Geografisk variasjon i sosial mobilitet: Polarisering i arbeidslivet, fraflytting og mødres yrkesaktivitet

Full text

This article is downloaded from www.idunn.no. © 2019 Author(s).
This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons CC-BY-NC 4.0
License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/).
Tidsskrift for samfunnsforskning
https://doi.org/10.18261/issn.1504-291X-2019-03-08
SYMPOSIUM: INNVANDRING OG SOSIAL MOBILITET
Geografisk variasjon i sosial mobilitet:
Polarisering i arbeidslivet, fraflytting og
mødres yrkesaktivitet
Geographic variation in social mobility: Polarization, migration and
mothers’ labour force participation
Erling Barth
Dr.polit., forsker I, Institutt for samfunnsforskning
erling.barth@samfunnsforskning.no
Sara Cools
Ph.d., forsker II, Institutt for samfunnsforskning
sara.cools@samfunnsforskning.no
Marte Strøm
Ph.d., forsker II, Institutt for samfunnsforskning
marte.strom@samfunnsforskning.no
Artikkelen «Immigration and Social Mobility» av Hoen, Markussen og Røed (2018) har
som hovedambisjon å avdekke hvordan innvandring har påvirket sosial mobilitet i Norge
de siste tiårene – en periode hvor den sosiale mobiliteten har falt (Markussen og Røed,
2019) samtidig som innvandringen har økt. Tittelen nevner ikke kausalitet, men det er
ingen tvil om at forfatterne sikter mot en årsakssammenheng – første setning lyder: «This
paper provides an empirical analysis of the causal relationship between immigration pat-
terns and social mobility among natives». Forfatterne har også gått høyt ut i media med
denne tolkningen.
Problemet med å trekke slutninger om årsakssammenhenger mellom to fenomener, er
at man må sannsynliggjøre at den samvariasjonen som data viser ikke skyldes helt andre
forhold eller at en eventuell årsakssammenheng i virkeligheten går i motsatt retning. Deler
av litteraturen om virkningen av innvandring på majoritetsbefolkningens arbeidsmarkeds-
utfall bruker variasjonen i innvandring mellom geografiske regioner til å si noe om årsaks-
forholdet. Dette gjelder også Hoen, Markussen & Røed (2018). Som forfatterne selv påpe-
Årgang 60, nr. 3-2019, s. 300–308
ISSN online: 1504-291X

301
TIDSSKRIFT FOR SAMFUNNSFORSKNING | ÅRGANG 60 | NR. 3-2019
This article is downloaded from www.idunn.no. © 2019 Author(s).
This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons CC-BY-NC 4.0
License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/).
ker, er det imidlertid naturlig å anta at innvandrere trekkes mot arbeidsmarkeder på steder
og til tider hvor det er høyere sannsynlighet for å få jobb. Dermed vil det som ser ut som en
positiv virkning på sysselsettingen til dem som bor i et område fra før, i virkeligheten
reflektere at områdene med en positiv utvikling i sysselsettingen også tiltrekker seg flere
innvandrere.
Forfatternes nyvinning på dette området (s. 5) er at de kun ser på virkningen innvand-
ring har hatt på den relative økonomiske utviklingen til ulike sosiale klasser. De kan kon-
trollere for den generelle økonomiske utviklingen i en region. De trenger dermed ikke å
anta at innvandrere sorteres tilfeldig til ulike økonomiske regioner, uavhengig av den gene-
relle økonomiske utviklingen. De trenger imidlertid å anta at innvandringen til ulike regi-
oner skjer helt uavhengig av forskjeller i den relative økonomiske utviklingen til ulike sosi-
ale klasser – altså at innvandringen ikke er et resultat av forskjeller i sosial mobilitet mellom
klasser, og at den heller ikke er korrelert med andre forhold som fører til slike forskjeller i
sosial mobilitet mellom regioner. Forfatterne ser ut til å mene at dette er en mindre sterk
antakelse (s. 14),1 og at analysene deres kan fastslå «uten rimelig tvil at [innvandring] fra
lavinntektsland har vridd økonomisk suksess vekk fra lavere og over mot høyere klasser»
(s. 27).
Vi er ikke enige i den vurderingen. Vi vil her presentere tre alternative forklaringer på
den observasjonen Hoen, Markussen og Røed støtter seg til, nemlig at sosial mobilitet i
bunnen av fordelingen har hatt størst nedgang i områder der innvandringen har økt mest.
Før vi kommer så langt, vil vi se litt nærmere på variasjonen Hoen, Markussen og Røed
(2018) gjør bruk av i analysene.2
IDENTIFIKASJON
For å forenkle diskusjonen, later vi som om vi bare har tre klasser – høy, middels og lav –
og vi ser bort fra kjønn. La oss kalle forskjellen i utfall som sysselsetting og lønn mellom de
som kommer fra høy inntektsbakgrunn og de som kommer fra lav inntektsbakgrunn for
oppvekstgapet. Når HMR kontrollerer for «faste årlige klasseeffekter»,3 fjerner de alle årlige
variasjoner etter klassebakgrunn som er felles for alle regioner. Det som står igjen er varia-
sjon etter klassebakgrunn mellom regioner hvert år, altså at noen regioner i et gitt år har spe-
sielt stor spredning mellom klassene og at noen har spesielt liten spredning, sammenliknet
med den nasjonale gjennomsnittlige spredningen det året.
Når HMR i tillegg kontrollerer for faste årlige regioneffekter,4 fjerner de alle årlige vari-
asjonemellom regioner som er felles for både de med høy, middels og lav bakgrunn. I praksis
innebærer dette at de nå har fjernet alle forskjeller mellom regioner og over tid for midt-
klassen, slik at vi står igjen med forskjellen på høy og lav – oppvekstgapet. Variasjonen som
1. HMR mener sågar at de med sikkerhet kan legge til grunn at et eventuelt brudd på den identifiserende forutset-
ningen vil trekke i motsatt retning (altså i retning av å undervurdere den sanne negative effekten av innvandring
på sosial mobilitet blant innfødte nordmenn).
2. Arbeidet med denne kommentaren har mottat finansiering fra NFR prosjektet «Changing health and skills re-
quirments in the labour market» (prosjekt nummer 280307) og er også en del av forskningsaktivitetene ved
CORE – Senter for likestillingsforskning ved Institutt for samfunnsforskning.
3. αct i likning 1 (s. 13), når vi tar ut kjønn (g).
4. δzt i likning 1 (s. 13), når vi tar ut kjønn (g).

ERLING BARTH, SARA COOLS OG MARTE STRØM
302
This article is downloaded from www.idunn.no. © 2019 Author(s).
This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons CC-BY-NC 4.0
License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/).
står igjen etter at begge sett av faste effekter er kontrollert vekk, er variasjon i oppvekstgapet
mellom regioner i samme år og i samme region over tid. HMR bruker denne gjenværende
variasjonen langs begge dimensjoner: forskjeller i oppvekstgap mellom regioner i samme
år, og forskjeller i endringen i oppvekstgapet mellom regioner over tid. De finner at disse
forskjellene er positivt korrelert med tilsvarende forskjeller i andelen innvandrere. Det
avgjørende spørsmålet blir da om disse gjenværende forskjellene også kan skyldes andre
forhold som i tillegg er korrelert med innvandringsandelen.
BY OG LAND
For å illustrere vårt poeng på en enkel måte, har vi sortert oppvekstkommunene i Norge
etter sentralitetsgrad. Som vi skal se, har innvandringen nettopp vært stor til de sentrale
strøkene, og oppvekstgapet er også spesielt stort i sentrale strøk. Figur 1 illustrerer den
variasjonen HMR bruker i sine analyser.5 I venstre panel viser vi gjennomsnittlig inntekts-
rang i midten av 30-årene for personer som kommer fra høyinntektsfamilier (de øverste to
linjene), familier fra midten og fra lavinntektsfamilier (de to nederste linjene) i deres egen
oppvekstregion.6 Oppvekstkommunene er delt inn i 20 grupper etter SSBs sentralitetsin-
deks for oppvekstkommunen,7 slik at hver gruppe inneholder 1/20 av observasjonene i
kohorten. Det er ca. 15 år mellom kohortene, så forskjellene mellom linjene for hver kohort
viser endringen over tid innenfor hver sentralitetsgruppe. La oss se på den yngste kohorten
først, altså de som var i midten av 30-årene mellom 2011 og 2015: Figuren viser tydelig at
gapet i rang mellom personer som kom fra høyinntektsfamilier i sin egen oppvekstkom-
mune (den øverste linjen i figuren) og personer som kom fra lavinntektsfamilier i egen
oppvekstkommune (den nederste linjen i figuren) er større i mer sentrale kommuner. I de
mest spredte strøkene er oppvekstgapet for denne kohorten på 2,5 rangpunkter (11,5-9),
mens i Oslo er gapet på 3,7 (12,3-8,6) – omlag 48 prosent høyere. Om vi i tillegg sammen-
likner med den eldste kohorten, de som var i midten av 30-årene mellom 1995 og 1999, ser
vi at oppvekstgapet har vokst over tid for alle nivåer på sentralitet, og at det har vokst mer
i Oslo enn i grisgrendte strøk.
Denne typen forskjeller ligger bak HMRs resultater: Forskjellen mellom Oslo og distrik-
tene forklares med forskjeller i innvandringsandeler mellom Oslo og distriktene, og forskjel-
len på tvers av regioner i utvikling i oppvekstgapet over tid forklares med forskjeller mellom
regionene i endring i innvandring over tid. Høyre panel i figur 1 viser hvordan innvandrings-
andelen ser ut etter sentralitet for de to kohortene: Det fins klart flere innvandrere i de store
5. Vi har så langt det lar seg gjøre brukt samme data og variabeldefinisjoner som HMR. Det er likevel noen forskjel-
ler: Vi har brukt kommune heller enn pendlerregion (som HMR bruker), siden SSB har en sentralitetsindeks på
kommunenivå. Vi har ikke tilgang på de samme inntektsopplysningene for foreldrene. Vi bruker derfor gjen-
nomsnittsinntekten til foreldrene da barna var 8–16 år gamle. Vårt poeng er ikke å replikere studien til HMR,
men å vise til empiriske forhold som er potensielt viktige for deres analyser.
6. Se note til figuren. Kohorter og år avviker litt fra hva HMR har benyttet, grunnet noen forskjeller i tilgjengelige
data. Vi finner samme mønster i sosial mobilitet mellom kohortene i våre data som HMR dokumenterer, og for-
skjellene i datagrunnlag er antakelig ubetydelige. Vi begrenser oss til å se på to kohorter i vår illustrasjon.
7. Se https://www.ssb.no/befolkning/artikler-og-publikasjoner/ny-sentralitetsindeks-for-kommunene. Vi har ikke
gjort noe forsøk på å korrigere bakover for effekten av kommunesammenslåingene for sentralitetsmålet. HMR
bruker arbeidsmarkedsregioner i stedet for grupper av kommuner etter sentralitet.

303
TIDSSKRIFT FOR SAMFUNNSFORSKNING | ÅRGANG 60 | NR. 3-2019
This article is downloaded from www.idunn.no. © 2019 Author(s).
This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons CC-BY-NC 4.0
License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/).
byene, og veksten har vært klart størst i byene. Denne typen samvariasjon bruker HMR til å
beregne sine estimater på effekten av innvandring. HMR inkluderer riktignok årlige region-
faste effekter (δzt), men disse fjerner kun forskjeller mellom regioner som er like på tvers av
klassebakgrunn. Innvandringsandelene interageres med klassebakgrunn i likning 1 (s. 13),
og de regionfaste effektene håndterer dermed ikke denne sammenhengen.
Figur 1. Inntektsrangering (venstre panel) og innvandringsandeler (høyre panel) i oppvekstkom-
munen satt i sammenheng med oppvekstkommunens sentralitet. Etter sosial oppvekstklasse og
kohort.
Note: Venstre figur viser gjennomsnittlig inntektsrang (målt ved snittinntekt i alderen 34–37) for personer
fra samme oppvekstkommune for to kohorter. Kohort «Ny» er født mellom 1975 og 1981, mens kohort
«Gml» er født mellom 1960 og 1965. Figuren viser gjennomsnitt for 20 like store vigintiler av oppvekstkommu-
nens sentralitet i 2018 (SSB), vektet med kommunenes befolkning. De to øverste linjene («Høy») viser gjen-
nomsnittlig rang blant personer fra samme oppvekstkommune fra de tre høyeste desilene i foreldrenes samlede
inntekter (målt ved alder 53–59). «Midt» gjelder de fire midtre desilene 4–7, mens «Lav» gjelder de laveste tre
desilene av foreldrenes inntekt. Høyre figur viser andeler personer som ikke er født i Norge etter sentralitet.
ANDRE MULIGE FORKLARINGER
Problemet er at det fins plausible alternative forklaringer på forskjeller i oppvekstgapet
mellom regioner og over tid. Dersom noen av disse fenomenene også er korrelert med inn-
vandring, innebærer dette at HMRs identifiserende antakelse ikke holder.
I diskusjonen under holder vi på inndelingen etter sentralitet. Det avgjørende blir da
om det kan tenkes å være noen systematiske forskjeller i relativ utvikling mellom de sosiale
500 600 700 800 900 1000
Sentralitetsindeks SSB
Høy,Koh=NyMidt,Koh=NyLav, Koh=Ny
Høy,Koh=GmlMidt,Koh=Gml/av, Koh=Gml
500 600 700 800 900 1000
Sentralitetsindeks SSB
Koh=Ny Koh=Gml

ERLING BARTH, SARA COOLS OG MARTE STRØM
304
This article is downloaded from www.idunn.no. © 2019 Author(s).
This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons CC-BY-NC 4.0
License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/).
klassene i ulike regioner. Her skal vi nøye oss med tre enkle men svært sannsynlige meka-
nismer som nettopp vil gi systematiske forskjeller mellom regioner over tid på en måte som
er klart korrelert med innvandring.
Polariseringen i arbeidslivet varierer mellom regioner
En plausibel forklaring på redusert sosial mobilitet i bunnen, kommer fra etterspørselssi-
den. Det er vel dokumentert at det i de senere år har skjedd en arbeidsmarkedspolarisering
som i hovedsak innebærer at midten i arbeidsmarkedet har «falt ut» (Autor et al., 2006;
Goos & Manning, 2007; Asplund et al., 2011). Etterspørselen etter yrker i midten av inn-
tektsfordelingen har falt, mens etterspørselen har økt etter yrker i bunnen og i toppen av
inntektsfordelingen.
Det er nettopp til midten at ungdommene fra lavinntektsfamilier har størst sjanse for å
avansere. Polariseringen har redusert antall jobber i midten, og dermed er åpningen til
neste trinn blitt trangere. Ved å inkludere årlige klassebakgrunnseffekter (αct) kontrollerer
HRM for en gjennomsnittlig effekt av polarisering for Norge som helhet, men de tar ikke
hensyn til at denne moderniseringen av arbeidsmarkedet har vært drevet først og fremst av
noen regioner. Dette er problematisk, fordi det er nettopp disse regionene som også har
opplevd stor innvandring.
Dauth (2014) og Autor (2019) dokumenterer nettopp dette for henholdsvis Tyskland og
USA: Polariseringen kom først og var sterkest i byene. Autor viser at mens midt-yrkene
utgjorde en klart større andel i byene enn i distriktene på 1970 tallet, snudde sammenhengen
en gang på 1990 tallet, og at andelen midt-yrker nå er betydelig lavere i byene enn i distriktene.
I figur 2a viser vi at dette gjelder også i Norge. Her ser vi sammenhengen mellom kommu-
nenes sentralitetsgrad (igjen sortert i 20 grupper etter sentraliseringsnivå) og andel jobber i
yrkene på midten av inntektsfordelingen i de samme kommunene.8 Jo mer sentralisert kom-
munen er, desto mer polarisert er arbeidsmarkedet – og altså desto trangere stige oppover for
de som kommer fra lavinntektsfamilier. Vi ser også at nedgangen i antall jobber på midten
har vært størst i sentrale strøk, mens det i de minst sentrale kommunene til og med har vært
vekst i andelen jobber i midten. I figur 2b har vi plottet den tilsvarende sammenhengen mel-
lom sentralitet og andelen rutinejobber,9 noe som er knyttet til sannsynlighet for automatise-
ring og bortfall av jobber på midten (se Autor et al., 2003). Figuren viser samme sammen-
heng mellom (reduksjon i) andel rutinejobber og sentralisering. Dauth (2014) og Autor
(2019) viser at disse endringene henger sammen med en automatisering av jobbene i midten
i byene samtidig med en nedgradering av jobbene i bunnen, særlig for personer med lavere
utdanning i byene; faktorer som begge kan føre til redusert sosial mobilitet i sentrale strøk.
Bortfallet av jobber på midten har klart vært størst i kommuner med høyere grad av
sentralitet, altså i hovedsak byene. Dermed vil vi også vente å se lavere sosial mobilitet i
byene – tilsvarende mønsteret i venstre panel i figur – men i dette tilfellet er ikke sammen-
hengen forårsaket av innvandring. Det er bare slik at graden av polarisering er korrelert
med innvandringsmønsteret.
8. Yrkene er rangert etter median daglønn for fulltidsarbeidende i 2004.
9. Vi har brukt samme definisjon på rutinejobber som Autor et al. (2003).

305
TIDSSKRIFT FOR SAMFUNNSFORSKNING | ÅRGANG 60 | NR. 3-2019
This article is downloaded from www.idunn.no. © 2019 Author(s).
This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons CC-BY-NC 4.0
License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/).
Figur 2a–d. Andre forklaringer satt i sammenheng med oppvekstkommunens sentralitet.
Note: 2a viser andelen av jobber i midten av lønnsfordelingen på tvers av yrker; 2b viser andel rutinejobber
som i Autor et al. (2003); 2c viser andel med forskjellig bostedskommune (ved alder 35) enn mors bosted-
skommune (ved alder 55); 2d viser anelen mødre som ikke er yrkesaktive.
Sosial mobilitet og geografisk mobilitet
HMR sammenlikner rangeringen av familieinntekten i oppvekstkommunen med avkommets
egen inntektsrang innad i eget kull i samme oppvekstkommune, uansett hvor avkommet
bosetter seg som voksen. Det er rimelig å anta at kull som er født i fraflyttingskommuner i
gjennomsnitt har større sosial mobilitet enn kull født i andre kommuner. Grunnen er rett og
slett at de fleste som flytter, etablerer seg i regioner med høyere lønn og jobbmuligheter enn
der de kom fra. De som flytter, vil derfor ha en tendens til å forbedre sin relative posisjon sam-
menliknet med dem som blir igjen. For eksempel kan folk fra lavinntektsfamilier som flytter,
«ta igjen» de som blir igjen med midlere bakgrunn. På samme måte kan folk på toppen bli tatt
igjen av flyttere fra lavere bakgrunn. Resultatet blir ofte økt mobilitet slik det er definert hos
HMR – en svakere sammenheng mellom foreldrenes og barnas rang i fraflyttingskommuner.
Det er derfor ikke overraskende om fraflyttingsregioner oppviser større sosial mobilitet.
I figur 2c viser vi andelen som har flyttet fra oppvekstkommunen etter sentralitet.10 Ikke
10. Andelen som flytter ut av oppvekstkommunen er her anslått ved andelen som ikke har samme bostedskommune
i midten av 30-årene som moren har i midten av 50-årene; det inneholder altså noe støy, særlig fra mors mulige
flytting etter at barna flytter ut.
500 600 700 800 900 1000
Sentralitetsindeks SSB
kohort1=Ny kohort1=Gml
500 600 700 800 900 1000
Sentralitetsindeks SSB
kohort1=Ny kohort1=Gml
500 600 700 800 900 1000
Sentralitetsindeks SSB
kohort1=Ny kohort1=Gml
500 600 700 800 900 1000
Sentralitetsindeks SSB
kohort1=Ny kohort1=Gml

ERLING BARTH, SARA COOLS OG MARTE STRØM
306
This article is downloaded from www.idunn.no. © 2019 Author(s).
This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons CC-BY-NC 4.0
License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/).
overraskende er flyttingen mest omfattende fra distriktene og mindre fra de store byene.
Det pågår en sentralisering, og sentraliseringen er økende: Fraflyttingen har økt i nesten
alle kommunene unntatt i enkelte byer, med Oslo som klar «vinner». Flyttemønsteret er
naturligvis konsistent med innvandringsmønsteret; både folk som allerede bor i Norge og
folk som kommer til Norge, flytter dit hvor jobbmulighetene er størst og inntektene høyest.
En annen relatert faktor som kunne vært trukket fram på tilbudssiden, er andelen stu-
denter i byene. Studenter som jobber på siden av studiene konkurrerer i mange tilfeller for-
delaktig om samme jobber som personer med få formelle kvalifikasjoner og som har drop-
pet ut av utdanningssystemet tidlig.
Det vi vil vente som følge av disse mekanismene, er igjen et mindre oppvekstgap i dis-
triktene enn i byene, slik som vi så i venstre panel av figur 1. Men igjen er ikke årsaken inn-
vandring; det er bare slik at flyttemønsteret er korrelert med innvandringsmønsteret.
Familieinntekt, mors yrkesaktivitet og sosial bakgrunn
HMR bruker summen av foreldrenes inntekt som mål på sosial oppvekstklasse. Noen
lavinntektsfamilier vil være familier med én inntekt. Hvis grunnen til at familien kun har
én inntekt er at faren tjener så mye at moren ikke trenger å jobbe, er denne familien ganske
ulik en lavinntektsfamilie med to inntekter. Kvinners yrkesaktivitet har endret seg kraftig
for foreldregenerasjonen i perioden HMR studerer – særlig utenfor byene. Dette har også
endret sammensetningen av lavinntektsfamiliene slik de måles av HMR.
Figur 2d viser andelen i hver kohort som har en mor uten arbeidsinntekt; som altså
kommer fra én-inntektsfamilier. Her har det vært en dramatisk utvikling mellom kohor-
tene. I distriktene og grisgrendte strøk har andelen mødre uten arbeidsinntekt falt med nær
10 prosentpoeng, eller med mer enn to tredjedeler. Igjen har vi et mønster som ser ut til å
være geografisk skjevt, og som potensielt kan ha stor forklaringskraft for målt sosial mobi-
litet. Og igjen er ikke årsaken innvandring, det er bare slik at forskjellene i andelen én-inn-
tektsfamilier er korrelert med innvandringsmønsteret.
I figur 3 viser vi den geografiske skjevheten i hvordan disse faktorene, som vi anser som
alternative forklaringer, har utviklet seg. Figuren viser de samme variablene som i figur 2,
men denne gangen på endringsform mellom kohortene. Her ser vi altså forskjeller i hvor-
dan polariseringsgraden (målt ved sysselsettingens andel i midtyrker eller rutineyrker),
flytting fra oppvekstkommunen og omfanget av én-inntektshusholdninger har endret seg
mellom den gamle og den nye kohorten. Også på endringsform viser dataene en klar sam-
menheng med sentralitet, og de vil da av samme grunn være korrelert med endringer i inn-
vandrerandelene etter samme dimensjon.

307
TIDSSKRIFT FOR SAMFUNNSFORSKNING | ÅRGANG 60 | NR. 3-2019
This article is downloaded from www.idunn.no. © 2019 Author(s).
This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons CC-BY-NC 4.0
License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/).
Figur 3. Andre forklaringer (på endringsform) og oppvekstkommunens sentralitet. Endring mel-
lom kohortene (ca. 15 år).
KONKLUSJON
Det er nok lite trolig at det bare er en enkelt faktor som er den dominerende drivkraften
bak endringene i sosial mobilitet. Til det er det for mange kompliserte prosesser som ligger
bak, både på tilbuds- og etterspørselssiden. Vi har trukket fram tre forhold som kan ligge
bak den sammenhengen mellom innvandring og sosial mobilitet som HMR finner. A pri-
ori er dette vel så plausible forklaringer som innvandring. Vi har ikke undersøkt hvor mye
disse forholdene har å si for det observerte mønsteret i sosial mobilitet, men det observerte
mønsteret etter sentraliseringsgrad tyder klart på at også de faktorene er sterkt korrelerte
med den variasjonen i oppvekstgapet HMR bruker i sin analyse. Dette trenger ikke å bety
at innvandring ikke har hatt noen innvirkning på sosial mobilitet. Men det betyr at fins
svært gode grunner til å forkaste de identifiserende forutsetningene som HMR støtter seg
på, og at en mer omfattende analyse av spørsmålet er nødvendig før man kan konkludere
så skråsikkert som HMR har valgt å gjøre.
HMR har satt et viktig og interessant spørsmål på dagsordenen og bidratt til en nyttig
diskusjon om metoder og underliggende mekanismer. Kunnskap om mekanismene bak
nedgangen i sosial mobilitet er viktig i seg selv, men kan også gi svært nyttig kunnskap om
de sosiale endringene vi er midt oppe i. Vi vet rett og slett ikke ennå hva som ligger bak den
observerte nedgangen i sosial mobilitet, og beregningene HMR har gjort kan ikke kalles
kausale effekter. Mer arbeid må til.
500 600 700 800 900 1000
Sentralitetsindeks SSB
500 600 700 800 900 1000
Sentralitetsindeks SSB
500 600 700 800 900 1000
Sentralitetsindeks SSB
500 600 700 800 900 1000
Sentralitetsindeks SSB

ERLING BARTH, SARA COOLS OG MARTE STRØM
308
This article is downloaded from www.idunn.no. © 2019 Author(s).
This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons CC-BY-NC 4.0
License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/).
REFERANSER
Asplund, R., Barth, E., Lundborg, P. & Nilsen, K. M. (2011). Polarization of the Nordic labour markets.
Finnish Economic Papers, 24(2), s. 87–110.
Autor, D. (2019). Work of the Past, Work of the Future. NBER Working Papers 25588. National Bureau of
Economic Research. https://ideas.repec.org/p/nbr/nberwo/25588.html
Autor, D. H., Levy, F. & Murnane, R. J. (2003). The skill content of recent technological change: An
empirical exploration. Quarterly Journal of Economics, 118(4), 1279–1333.
Autor, D. H., Katz, L. F. & Kearney, M. S. (2006). The polarization of the U.S. labor market. American
Economic Review, 96(2), s. 189–194.
Dauth, W. (2014). Job Polarization on Local Labor Markets. No. 18/2014. IAB-Discussion paper.
Nürnberg: Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB).
Goos, M. & Manning, A. (2007). Lousy and lovely jobs: The rising polarization of work in Britain. The
Review of Economics and Statistics, 89(1), s. 118–133.
Hoen, M., Markussen, S. & Røed, K. (2018). Immigration and Social Mobility.IZA Discussion Paper No.
11904. Bonn: IZA – Institute of Labor Economics.
Markussen, S. & Røed, K. (2019). Economic mobility under pressure. Journal of the European Economic
Association (under utgivelse).