En av mina käpphästar är att användandet av så kallade ekvivalensskalor (som korrigerar inkomster för hushållets storlek och sammansättning) gör det svårt att tolka inkomststatistiken. Här är två helt teoretiska exempel som kan användas för att diskutera om användandet av dessa skalor är lämpligt eller inte:
  1. Antag att en grupp enbarnsfamiljer upplever ökade totala inkomster pga ökade löner under en tioårsperiod. En konsekvens av detta är att allt fler anser sig ha råd att skaffa ytterligare ett barn. När inkomststatistiken korrigeras för försörjningsbörda ser det ut som om inkomsterna stagnerar. Är det rimligt?
  2. Antag att en grupp samboende upplever ökade totala inkomster pga ökade löner. Som en effekt av den högre lönen väljer en del att separera (de har bott ihop främst av ekonomiska skäl). När inkomststatistiken korrigeras för försörjningsbörda antas det vara dyrare att leva i ensamhushåll än att vara samboende, varför det ser det ut som om inkomsterna stagnerat. Är det rimligt?
Exemplena är hypotetiska, men dessa metodval spelar stor roll för vilken bild som ges av inkomstutveckling och ojämlikhet. Ett ökat antal ensamhushåll kan påverka inkomststatistiken också genom att sänka medianinkomsten. Ett exempel är denna studie av Stephen Rose om varför olika källor ger väldigt olika bilder av inkomstutvecklingen i USA:
Piketty and Saez use a tax filer as the unit of analysis and "create" tax records with estimated incomes for the 10 percent of people who don’t file a tax return. But tax-filing units have grown faster than population growth because fewer adults are marrying, and new Internal Revenue Service rules have led to more people filing as single adults (from 44 percent in 1979 to 56 percent in 2014). Because single filers tend to have much lower incomes than married filers, median incomes are much lower.
Kanske är det helt enkelt så att den bästa inkomstfördelningsstatistiken beskriver individers inkomster, utan att beakta om om de bor ensamma eller i hushåll med olika många barn?