[論文レビュー] Uncovering the Dynamics of the Wealth Distribution

Thomas Blanchet|arXiv (Cornell University)|Nov 24, 2022

Economic theories and models被引用数 6

ひとこと要約

この論文は、縦断的所得データが不足する中で、繰り返しの断面データのみを用いて、貯蓄、リターン、賃金収入、人口動態、相続、選択的配偶者選択の影響を分離できる、非パrametricで連続時間の確率的モデルを導入する。1980年代以降の米国における上位1%の富の集中度の上昇は、主に高い貯蓄率、資本利得、賃金収入格差に起因しており、収益最大化税率が約12%である簡潔な長期的公式を導出する。

ABSTRACT

I introduce a new way of decomposing the evolution of the wealth distribution using a simple continuous time stochastic model, which separates the effects of mobility, savings, labor income, rates of return, demography, inheritance, and assortative mating. Based on two results from stochastic calculus, I show that this decomposition is nonparametrically identified and can be estimated based solely on repeated cross-sections of the data. I estimate it in the United States since 1962 using historical data on income, wealth, and demography. I find that the main drivers of the rise of the top 1% wealth share since the 1980s have been, in decreasing level of importance, higher savings at the top, higher rates of return on wealth (essentially in the form of capital gains), and higher labor income inequality. I then use the model to study the effects of wealth taxation. I derive simple formulas for how the tax base reacts to the net-of-tax rate in the long run, which nest insights from several existing models, and can be calibrated using estimable elasticities. In the benchmark calibration, the revenue-maximizing wealth tax rate at the top is high (around 12%), but the revenue collected from the tax is much lower than in the static case.

研究の動機と目的

• 縦断的富データが入手できない状況においても、繰り返しの断面データのみを用いて、米国における富の不平等の上昇を引き起こす直接的で観察可能な要因を同定すること。
• 移動性、貯蓄、リターン、賃金収入、人口動態、相続、選択的配偶者選択の寄与を分離できる非パrametricな分解フレームワークを構築すること。
• 1962年以降の米国における収入、富、人口動態の歴史的データを用いて、モデルをキャリブレーションし、各要因の相対的寄与度を推定すること。
• モデルを長期的富税への富分配の反応を分析する形に拡張し、推定可能な弾力性に基づいて税基盤反応の簡潔な公式を導出すること。
• 極端な「コーナー解」が一般的な標準的最適課税モデルに見られるのを回避する、簡潔で透明性の高いフレームワークを提供し、富および相続税政策の評価を可能とすること。

提案手法

• 確率的微積分の2つの結果を用いて、パネルデータを必要とせずに、個人レベル要因が富分配動態に与える寄与を非パrametricに同定する。
• 連続時間確率的モデルを採用し、富シェアの時間的推移を追跡し、貯蓄、リターン、賃金収入、人口動態、相続、選択的配偶者選択の寄与に変化を分解する。
• Saez-Zucman や Piketty-Saez のようなマイクロデータに加え、国勢調査、アンケート、マクロ経済データを統合し、婚姻、離婚、年齢別出生率、世代間富移転の時間変動指標を構築する。
• 19世紀半ば以降の米国の人口歴史をマイクロシミュレーションで再構築し、世代間つながりを統計的に再構築し、相続効果を推定する。
• 富税に対する税基盤反応の長期的公式を導出し、税引後レートに対する資本供給弾力性に基づくものであり、実証的推定値を用いたキャリブレーションが可能である。
• 推定可能な弾力性と歴史的データを用いてモデルをキャリブレーションし、富税の長期的影響が分配および税収に与える影響をシミュレートする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 1980年代以降に米国で上位1%の富シェアが上昇した要因として、貯蓄、リターン、賃金収入、人口動態、相続、選択的配偶者選択の寄与度はそれぞれどの程度か？
• RQ2 縦断的富データに依存せず、繰り返しの断面データのみを用いて、富分配動態を非パrametricにどのように分解できるか？
• RQ3 富税に対する富分配の長期的反応は何か？ また、標準的最適課税モデルで一般的な退化解を避ける形で、このような反応をどのようにモデル化できるか？
• RQ4 長期的に見て収益最大化の富税税率はどの程度か？ また、米国状況における静的推定と比較するとどうなるか？
• RQ5 資本利得、相続税の変更、世代間富移転といった要因は、上位富シェアの推移にどのように影響を与えるか？

主な発見

• 1980年代以降に米国で上位1%の富シェアが上昇した背景には、上位層の高い貯蓄率が主たる要因であり、それに続くのは高いリターン（特に資本利得）、そして賃金収入格差である。
• モデルは、貯蓄の上昇が最も重要な要因であると特定し、他の要因よりも上位富集中度の上昇に寄与する割合が大きいことを示している。
• 高いリターン、特に資本利得の形でのリターンは、2番目に重要な要因であり、金融市場のパフォーマンスが富集中を顕著に強化していることを示している。
• 賃金収入格差も、貯蓄やリターンに次いで重要な寄与を示しており、賃金格差も富集中に重要な役割を果たしている。
• 上位層における長期的収益最大化の富税税率は約12%と推定されるが、行動反応の影響により、実際の税収は静的モデルの推定値よりもはるかに低い。
• モデルが導出した富税に対する税基盤反応の公式は、複数の既存モデルの知見を統合しており、推定可能な弾力性を用いてキャリブレーションされており、政策分析に向けた堅牢で解釈可能なフレームワークを提供する。