Julkisessa talouskeskustelussa pistää silmään usein tuloerojen korostaminen ongelmana, johon pitää erityisesti puuttua. Olen yrittänyt miettiä logiikkaa tämän taustalla. Koska eri ammattien vaatimukset ovat varsin erilaisia ja lisäksi ihmisten halukkuus tehdä tietyntyyppistä työtä poikkeaa paljon niin eikö ole luonnollista, että hintamekanismi myös palkitsee toisista töistä enemmän kuin toisista? Näin hinnat ohjaavat päteviä työntekijöitä hyvin tarpeellisten, mutta vaativien ja/tai yleisesti epämieluisten töiden pariin.
Tavoitteiden tärkeysjärjestys
Voisiko köyhimpien olojen parantaminen olla tärkeämpi tavoite kuin itseisarvoinen taistelu tuloerojen kaventamiseksi? Itse en ainakaan ole huolissani 2500€/kk tienaavasta vaikka kuinka hänen naapurinsa tienaisi 7500€. Sen sijaan huolestuttavampia ovat ihmiset, joilla on vaikeuksia täyttää elämisen perustarpeita.
Silloin ongelma on iso, mikäli ihmisten vapaudessa valita eri ammattien välillä on suuria eroja. Esimerkiksi hyvin palkattuihin, korkeisiin virkoihin ei voisi päästä ilman sopivia sukulaisuussuhteita tai kouluttautuminen ei olisi suuresta motivaatiosta huolimatta mahdollista kuin rikkaiden perheiden lapsille. Myös lisensioitumista vaativissa ammateissa (esim. lääkärit ja juristit) voi päästä palkkaneuvotteluissa epäreiluun asemaan, jos koulutuspaikkojen määrät ovat alimitoitettuja tarpeisiin nähden.
Tasavertaisten valintojen maailma
Tasavertaisten valintamahdollisuuksien maailmassa on vaikea nähdä tuloeroja vakavana ongelmana. Mikäli haluaa mammuttipalkkaiseen suuryrityksen toimitusjohtajan hommaan, niin voisi 20 vuotta määrätietoisesti hankkia ammatissa vaadittavaa osaamista ja työkokemusta. Sitten voisi loppuelämänsä omistaa ympärivuorokautisena keulakuvana toimiseen ja elämään median, työntekijöiden edustajien ja sijoittajien paineen jatkuvassa ristitulessa.
Riskien kantamisen, eli pääomatulojen puolella taas sijoittaja voisi halutessaan jättää sijoittamatta turvalliseksi koettuun kasvukeskuksen asuntoon ja laittaa säästönsä kiinni nuoriin startup-yrityksiin, joista iso osa ei tule tuottamaan mitään, mutta hyvällä säkällä joku voi räjäyttää pankin luoden yhteiskuntaan runsaasti tuottavia työpaikkoja ja riskinkantajalle palkkioksi mojovan omaisuuden.
Äärimmäisenä tuloerojen kauhuskenaariona näen sellaisen, että joku yksittäinen taho pystyisi ostamaan kaikki asuinkiinteistöt Suomesta ja siten monopoliasemansa turvin orjuuttamaan kaikki jotka haluavat Suomessa asua. En kuitenkaan hirveän realistisena tällaista skenaariota näe, vaikka moni on sitä Monopoli-pelin avulla lapsena kovasti harjoitellut. Ylipäätään monopolit ja kartellit ovat myrkkyä valinnan mahdollisuuksille. Aidosti kilpailevat yritykset ovat mielestäni avain ihmisten valinnan mahdollisuuksille joutuessaan kilpailemaan työntekijöistä, asiakkaista ja sijoittajista.
Tuloerot köyhyyden aiheuttajana?
Ehkä tuloeroilla on riippuvuussuhde absoluuttiseen köyhyyteen ja siksi se on tärkeä aihe. Lähdin ottamaan tästä selvää Tilastokeskuksen julkaisemien Euroopan maiden taloustilastojen (vuodelta 2012) avulla.
Vieressä on kuvaaja, jossa vaaka-akselilla on tulojen eroja kuvaava Gini-kerroin ja pystyakselilla oleva Puute-muuttuja kertoo, kuinka monta prosenttia väestöstä kokee vakavaa aineellista puutetta.
Vaikuttaa selkeältä: kun tuloerot kasvavat niin Puute kasvaa myös. Näiden välille laskettu korrelaatiokerroin (Spearmanin versio, koska yhteys ei ole lineaarinen) on 0.66 ja se on nyt tilastollisesti erittäin merkitsevä (totuuden mittareista tarkemmin tässä postauksessa). Voidaanko tästä vetää johtopäätös että suurista tuloeroista seuraa yhteiskuntaan vakavaa puutetta? Tässä vaiheessa on hyvä kerrata aiempi postaukseni korrelaatiotutkimuksista.
Alkujohdattelussa puhuin valintojen mahdollisuuksista ja sitä jollain tavalla kuvannee korruption määrä. Toinen oleellinen muuttuja, joka mahdollisesti vaikuttaa sekä Gini-kertoimeen että Puutteeseen on kansalaisten kokonaistulotaso, mitä kuvaa nyt vuositulojen mediaani maittain. Oma hypoteesini näiden muuttujien yhteyksistä on seuraava:
Seuraavassa kuviossa on kaikkien neljän tutkittavan muuttujien kuvaajat ja korrelaatiokertoimet:
Lävistäjältä löytyy jokaisen muuttujan oma jakauma. Oikealla ylhäällä löytyy vastaavan sarake- ja rivimuuttujan välinen Spearmanin korrelaatiokerroin sekä tilastollinen merkitsevyys tähtinä. Vasemmalla alhaalla jokaisen muuttujaparin sirontakuvio.
Kaikki neljä muuttujaa korreloivat pareittain. Esim. Korruptoimattomuuden korrelaatiokerroin Puutteen kanssa on -0.86, mikä tarkoittaa että maissa joissa on vähän korruptiota, on myös vähän puutetta.
Muodostin matemaattisesti uuden Puute-muuttujan, josta on eliminoitu Tulojen ja Korruption vaikutus. Ginin ja eliminoidun Puute-muuttujan sirontakuvio näyttää nyt aikalailla erilaiselta.
Yhteys ei ole enää niin selvä kuin aiemmassa kuvaajassa. Nyt korrelaatiokerroin on 0.27 ja P-arvo on 0.12, mikä ei ole enää tilastollisesti merkitsevä.
Muodostetaan vielä regressiomalli, jossa Puutteessa elävien osuutta (sen logit-muunnosta, jotta yhteys olisi lineaarinen) selitetään Ginillä, Mediaanituloilla ja Korruptoimattomuudella. Alla on R-ohjelmiston tuloste pro-lukijoita varten.
Menemättä taulukon yksityiskohtiin vaikuttaa, että kansakunnan yleinen tulotaso ja korruptoimattomuus ovat ne tärkeimmät tekijät puutteen selittämisessä. Toki Ginilläkin näyttäisi olevan yhteys (akateemiset tutkijat heittelevät nyt voltteja, koska P-arvo jäi hiuksen hienosti alle 0.05), mutta merkitys kokonaisuuteen on kuitenkin vähäinen. Gini-kertoimen mukanaolo regressiomallissa nosti selitysastetta vain 2%-yksikköä.
Mitä tästä opimme?
Siihen, kuinka paljon tuloeroihiin tulisi Euroopassa puuttua, ei tämä laskuharjoitus anna vastausta. Kyseessä on pintaraapaisu aiheeseen helposti löytyneellä datalla, eikä loppuunviety tutkimus. Tärkein opetus tässä on näyttää kuinka pelkkien kahdenvälisten korrelaatiokertoimien tutkiminen voi johtaa harhaan. Taloustutkimuksissa ei yleensä pystytä järjestämään satunnaistettuja koeasetelmia ja silloin tutkimustulokset heilahtelevat sen mukaan mitä oleellisia taustatekijöitä on huomioitu ja mitä ei.
Lukijagallup: Mitä muita tekijöitä tässä pitäisi huomioida, että tutkimus olisi vielä luotettavampi?
Statistickon steesi:
- Kun tutkimusaineisto ei perustu satunnaistettuun kokeeseen, tulokset riippuvuuden suhteen ovat erityisen herkkiä yhteisten taustatekijöiden kontrolloimiselle
Aineistolähteet:
