Université Lumière Lyon 2
Sciences economiques et de gestion
Faculté des Sciences Economiques et de Gestion
Laboratoire d'Economie des Transports
REGIONAL INCOME INEQUALITY IN THE UNITED STATES, 1913-2003
Thèse de doctorat de Sciences économiques
Dirigée par Yves CROZET
Présentée et soutenue publiquement
le 08/09/2006
A dissertation submitted to the Faculty of the University of Delaware
in partial fulfillment of the requirements for the degree of Doctor of Philosophy in Economics
Fall 2006
Approved: Saul D. Hoffman, Ph.D. Chair of the Department of Economics
Approved: Michael J. Ginzeberg, Ph.D. Dean of the College of Business and Economics
Approved: Conrado M. Gempesaw II, Ph.D. Vice Provost for Academic and International Programs
I certify that I have read this dissertation and that in my opinion it meets the academic and professional standard required by the University as a dissertation for the degree of Doctor of Philosophy.
Signed: James L. Butkiewicz, Ph.D. Professor in charge of dissertation
I certify that I have read this dissertation and that in my opinion it meets the academic and professional standard required by the University as a dissertation for the degree of Doctor of Philosophy.
Signed: Yves Crozet, Ph.D. Professor in charge of dissertation
I certify that I have read this dissertation and that in my opinion it meets the academic and professional standard required by the University as a dissertation for the degree of Doctor of Philosophy.
Signed: William R. Latham III, Ph.D. Member of dissertation committee
I certify that I have read this dissertation and that in my opinion it meets the academic and professional standard required by the University as a dissertation for the degree of Doctor of Philosophy.
Signed: René Sandretto, Ph.D. Member of dissertation committee
I certify that I have read this dissertation and that in my opinion it meets the academic and professional standard required by the University as a dissertation for the degree of Doctor of Philosophy.
Signed: Thomas Piketty, Ph.D. Member of dissertation committee
I certify that I have read this dissertation and that in my opinion it meets the academic and professional standard required by the University as a dissertation for the degree of Doctor of Philosophy.
Signed: Emmanuel Saez, Ph.D. Member of dissertation committee

Résumé en français

Le sujet des inégalités de revenu oppose les économistes néoclassiques aux géographes. Les premiers soutiennent l’hypothèse de la convergence des revenus d’une région à l’autre au fil du temps. Les seconds constatent de façon récurrente la divergence régionale de ces mêmes revenus.

La construction de données de panel permet de faire le point sur le cas des États-unis au siècle dernier. Deux séries temporelles sont extraites des publications de l’Internal Revenue Service (IRS), l’administration fiscale américaine : le nombre déclarations de revenu et le montant total du revenu en dollars courants. Les tableaux de l’IRS sont disponibles pour chacun des 50 états, par tranches de revenu, et par an de 1913 à 2003. Sur le long terme, ces données ne peuvent être homogènes que pour leshauts revenus (les 10% les plus riches, soit le dernier décile). L’on doit faire appel à d’autres sources statistiques pour rendre compte des revenus moyens par état. Des tableaux de l’IRS est extrait le dernier décile de la distribution. Dans son ouvrage intitulé « Les hauts revenus en France au XXème siècle. Inégalités et redistributions 1901-1998 », Thomas Piketty souligne la très forte hétérogénéité au sein du dernier décile, et distingue en son sein un certain nombre de classes de revenus intermédiaires (les fractiles) jusqu’au 0.01 pourcent le plus haut. La même distinction de classes est reprise ici, avec la désagrégation par état comme différence. La série de fractiles qui en découle rend compte des hauts revenus en niveau (dollars constants) et en ratio (des hauts revenus par rapport à la moyenne).

L’analyse porte sur trois types de convergence : 1) la convergence β d’un état à l’autre (reliant négativement le taux de croissance au niveau initial de revenu), 2) la convergence σ d’un état à l’autre (qui réfère à la dispersion des revenus), et 3) à l’intérieur d’un même état, la convergence (ou divergence) des revenus les plus hauts par rapport aux autres déciles de la distribution lorsqu’on l’estime dans sa totatilté.

La convergence β semble se produire plus à l’intérieur du décile le plus riche qu’entre les revenus moyens. De plus, la convergence β pour les revenus moyens ne se vérifie pas lors des phases de récession du cycle de Juglar (d’une durée de 10 ans environ). C’est le cas de la décennie de la Grande Dépression après le jeudi noir de Wall Street en 1929. Par suite, les équations traditionnelles sur la croissance sont comparées aux équations sur l’inégalité, mesurée tantôt par le rapport entre les hauts revenus d’un état par rapport à la moyenne fédérale, tantôt par le ratio hauts revenus de l’état i sur le revenu moyen du même état. Il en résulte que l’inégalité (dans les deux cas définie) est corrélée négativement aux taux de croissance et positivement au revenu moyen de l’état.

La convergence σ se caractérise par le déclin de la dispersion des revenus moyens et du pourcentile le plus élevé, sauf en fin de période. Cette tendance à la baisse s’oppose complètement à la tendance à la hausse qu’enregistrent, à l’intérieur du dernier décile, les 9% les plus riches (90-99%).

Enfin, l’estimation des autres déciles de la distribution, jusqu’au 10% les plus pauvres, permet de mesurer l’écart des inégalités dans un même état, en se fondant sur l’hypothèse selon laquelle la courbe de Lorenz revêt la forme d’une fonction qui suit la distribution de Pareto. Les résultats peuvent être résumés dans l’exemple suivant. De 1975 à 1988, le rapport entre la part du revenu total détenue par les 10% les plus riches et la part du revenu total détenue par les 10% les plus pauvres a augmenté de 13.1 à 14.8, soit une hausse de 1.7. Si à première vue la différence n’est pas flagrante, la décomposition des chiffres révèle le contraire : la part de revenu des 10% les plus riches s’est accrue 24 fois plus vite que celle des 10% les plus pauvres. C’est bien cela que signifie la hausse initiale de 1.7.

ACKNOWLEDGEMENTS

My gratitude and acknowledgments are dedicated to Professor Thomas Piketty’s exceptional talent for writing passionating economic books. I would have never undertaken the task of writing about income inequalities without the clarity of his comments and the detail of his appendices in his impressive publication entitled Les hauts revenus en France au XXème siècle. Inégalités et redistributions 1901-1998. 1 Professor Emmanuel Saez also deserves the acknowledgment of my appreciation for lending me support whenever I asked for it.

Warm and grateful thoughts to Professor William Latham III, whose genuine interest for my work rekindled my enthusiasm on a daily basis. The accuracy of his comments, the timeliness of his answers, and his attachment to the values of professionalism made my dissertation work enjoyable and certainly more productive.

Professor James Butkiewicz, Professor Yves Crozet, and Professor René Sandretto also provided me with very valuable comments that greatly affected the organizational structure of this thesis.

The financial support from the LET 2 , the prestigious research center directed by Yves Crozet, and from the Department of Economics at the University of Delaware allowed me to purchase data and get started with my doctoral dissertation.

From a personal perspective, I would like to thank my surrounding friends who shared with me the ‘concentrate’ of life that my doctoral paper was, with times of satisfaction and frustration, excitement and exhaustion.

Last but not least, I would like to give my warmest regards to my parents, whose humbleness and humility have never lessened the trust and faith they put into my success. I would like to dedicate my work to both of them.

ABSTRACT

The main contribution of this dissertation is the construction of a new homogeneous set of panel data by state cross-sections and annually from 1913 to 2003, using the Statistics of Income publications by the U.S. Internal Revenue Service. This database represents well the top 10 percent of the income distribution, but data from other sources are needed to account for average income. Meanwhile, the new income database of the top decile offers an alternative way to analyze regional convergence, in contrast with average income figures used by Barro and Sala-i-Martin to study the same topic.

In order to address the issue of income convergence across the United States over the long-run, three types of convergence are distinguished: 1) the β convergence of average income in comparison with the β convergence of the top decile (growth and inequality regressions), 2) the σ convergence (dispersion of average and top incomes), and 3) the convergence of top incomes towards the lower decile of the income distribution.

In the case of the β convergence, we found evidence confirming conclusions towards convergence within the top decile, and more mitigated results for convergence among state average incomes. The results showed that income inequality is positively correlated to the average income, and negatively correlated to the economic growth rates.

In the case of the σ convergence, the trend over time opposes two groups of income. On the one hand, average income and income of the top percentile both recorded a decline in dispersion across states (except after the mid 1980s). On the other hand, the incomes of fractiles 90-95, and 95-99 percent were featured with a rise in dispersion across states.

Finally, the convergence (or divergence) of the top decile towards (or away from) the bottom decile is emphasized from 1965 to 2003. Similarly, the top and bottom quartiles are compared as well. The dispersion indicators of the lower layers of the income distribution were estimated by extending the Pareto assumption from the top decile to the full income distribution.

Notes
1.

Suggested translation: France’s Top Incomes in the 20th Century. Inequality and Redistributive Issues, 1901-1998.

2.

LET stands for ‘Laboratoire d’Economie des Transports’ (Laboratory of Transportation Economics).