[논문 리뷰] Capital and Labor Income Pareto Exponents in the United States, 1916-2019

Ji Hyung Lee, Yuya Sasaki외 2명|arXiv (Cornell University)|2022. 06. 09.

Fiscal Policy and Economic Growth인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 공개된 요약 세금 데이터와 극단가치이론 기반의 새로운 추정 방법을 사용하여 1916년에서 2019년 사이에 미국의 자본소득 및 노동소득 파레토 지수를 추정한다. 자본소득의 파레토 지수는 1985년 이후 약 1.2로 안정되어 있고, 노동소득은 약 2.0로 안정되어 있으며, 이는 이전에 추정된 것보다 상위 꼬리 부분의 불평등이 더 심각하다는 것을 시사한다. 이는 부유한 계층이 이전 모델이 추정한 것보다 인구당 경제적 영향을 두 배로 미치는 것을 의미한다.

ABSTRACT

Accurately estimating income Pareto exponents is challenging due to limitations in data availability and the applicability of statistical methods. Using tabulated summaries of incomes from tax authorities and a recent estimation method, we estimate income Pareto exponents in U.S. for 1916-2019. We find that during the past three decades, the capital and labor income Pareto exponents have been stable at around 1.2 and 2. Our findings suggest that the top tail income and wealth inequality is higher and wealthy agents have twice as large an impact on the aggregate economy than previously thought but there is no clear trend post-1985.

연구 동기 및 목표

• 이전에 데이터 제약으로 인해 다루기 어려웠던 1916–2019년 기간 동안 미국의 자본소득 및 노동소득 파레토 지수를 추정하는 것.
• 세무당국의 요약자료만을 사용하여 자본소득과 노동소득에 대해 별개의 파레토 지수를 추정하는 데 도전하는 것.
• 개별 소득 데이터나 관측된 소득군 기준값이 필요로 하지 않는 새로운 통계적 방법을 적용하여 공개된 집계자료로부터 추정이 가능하도록 하는 것.
• 이전에 보고된 바보다도 더 무거운 꼬리 분포를 의미하는 더 작은 파레토 지수를 통해 상위 소득 불평등이 과거에 비해 낮게 평가되었음을 시정하는 것.
• 파레토 지수 추정의 정밀도 향상으로 최적의 세제 정책 및 거시경제 모델 校정에 더 정확한 입력을 제공하는 것.

제안 방법

• IRS에서 공개한 미국 세금 신고서의 요약자료를 사용하며, 이는 연간 1억 건 이상의 관측치를 포함한다.
• Toda와 Wang(2021)의 극단가치이론 기반 최대우도 추정법을 적용하며, 이는 소득군 내 평균과 신고자 수만을 요구한다.
• 순서통계 간의 종속성을 고려하며, 자본소득과 노동소득에 대해 별도로 제공되지 않는 소득군 기준값이 필요로 하지 않는다.
• 개별 소득 데이터 접근이 불가능한 상황에서도 상위 소득 비중과 군 평균을 기반으로 추정이 가능하다.
• 제한된 개별 소득 데이터(예: PSID, CPS)와 비교하여 타당성과 편향을 평가하기 위해 검증하였다.
• 파레토 지수 α를 가진 파워 법칙으로 상위 소득 분포의 꼬리를 모델링하기 위해 극단가치이론의 통계 기법을 활용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 1916년에서 2019년 사이에 미국 자본소득 및 노동소득의 파레토 지수에 대한 시간 추세는 어떠한가?
• RQ2 요약 세금 자료를 사용한 추정과 설문조사 자료를 사용한 추정 간의 소득 파레토 지수 차이는 무엇이며, 이는 측정 편향에 어떤 함의를 갖는가?
• RQ3 특히 자본소득의 경우, 이전에 추정된 것보다 상위 꼬리 부분의 소득 불평등은 얼마나 더 높은가?
• RQ4 추정된 파레토 지수가 부유한 계층이 종합 경제 변수에 미치는 영향에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ5 더 정확한 파레토 지수 추정은 최적의 세제 정책 및 거시경제 모델 校정에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 1985년 이후 자본소득 파레토 지수는 약 1.2로 안정되어 있으며, 1960–1970년대에는 약간 상승하여 2.0에 도달하여 상위 꼬리 부분의 불평등이 일시적으로 감소했음을 시사한다.
• 1985년 이후 노동소득 파레토 지수는 약 2.0로 안정되어 있으며, 1960~1970년대에 약 2.0의 정점에 도달하여 상위 꼬리 부분의 불평등이 비교적 안정되어 있음을 나타낸다.
• 이번에 새롭게 추정한 자본소득의 파레토 지수 1.2와 노동소득의 2.0는 이전 추정치보다 작으며, 이는 이전에 보고된 것보다 상위 꼬리 부분의 소득 불평등이 더 심각하다는 것을 의미한다.
• 자본소득의 파레토 지수가 1.2이므로 더 무거운 꼬리 분포를 의미하며, 이에 따라 부유한 계층은 이전에 추정된 것보다 경제 전체에 두 배의 영향을 미친다.
• 설문조사 기반 추정치(예: LIS)는 상향 편향되어 있으며, 이는 고소득자들이 소득을 과소신고하거나 설문조사 응답률이 낮기 때문일 수 있다.
• Toda와 Wang(2021)의 방법은 개별 소득 데이터 접근성의 제약과 소득군 기준값의 모호함을 극복하여 요약자료만으로도 정확한 추정이 가능함을 보여준다.