Förra året gavs boken Jämlikhetsanden ut på svenska, skriven av epidemiologerna Richard Wilkinson och Kate Pickett. Deras huvudtes är att ökad inkomstojämlikhet i rika länder ger upphov till negativa hälsoeffekter för alla medborgare, rik som fattig, i dessa länder. Boken citerade en stor mängd akademisk forskning som på ett eller annat sätt gav stöd åt tesen. Men kan vi verkligen lita på dessa numera ganska ålderstigna forskningsresultat?
I en artikel i senaste Ekonomisk Debatt skriver Therese Nilsson och jag själv om utmaningarna att empiriskt utvärdera kopplingen mellan inkomstojämlikhet och hälsa. Problemen är många, några är större och andra mindre.
Den kanske allvarligaste mätsvårigheten handlar om användandet av aggregerade data, dvs mätpunkter för genomsnittlig hälsonivå eller inkomstojämlikhet i t ex ett land. Anledningen är vi på en sådan grovkornig datanivå inte kan särskilja mellan en tänkbar ojämlikhetseffekt (ju högre ojämlikhet desto sämre folkhälsa) och inkomsters välbelagda nivåeffekt på individers hälsa (ju lägre inkomst desto sämre hälsa). Detta beror i sin tur på att förhållandet mellan inkomst och hälsa är konkavt (se bilden, samt vår artikel för utförligare förklaring). Som visats i en nya studier krävs data på individnivå för att man ska kunna belägga att en ojämlikhetseffekt verkligen föreligger.
I artikeln diskuteras vidare några ytterligare aspekter av att studera sambandet. Hur ska vi egentligen mäta människors hälsa: genom befolkningsstatistik över dödlighet, sjukdomsfrekvens och spädbarnshälsa eller genom intervjuenkäter som frågar folk hur de mår? Och vilken ojämlikhet är vi egentligen mest intresserade av, den i årsinkomster, livsinkomster, förmögenhet eller kanske konsumtionsmöjligheter?
Vår starkaste slutsats är negativ: vi kan konstatera att huvuddelen av den tidigare forskningen – och därmed det mesta som hänvisas till i Jämlikhetsanden – vilar på skakig empirisk grund. Däremot utesluter inte det att något samband inte finns; det finns nya studier (t ex denna) som finner en effekt, om än liten. Fortfarande är detta dock ett relativt ungt forskningsfält och nya internationella individdatabaser byggs hela tiden. Vi kommer att veta ännu mera om bara några år.
Ekonomistas 
“Men kan vi verkligen lita på dessa numera ganska ålderstigna forskningsresultat?” Men du skämtar? Detta har, sedan jämlikhetsanden publicerats, visats om och om igen med allt mer specifika frågaställningar. Den litteraturen som jämlikhetsanden bygger på sammanfattas här: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2776131/?tool=pubmed
var man konstaterar att baserat dåvarande forskning visst finns ett samband. Sedan dess har det kommit en mängd studier som adresserar hur, när och varför ojämlikhet påverkar hälsa. Inte bara inom epidemiologin utan inom en rad fält men en mängd mer eller mindre experimentella metoder.
“skakig empirisk grund”? om DETTA skulle vara skakig empirisk grund, snälla, använd samma kriterier på den ekonomiska forskningen och ge mig en enda slutsats som inte har en mer “skakig empirisk grund”. Ta det som en utmaning.
Herregud, läser ni alls den vetenskapliga litteraturen inom hälsoforskning? Förstår ni den?
Jag sitter här och skäms å era vägnar, detta diskvalificerar verkligen ekonomer från seriösa vetenskapliga diskussioner!
Nymnchen:
Även om det skulle visa sig att du har rätt i allt du inledningsvis skriver, är din slutkläm ingenting mindre än kliniskt nipprig: “[D]etta diskvalificerar verkligen ekonomer från seriösa vetenskapliga diskussioner!”
Baserat på ett (1) blogginlägg. Jaha.
Nymchen, utan att uttala mig om sakfrågan vill jag bara påtala faran i att sätta likhetstecken mellan mängden forskning på ett område och graden av kunskap. För frågor som kan studeras med randomiserade experiment är det kanske rimligt, men när det gäller komplicerade makrosamband har vi ofta tyvärr väldigt lite kunskap om detaljerade orsakssamband, trots en otrolig mängd forskning (till exempel om vad som skapar välstånd).
Den meta-studie du hänvisar till baseras på epidemiologisk forskning som generellt har som kausal identifikationsstrategi att slänga in ett gäng variabler på SES och annan personbakgrund som är enkelt observerbar. Det är helt enkelt, generellt, ingen starkt övertygande strategi. Det är högst troligt att regioner/länder med hög ojämlikhet också kännetecknas av en rad (icke-observerbara) egenskaper som påverkas hälsan. Detta gör att skattningarna dels kan bli fel och dels inte kan tolkas som kausala.
Att det sedan finns ett antal biologiska/teoretiska argument eller stöd för att det kan finnas en kausal effekt (som du gärna tidigare relaterat till), bevisar givetvis inte att effekten som skattats i de epidemiologiska studierna är kausal . Om du menar detta, är det din vetenskapssyn som är ute på hal is.
Det du verkligen inte verkar förstå är alltså att den identifikationsstrategi som ligger bakom de flesta av de nyare epidemiologiska studierna (på individnivå) som undersöker sambandet mellan ojämlikhet och hälsa inte är stark! Och ses därför med skepsis av många ekonomer och andra kvantitativa samhällsvetare. Om du skulle försöka publicera en ekonomisk artikel (på något annat tillämpningsområde) med liknande identifikationsstrategi i en mycket bra ekonomisk tidskrift och skulle tolka resultaten som kausala kommer du få tillbaka ett snabbt “reject”; ribban för kausal identifiering sätts idag regel högre.
Med rätta tolkas därför merparten av de individbaserade resultataten i det diskuterade forskningsområdet med stor skepsis.
KM,
Oavsett identifieringsstrategi förblir det omöjligt att visa ett smack med dessa analysförsök, oavsett om vi utför DD, DDD, RD, IV, QR etc. Det är kul, jag älskar det, men vi ska ha klart för oss att det inte bevisar något. Vilka i är det i de olika modellerna som ger mest kraft åt estimaten, hur finner vi dessa, oavsett om det är ren variansdriven OLS eller RD med sin vedervärdiga externa validitet. Därför är det obehagligt när ekonomer får stort förtroende för sina tankar om att vi inte har nog på fötterna för att försöka jämna ut skillnaderna inom länder och mellan. 30 000 människor för varje dag av svält och törst, medan vi skriver att det inte finns något samband med inkomst. Statistik duger inte här, ju snabbare vi inser hur värdelös validitet ekonometri har, ju bättre är det (även om det verkligen är superkul och den statistiska teorin går att dra hur långt som helst!!, Love it!).
@kirgis: Jag kan köpa dina argument. Men det måste påpekas att dessa är de omvända mot Nymnchens: du skriver att vi med vetenskapens hjälp inte kan få veta hur orsakssambandet mellan ojämlikhet och hälsa ser ut, men att vi pga ideologiska åsikter eller misstankar om hur sambandet ser ut ska försöka jämna ut inkomstskillnader. Det är ett rimligt argument.
Av vad jag har sett har Daniel inte uttalat sig om den frågan. Han försöker påpeka att det vetenskapliga stödet är skakigt, precis som även du verkar säga.
För övrigt verkar inte heller författarna till den studie Nymnchen hänvisar till hävda att orsakssambanden är identifierade. T ex kan man läsa i studien att “we cannot discount the possibility that income inequality is a marker of broader societal characteristics such as political ideology or race relations”. Och författarna talar om samband “association” snarare än orsakssamband.
Kirgis> Det kan finnas flera goda skäl att “jämna ut mellan och inom länder”, inte minst för en stark koppling mellan absoluta nivåer av inkomst och hälsa förstås (att hitta åtgärder som gör detta på ett välavvägt sätt dock inte helt trivialt förstås). Och jag håller med om att extern validitet inte sällan är tvivelaktig i analyser med bra “modern” kausal identifiering.
Men det var inte riktigt poängen. Poängen var att kritisera Nymnchens kommentarer och tolkningar av skakig forskning; där hon menar att ekonomer i allmänhet inte förstår medicinsk eller epidemiologisk forskning. Det är felaktigt. Ekonomer förstår den rätt bra, och det är just därför man är kritiskt till alltför stark tolkning av mycken socialmedicinsk och socialepidemiologisk forskning.
http://aidwatchers.com/2011/05/from-shaky-research-into-solid-headlines-via-medical-journals/
Nymnchen,
Detta diskvalificerar inte ekonomer från vetenskapliga diskussioner, men jag håller verkligen med om att dom är totalt ute och cyklar när det kommer till dessa frågor som dom inte förstår dig på. Ekonomer (empiriska) har mycket att bidra med just när det kommer till just empiriska frågor som dessa (kausalitet), men det är obehagligt att se när ideologin bara tar över i så främmande sammanhang som folkhälsa.
Krugman har skrivit om detta fenomen, och förklarat att den ekonomiska, empiriska forskningen aldrig har visat på något, någonsin, utan serves mer som ett intellektuellt tankefoster. Det är hårda ord från en mycket kunnig och påläst ekonom.
Dom jag ändå råder dit att googla upp och läsa är tex Angrist, J.D. och Pischke, J, som har påverkat empirin långt utanför ekonomiska sammanhang.
Är du tokig? Jämlikhetsanden är väl vederlagd, både i Sverige och internationellt. Precis som tex Chockdoktrinen har författarna till Jämlikhetsanden agerat intellektuellt ohederligt och gjort väldigt selektiva urval av dataserier för att visa att deras teser stämmer.
Bra genongångar på svenska av detta finns tex här:
http://nonicoclolasos.wordpress.com/2010/08/17/recension-av-jamlikhetsanden/
http://www.andreasbergh.se/blogg/2010/8/18/om-jamlikhetsanden-och-jamlikhetsbluffen-fran-skatterplots-t.html
@Martin,
Ja det är egentligen inte mot daniel kritiken skall riktas, utan mot tex Timbro och Ratio. Vad jag försöker säga att orsakssambanden aldrig kommer kunna visas ordentligt, vare sig imorgon eller om 50 år. Det kommer inte bli möjligt, men det går inte heller att visa motsatsen. Låt oss för den sakens skull inte lyssna oss blinda på Bergh och grabbarna som instinktivt stretar emot allt (ALLT!!, instinktivt!!) som talar emot den fria marknaden och ruckar deras världsbild.
Att däremot inse att ojämlikhet skapas ohälsa är inte svårt att tänka sig, seriöst? Och nu pratar vi inte hur stora klassrummen ska vara för att höja betygen 0.01% utan vi pratar ohälsa på riktigt.
Kirgis, jag vet inte riktigt vad du baserar dina påståenden på, men anser du att inte ens regelrätta experiment (kanske som Duflo et al) inte heller kan lyckas identifiera orsakssamband?
Och visst kan jag enkelt förställa mig hur en “mean preserving spread” kan ge ökad ohälsa, det är ju det grafen ovan illustrerar, men det är inte lika självklart hur en lotterivinst gör vinnarens vänner sjuka. Och det borde de väl bli enligt W&P:s tes?
“Vad jag försöker säga att orsakssambanden aldrig kommer kunna visas ordentligt, vare sig imorgon eller om 50 år.”
Bra, sa dar har du inga argument for att vilja omdistribuera x% av min inkomst langre.
Nymchen
Nu skall det framhållas, att jag för det mesta håller med dig, eftersom jag också har en medicinsk-historisk bakgrund.
Den här gången är jag inte helt säker.
Det beror på att speciellt hälsoforskningen, i många avseenden styrs av önsketänkande och få variabler.
Det har nästan varit legio inom forskningen att utgå från en del fasta dogmer och sedan tolka utredningarna därefter.
Olivolja, kolesterol, blodtryck, fetter överhuvud, allsköns variationer i kosten.
Den moderna hälsoforskningen har byggt på lika skakig grund som Bibeln och Jesus, och om deras sanningsvärde förs fortfarande otaliga diskussioner världen över.
Det är föga lämpligt att framföra en enda vetenskaplig disciplin som extra sanningsenlig, sanningsenligheten beror inte på vetenskapsdisciplinen, utan på utövarnas intellektuella hederlighet samt monetära begär.
För att ta ett riktigt klassiskt exempel
Fler unga ickerökare får KOL idag än vad som någonsin var väntat. Vad får de det av?
Oväntat värre för den enögda hälsoforskningen…
Jag tycker synd om alla som tycker att allting är så obehagligt hela tiden.
Jasså. Tack för det klargörandet.
Det var inget “klargörande”
@Nymchen: Helt klart är att det bara under det senaste året publicerats flera artiklar som studerar om det finns en ojämlikhetseffekt och det finns idag många studier som använder individdata för att analysera frågan – en del som finner belägg för en ojämlikhetseffekt, men många som inte gör det. Resonemanget i Jämlikhetsanden utgår dock framförallt från sambandet som etablerats mellan ojämlikhet och folkhälsa vilket är problematiskt pga aggregeringen.
Metastudien är rimligen en god ansats till att försöka säga något om de samlade resultaten i existerande individstudier, men de artiklar som ligger till grund för metastudien är tvärsnittsanalyser som har gemensamt att de kontrollerar för ålder, kön och socioekonomisk status vilket sannolikt inte är tillräckligt. Som poängterats tidigare är det högst troligt att det finns icke-observerbara egenskaper som påverkar människors hälsa som vi vanligen inte kan ta hänsyn till i tvärsnittsanalyser och som rimligen påverkar resultaten (detta resonemang stärks av att korrelationen mellan ojämlikhet och individuell hälsa försvinner i flera studier som kan hantera problemet, se ex. Mellor och Milyo (2002, 3003)). Med hjälp av longitudinell data – gärna för flera länder – skulle vi med större säkerhet kunna säga om det föreligger en ojämlikhetseffekt.
Det faktum att metastudien baserar sig på relativt få utav existerande individdatastudier tydliggör även att forskare kontrollerar för väldigt olika faktorer i sina respektive analyser – något som försvårar en syntes av resultaten i den samlade litteraturen. Som jag och Daniel skriver i Ekonomisk Debatt – och som även konstateras av ex. Macinko m.fl. (2003) och Karlsson m.fl. (2010) – skulle litteraturen och diskussionen kring ojämlikhetseffekten hjälpas av att det fanns ett mer utvecklat teoretiskt ramverk.
Är det någon som gjort detta i Sverige? Dvs. använd longitudinell mikrodata och studerat effekten av ojämlikhet på hälsa på kommunnivå? Kanske med Linda-data exempelvis?
Eller finns det några teoretiska argument för att vi inte skulle hitta ett liknande samband på kommunnivå?
(Kanske skrev ni om detta i artikeln, kunde inte hitta vid en första genomläsning, dock.)
Gertdtham och Johannesson (2004) Absolute Income, Relative Income, Income Inequality, and Mortality testar alla tre hypoteserna med hjälp av individdata i en svensk kontext, bland annat på kommunnivå.
De i litteraturen föreslagna mekanismerna talar i flera fall för att vi bör finna ett samband på kommunnivå. Gerdtham och Johannesson finner dock ingen samvariation mellan olika mått på inkomstojämlikhet och hälsa. Generellt verkar det vara så att de studier som finner belägg för ojämlikhetseffekten finner en association då ojämlikhet uppmäts för större geografiska områden.
Tackar!
Angående nymnchen: Hon kan utan vidare ignoreras. Jag har stött på henne vid ett flertal tillfällen och ett värre fall av http://en.wikipedia.org/wiki/Dunning%E2%80%93Kruger_effect och dålig vetenskaplig förståelse har jag nog aldrig sett.
Kan man fortfarande få tag på den här artikeln i Ekonomisk Debatt om jämlikhetsanden? Länken fungerar inte nu.