Ufficio Nazionale di Statistica ed ai redditi rurali ed urbani cinesi per i vari quintili di reddito tra il 2018 ed il 2023. Questi dati riassuntivi derivano dal sondaggio sulle famiglie a livello nazionale i cui microdati normalmente non vengono pubblicati (sebbene un campione di essi, definito Progetto sul reddito delle famiglie cinesi o CHIP sia regolamente fornito alla LIS). La tabella sotto mostra i cambiamenti cumulativi nel reddito reale per i cinque quintili rurali e urbani. Nel caso dei quintili urbani (linea rossa), osserviamo in generale una crescita del reddito più elevata per i quintili superiori. Il più basso quintile urbano ha conosciuto la crescita più bassa. Questo era già osservabile per vari anni passati in fila e non è una sorpresa. Ci sono due spiegazioni possibili. La prima: la parte di popolazione non qualificata della distribuzione del reddito urbana è stata in modo particolare negativamente influenzata dal passaggio, durante il Covid, ad un’economia più virtuale. Un’altra spiegazione è che il gruppo di reddito più basso nelle aree urbane è composto da recenti immigrati dalle parti rurali della Cina e che, se avessimo dati longitudinali [1], l’effettivo incremento dei redditi reali per essi come persone singole sarebbe maggiore di quello che osserviamo quando confrontiamo il quintile più basso in quanto tale tra i due anni (ovvero, quando confrontiamo persone diverse). Per aggiungere una complicazione ulteriore, non è chiaro se i sondaggi includono sempre gli immigrati, che essi abbiano o no l’ hukou, il famoso permesso di residenza. Noi consideriamo che i sondaggi lo facciano, ovvero la seconda ipotesi, o almeno lo facciano di più che negli anni precedenti.
L’indice Gini urbano è cresciuto di circa un punto Gini, e adesso è a livello di circa 32 punti. Quello che è considerevole in Cina è che l’ineguaglianza urbana resta più bassa di quella rurale. Questo è altamente inconsueto.
Quando osserviamo i redditi rurali tra il 2018 ed il 2023, notiamo che essi sono cresciuti più o meno egualmente tra i quintili, ma, in modo significativo, che per ciascun quintile individuale la crescita nelle aree rurali è stata più forte di quella nella aree urbane. La crescita cumulativa nelle aree rurali è stata di circa il 35 per cento in cinque anni, e nelle aree urbane attorno al 25 per cento. Quindi, le politiche che mirano a sradicare la povertà rurale assoluta ed a ridurre il divario tra aree urbane e rurali, che in Cina è stato storicamente elevato, sembra stiano mostrando qualche risultato. Quest’ultimo aspetto può essere osservato nei dati sul divario urbano-rurale, che è venuto regolarmente decrescendo durante i dieci anni passati (tabella sotto).
Cosa comportano tutti questi dati assieme per la complessiva ineguaglianza nazionale? Essa è rimasta considerevolmente stabile. Se si calcola il Gini sulla base dei quintili forniti dal Governo, il Gini nazionale è attorno a 40 (tabella sotto, linea grigia). L’indice ufficiale governativo del Gini è attorno a 47 (linea nera), sebbene il dato per il 2023 non sia stato pubblicato. La differenza tra 47 e 40 è spiegata dal fatto che il dato più elevato è ottenuto usando microdati, mentre, come ho ricordato, i nostri calcoli sono limitati ai cinque quintili – che per definizione ignorano ogni altra variabile. I dati del Progetto sul reddito delle famiglie cinesi (CHIP) (che sono basati su informazioni micro). Mostrati come puntini nel diagramma, danno un Gini attorno a 44.
Cosa possiamo dedurre da questa pletora di dati Gini sulla Cina? Io penso che possiamo concludere che l’ineguaglianza in Cina è tra o 45 ed i 47 punti Gini (come vedremo sotto, questa è significativamente più alta dell’ineguaglianza negli Stati Uniti); che essa è rimasta stabile nel corso del decennio passato, ma che sia l’ineguaglianza rurale che urbana, considerate separatamente, hanno mostrato una leggera tendenza a salire. Ma il divario nei redditi medi tra le due aree è stato ridotto, e ciò ha compensato lo spostamento verso l’ineguaglianza in ciascuna di esse, separatamente. E l’ineguaglianza complessiva è quindi rimasta più o meno immutata. Forse è importante segnalare questo ultimo aspetto allo scopo di comprendere che l’ineguaglianza complessiva è la composizione di ineguaglianze parziali di porzioni diverse; così anche una ineguaglianza complessiva accertata non comporta che non ci siano stati spostamenti complessi e importanti in altre ineguaglianze.
India. Ci spostiamo in successione all’ineguaglianza in India, utilizzando i dati sul consumo forniti dalla Piattaforma sulla Povertà della Banca Mondiale. I dati indiani costituiscono un caso a parte. A partire dal 2011 non è stato fornito alcun dato approvato dal Governo e quindi la Banca Mondiale ha dovuto usare i dati basati sul consumo ottenuti da sondaggi operati a scopo commerciale (i risultati del sondaggio ufficiale nazionale per il 2022-23 non sono ancora stati interamente pubblicati). Questo non è certamente il massimo. Per molte ragioni, i dati commerciali non sono all’altezza dei criteri seguiti dai sondaggi operati dal Governo. Ma non abbiamo niente di meglio. Inoltre i dati indiani terminano nel 2021, il che è anche spiacevole, giacché gli effetti del Covid allora non erano ancora percepiti. I dati successivi danno la Curva dell’Incidenza della Crescita (GIC) per le aree urbane e rurali. Si tratta della stessa idea del dato della Cina, sennonché in quel caso abbiamo accesso ai microdati e quindi la curva è molto più dettagliata: essa fornisce i tassi di crescita reale per tutti i percentili di consumo.
Cosa troviamo? Il quarto più in basso della popolazione rurale tra il 2018 e il 2021 ha avuto una crescita negativa (linea blu). Per il resto della popolazione rurale la crescita è stata positiva, eccetto (forse in qualche modo sorprendentemente) per il 5 per cento dei più ricchi. Complessivamente, il Gini rurale è rimasto dove era: a circa 30-31. Per la maggior parte della popolazione urbana (linea rossa) la crescita è stata negativa. Il tasso medio di crescita annualizzato nelle aree rurali è stato circa dello zero, e nelle aree urbane del 2% negativo. Possiamo confrontare questi dati con i tassi di crescita media in Cina: nelle aree rurali, 6,7% all’anno, nelle aree urbane 4,1%.
In aggiunta ai già ricordati problemi con i sondaggi in India, dobbiamo mettere nel conto che questi risultati sono stati guidati dagli effetti eccezionalmente negativi del Covid nel 2020. In quell’anno, il PIL procapite indiano si è ristretto del 9 per cento, e quello che osservamo nel 2021 è ancora fortemente ‘segnato’ dal Covid. È probabile che una volta che avremo i dati del 2022 e 2023, il quadro apparirà più luminoso.
USA. Infine, quale è stato l’andamento dell’ineguaglianza negli Stati Uniti? In questo caso abbiamo dati annuali dettagliati e coerenti sino al 2022, compreso. Essi derivano dai dati armonizzati LIS e sono basati sul Sondaggio sulla Popolazione Attuale degli Stati Uniti promosso annualmente Si consideri anzitutto la Curva dell’Incidenza della Crescita del 2019 sino al 2020 (la linea blu nel diagramma sotto). Essa è interamente inclinata verso il basso: il cambiamento di reddito nel primo anno del Covid è stato straordinariamente favorevole ai poveri. Questo ha rappresentato il cambiamento più favorevole verso i poveri, in un singolo anno, del mezzo secolo passato, se non di più. È stata la conseguenza del pacchetto di stimolazione che è stato estremamente ampio (il che comporta che in varie forme ha aiutato tutte le categorie delle persone: dai disoccupati cronici ai disoccupati temporanei, dagli studenti ai piccoli proprietari di imprese, e persino ad ampi segmenti della classe media). La mia impressione è che esso abbia fornito reddito aggiuntivo ai due terzi più poveri della distribuzione del reddito statunitense. E in effetti si può notare che il reddito reale nel 2020 è salito per tutti, ad eccezione del decile più ricco.
La linea nera copre l’intero periodo di quattro anni (2018-2022). Le politiche antiCovid del 2020 non vennero ripetute. Qua osserviamo che la crescita cumulativa nel corso dei quattro anni è stata circa del 9 per cento, praticamente la stessa per l’intera popolazione ad eccezione dei più poveri, e dell’1 per cento dei più ricchi la cui crescita è stata inferiore (4 per cento).
Questi spostamenti abbastanza repentini nelle politiche sono stati riflessi in quello che è accaduto al Gini statunitense. Lo svluppo più straordinario è stato ancora nel 2020. L’ineguaglianza del ‘reddito di mercato’, che misura l’inegjuaglianza prima dei trasferimenti governativi e della tassazione diretta, è cresciuta di 1,5 punti Gini. Questo non è sorprendente: l’effetto del Covid sugli occupati – in assenza degli interventi del Governo – sarebbe stato negativo, e in effetti il brusco aumento dell’ineguaglianza del reddito di mercato mostra quale è stato il vero effetto della pandemia senza l’assistenza dello Stato. Ma l’assistenza statale è intervenuta fortemente nel 2020 e il reddito disponibile Gini è stato ridotto di 1,5 punti. Come ho ricordato, questa è stata una riduzione di proporzioni storiche.
Per apprezzarlo anche meglio, si noti che un aumento di 1,5 punti Gini nell’ineguaglianza del reddito di mercato ed una diminuzione di 1,5 punti Gini nell’ineguaglianza del reddito disponibile, comporta che l’effetto dell stimolo è stato la riduzione del Gini di 3 punti. Questo è stato davvero senza precedenti, e quando ho osservato i dati statunitensi nei cinquanta anni passati non c’era stato alcun singolo anno con un tale cambiamento a favore dei poveri. Se volete irritare i vostri amici progressisti potete dir loro che, nel passato mezzo secolo, le politiche di maggiore riduzione dell’ineguaglianza hanno avuto luogo durante l’ultimo anno della Amministrazione Trump.
Col 2022, ogni cosa è tornata alla “normalità”. Il reddito di mercato Gini era 55, esattamente come nel 2018 e 2019, e il reddito disponibile era 41, esattamente lo stesso che nel 2018 e nel 2019. È stata una tempesta in un bicchier d’acqua? In un certo senso sì, perché non ha lasciato alcun significativo effetto a più lungo termine nella distribuzione del reddito statunitense. I programmi sono stati tutti di tipo irripetibile; essi non hanno generato strumenti o istituti per la riduzione della povertà o miglioramento nella distribuzione del reddito (questo non era neppure il loro obbiettivo). D’altra parte, la si può considerare come la prova del vasto potere che ha un ricco Stato assistenziale: esso può con un decreto spostare la distribuzione di 3 punti Gini in un anno. Tre anni consecutivi di tali spostamenti cancellerebbero un quarto dell’ineguaglianza statunitense. Quindi la lezione può essere che lo Stato è molto potente – quando vuole usare quel potere.
C’è una conclusione complessiva? Gli effetti del Covid sono stati rilevanti in tutti e tre i paesi, ma anche temporanei. Col 2022, gli Stati Uniti e la Cina sono tornati alle loro tendenze “normali”, che in entrambi i casi sono una ineguaglianza complessiva generalmente stabile, e lo stesso ha fatto probabilmente l’India. Fondamentalmente, l’epidemia non ha cambiato alcunché.
[1] Per “dati longitudinali” si intende “dati provenienti da misurazioni ripetute nel tempo della stessa variabile nel gruppo dei soggetti studiati”.
By mm
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