(Ubearbeidede versjonen som ble antatt av redaksjonen)
1) Innledning
Historikeren Walter Scheidel argumenterer i sin bok «The great leveler» fra 2017 at at det er fire typer vold eller katastrofer som har redusert økonomisk ulikhet opp gjennom historien: massemobiliseringskrig, revolusjoner, statskollaps og pandemier. I tilfellet med pandemier er mekanismen at høy dødelighet gir mangel på arbeidskraft, som presser lønninger oppover. Scheidel underbygger dette med statistikk og historier som tyder på at lønninger økte i etterkant av Svartedauden og tidligere tiders pester.
Scheidels provoserende hypotese kan gi inntrykk av at disse voldelige hendelsene og katastrofene var positive for de fattige, men da må man huske på at de døde ikke fikk ta del i reallønnsveksten. I tillegg hadde de overlevende også opplevd store, personlige tap, så det spørs om de totalt sett syntes at de hadde fått en god deal. Som vi skal se er det også under koronakrisen grunn til å tro at de svakeste vil rammes hardest.
2) Sosial skjevhet i kriser
I moderne tid har de fleste kriser i den industrialiserte verden vært økonomiske. De økonomiske krisene har vært både store, som depresjonen på 1930-tallet, middels, som finanskrisen i 2008-09, og mindre sjokk der enkeltsektorer, men ikke hele samfunnet har slitt. I de økonomiske krisene har fattige og ressurssvake oftest blitt hardest rammet. Folk med kort ansiennitet eller en løs tilknytning til arbeidslivet er de første som mister jobben og andelen ufaglært arbeidskraft er høy i næringer som raskt kutter i økonomiske nedturer, som bygg og anlegg. Mange innvandrere tilhører begge disse gruppene, i tillegg til å ha andre utfordringer. Videre får de som allerede er utenfor arbeidslivet enda hardere konkurranse om å komme inn igjen.
Virkninger utenfor arbeidsmarkedet er også viktige. En rekke studier har funnet sammenhenger mellom økonomiske nedgangstider, spesielt arbeidsledighet, og vold i hjemmet.
Kriser forårsaket av pandemier har vi heldigvis mindre erfaring med, men forskning har vist at også disse rammer sosialt skjevt. Svenn-Erik Mamelund har gjort omfattende studier av særlig influensapandemien spanskesyken, som var i Norge i 1918-1919. Spanskesyken drepte opp mot 100 millioner mennesker på verdensbasis, inkludert 0,6 prosent av Norges befolkning. En særegenhet ved spanskesyken var at den rammet unge voksne i hardest, men den hadde også en tydelig sosial slagside. Mamelund fant at arbeiderklassen og personer som bodde i små leiligheter hadde høyere dødelighet enn middelklassen og borgerskapet og dem som bodde i større leiligheter. Liknende resultater er funnet for flere andre land.
Svineinfluensaen i 2009 er den siste store influensapandemien vi har hatt. Her kan det virke som den sosiale forskjellen i hvordan pandemien rammet ikke var så stor innen land, men forskning viser at dødeligheten var betydelig større i fattige enn i rike land.1) Dette ser vi allerede tegn på i koronavirusepidemien og dette vil kanskje ende opp med å gi den største sosiale ulikheten av alle.
Mange ulike faktorer kan ligge bak sosial ulikhet i pandemiutfall, som forskjellig eksponering gjennom arbeid, boforhold, helsetilstand ellers, evne til å beskytte seg, osv. Mamelund, Shelley-Egan og Røgeberg er i gang med en systematisk gjennomgang og meta-analyse av sammenhengen mellom sosioøkonomisk status og helse gjennom pandemisk influensa.
____
1) Simonsen m.fl. (2013).
3) Sosial ulikhet i koronakrisen
Heldigvis virker det som vi i dag ikke står overfor dødstall av samme størrelsesorden som ved tidligere tiders store pandemier. Allikevel er koronaviruset og alt det har ført med seg alvorlig nok, og vi ser allerede mange tegn til at krisen rammer sosialt skjevt. Dette dreier seg både om viruset i seg selv og mer indirekte om tiltakene som er blitt innført for å håndtere det. Under går jeg først gjennom noen faktorer som bidrar til at koronakrisen rammer sosialt skjevt, før jeg avslutter med å gå gjennom den første norske analysen av hvordan dette faktisk har skjedd på arbeidsmarkedet, utarbeidet av Frischsenteret, SSB og NAV.
Ulik direkte eksponering for smitte
De første norske smittede var turister på ferie i Alpene. Denne gruppa var relativt ressurssterk, men smitten ville raskt spre seg videre herfra. Ulike sosioøkonomiske grupper har antakelig liknende sosiale liv når det kommer til fysisk kontakt med andre mennesker, men kanskje har de forskjellige arbeidsliv? Den amerikanske databasen Occupational information network (O*Net) inneholder en detaljert oversikt over en rekke kjennetegn ved forskjellige yrker. Blant disse kjennetegnene er i hvilken grad yrket krever fysisk nærhet til andre og eksponering for smitte av sykdommer og infeksjoner. Analyser av amerikanske og britiske data viser at det er en statistisk sammenheng mellom disse faktorene og lavere lønn, noe som tilsier at personer med lavere inntekt vil være mer eksponert enn andre. 2) Her er det imidlertid flere unntak, for eksempel er det mange i helsesektoren med relativt høy lønn som allikevel er sterkt eksponert, som leger, og flere lavinntektsgrupper som ikke er sterkt eksponert, som lager- og kontormedarbeidere.
____
2) Jin og McGill (2020), Kikuchi og Khurana (2020).
Ulike forutsetninger for tilpasning på jobben
Å holde avstand til andre, såkalt sosial distansering, er et av hovedvirkemidlene til befolkningen for å begrense og forsinke utbrudd av covid-19. Som nevnt over er det en tendens til at lavtlønnsyrker har høyere smitterisiko. Innad på en arbeidsplass vil det også ofte være sånn at ledelsen i høyere grad er kontor- eller møtebasert og dermed vil kunne gjennomføre sine arbeidsoppgaver ved hjelp av hjemmekontor eller ved nettmøter – dette er vanskeligere hvis man har mer fysiske arbeidsoppgaver. Videre er lavinntektsgrupper mer avhengige av kollektivtransport fordi de oftere ikke har bil.
Ulike forutsetninger for tilpasning i hjemmet
Å holde avstand til andre er like viktig på fritida som på arbeidsplassen. Boforholdsstatistikken fra Statistisk sentralbyrå viser at det er fire ganger så mange som bor trangbodd i laveste som i høyeste inntektskvartil. Allikevel bor nordmenn ganske romslig, til og med i den laveste inntektskvartilen bor godt over 80% romslig, dvs. at de har minst ett rom eller 25 kvm per person. For trygdemottakere er andelen langt over 90%. Det er også svært mange som har tilgang til terrasse eller balkong. På tross av dette er det forskjeller, og større bolig gir utvilsomt bedre muligheter for sosial distansering, først og fremst fordi det gjør det mer fristende å være hjemme heller enn ute.
Ulike forutsetninger for å få med seg og følge smittevernråd
Mamelund og Ingelsrud ved Arbeidsforskningsinstituttet AFI var raskt ute med å tilpasse og analysere resultater av en pågående spørreundersøkelse. De fant at rundt 80% av de spurte i stor grad hadde fulgt råd om håndvask og ekstra vask og renhold. Dette gjaldt på tvers av utdannings- og inntektsgrupper. Når det gjelder å følge råd om reiserestriksjoner og fysisk distansering var det imidlertid markant færre som i stor grad hadde fulgt rådene blant personer med lav utdanning eller inntekt. På grunn av utvalgsstørrelsen var det begrenset hvor mye forskerne kunne undersøke om hva som la bak disse mønstrene, men det er grunn til å tro at det henger sammen med ulike forutsetninger for tilpasning på jobben og i hjemmet som diskutert over.
En annen viktig faktor er antakelig språk og generelt utenforskap, som særlig gjelder mange innvandrere. Selv om dekningen av koronaviruset har vært massiv i lang tid, vil nok enkelte med svake norskkunnskaper eller som ikke følger med i den norske offentligheten ikke få med seg både alvorlighetsgraden i krisen og myndighetenes råd. Mange innvandrere har også lavere inntekt og dårligere forutsetninger for tilpasning.
Ulik helse
Ettersom kjernen i krisen er et virus som gir alvorlig sykdom, er svak helse et dårlig utgangspunkt, noe som vises tydelig gjennom at eldre personer med alvorlige kroniske sykdommer som hjerte-karsykdom, diabetes, lungesykdom og kreft er dem med høyest risiko for alvorlig forløp av covid-19. Det finnes en stor litteratur om en såkalt sosial gradient i helse, dvs. at personer med lavere sosioøkonomisk klasse tenderer til å ha dårligere helse. Årsakene til dette er omdiskuterte, men i Norge har vi i hvert fall et helsesystem som gjør at personer med ulik inntekt stiller mye mer likt enn i mange andre land. Vi har også generøse inntektssikringsordninger, som er gjort enda mer gunstige for arbeidsgivere og arbeidstakere under krisen, som gir liten grunn for arbeidstakere til å presse seg til å gå på jobb ved sykdom og dermed spre smitte videre.
Ulikhet på arbeidsmarkedet
I perioden 1972-2019 var arbeidsledigheten høyest i 1993, da den nådde 6% av arbeidsstyrken. I skrivende stund i 2020 er den over det dobbelte og ingen vet hvor det vil ende. Noe som er svært spesielt ved dagens krise er at den høye arbeidsledigheten i stor grad er et resultat av villet politikk – 12. mars ble en rekke type virksomheter og arrangementer forbudt og arbeidsledighet eller permittering ble en nødvendig vei for mange. Andre tiltak, som stenging av barnehager, skoler og utdanningsinstitusjoner og generelt redusert aktivitet har antakelig indirekte også påvirket antall ledige gjennom redusert etterspørsel. Det er imidlertid viktig å være klar over at alternativet til myndighetenes tiltak ikke er situasjonen før koronaviruset kom til Norge – hvis myndighetene ikke hadde gjort noe som helst, hadde vi allikevel i tillegg til en kritisk helsesituasjon fått redusert økonomisk aktivitet og økende ledighet.
Den første forskningen på ulikhet på arbeidsmarkedet under koronakrisen har allerede kommet. I slutten av mars publiserte forskerne Bratsberg, Markussen, Røed og Raaum fra Frischsenteret i et samarbeid med Vigtel fra SSB og Eielsen fra NAV en analyse av hvem som mistet jobben i begynnelsen av krisen, det vil si i andre halvdel av mars. Denne analysen er basert på søknader om dagpenger.
Forskerne finner først at krisen rammer bredt – dagpengesøkerne kommer fra alle inntekts-, utdannings- og aldersgrupper. Yngre personer, kvinner, innvandrere og personer som er oppvokst i familier med lav inntekt er imidlertid overrepresentert. Ikke overraskende er det svært store forskjeller mellom yrker – blant dem med yrkeskoden «frisører og kosmetologer», som eksplisitt fikk yrkesforbud, er ledigheten nærmere 70%. Andre grupper med høy andel ledige, mellom 30 og 40%, er kokker, servitører og kjøkkenassistenter. Disse yrkene innebærer høy risiko for smittespredning, men er ikke samfunnskritiske og blir derfor svært utsatt. De har også til felles relativ lav lønn. Dette ser vi tydelig i følgende figur, der forskerne viser andelen dagpengesøkere og timelønn i yrket. Det er en tydelig tendens til at ledigheten er høyere i yrker med lavere lønn.
Figur 1. Dagpengesøkere etter timelønnsnivå i yrket. Basert på a-meldingen 2019. Kilde: Bratsberg m.fl. (2020). Større sirkler indikerer flere personer.
Ved å bruke de tidligere omtalte O*Net-dataene, finner forskerne at jobber som krever fysisk nærhet dominerte dagpengesøknadene de første dagene etter 12. mars. Dette synker raskt, etter hvert som flere yrker påvirkes. I begynnelsen er det også flest personer med lav lønn og ansiennitet, men dette stiger etter hvert. Etter som tiden går er det også flere produktive, store og økonomisk solide foretak som permitterer. Dette bidrar til noe mindre sosial skjevhet i påvirkningen, men er urovekkende ettersom det tyder på at krisen brer om seg. Det er ellers interessant å merke seg at innen bedrifter er det liten forskjell på de permittertes lønnsnivå og ansiennitet. Det at permitteringsregelverket ekstraordinært er gjort mer generøst demper også ulikheten som følger av arbeidsledighet, men det store spørsmålet er hvor lenge ledigheten vil vare.
Figur 2. Dagpengesøknader og gjennomsnittlig grad av nærhet i yrket 13.-mars-19. april. Kilde: Bratsberg m.fl. (2020). Grad av nærhet fra O*Net.
Forskerne har også noen svært interessante analyser av hvordan familier og barn har blitt påvirket. Husholdninger i den nedre delen av inntektsfordelingen er sterkt overrepresentert blant dagpengesøkerne. Dette gjelder i høyere grad i husholdninger med barn. Totalt sett er det rundt 180 000 barn som lever i familier der minst én forelder søker om dagpenger, se Figur 3.
Figur 3. Fra barnas ståsted: Antall barn i familier der forelder søker dagpenger. Kilde: Bratsberg m.fl. (2020).
Løken og Salvanes (2020) har skrevet om krisens mulige direkte påvirkning på barn. De bruker estimater fra forskningslitteraturen til å tallfeste framtidig produktivitetstap som følge av tapt skolegang. Anslagene per person er beskjedne, men totalsummen blir stor, og forfatterne påpeker at de mest utsatte antakelig vil påvirkes mest.
Det har vært mye diskusjon om sårbare barn i forbindelse med stengning av barnehager og skoler. Som nevnt over finnes det forskning som finner en sammenheng mellom arbeidsledighet og vold i nære relasjoner. Denne sammenhengen blir desto mer viktig i en situasjon der barn er avskåret fra arenaer utenfor familien. Det er derfor bra at det etter hvert ble åpnet for at sårbare barn kan benytte barnehage og skole på lik linje med barn av foreldre med samfunnskritiske jobber, men det er grunn til å tro at dette ikke vil fange opp alle som trenger det.
Konklusjon
I likhet med tidligere kriser ser det ut til at koronakrisen vil ramme lavinntektsgrupper hardest. Politikerne har vært villige til å bruke enorme summer på å kompensere ulike aktørers inntektsbortfall. I tiden framover er det viktig å huske på og følge opp også dem med andre utfordringer enn bortfall av inntekt, som barn og unge med en krevende hjemmesituasjon og andre som lider som følge av sosial distansering, og personer som bare hadde en løs tilknytning til eller var helt utenfor arbeidsmarkedet i utgangspunktet.
Referanser
Bernt Bratsberg, Simen Markussen, Knut Røed og Oddbjørn Raaum, Trond Vigtel, Gaute Eielsen (2020) Hvem tar støyten? Arbeidsmarkedet under Korona-krisen, rapport.
Jin og McGill (2020) Who is most at risk in the coronavirus crisis: 24 million of the lowest-income workers. Politico.com.
Kikuchi og Khurana (2020) The Jobs at Risk Index (JARI) – Which occupations expose workers to COVID-19 most? Autonomy Data Unit.
Løken, Katrine Vellesen og Kjell Gunnar Salvanes (2020) Langsiktige konsekvenser for familier, Samfunnsøkonomen.
Mamelund, Svenn-Erik (2017). Social inequality - a forgotten factor in pandemic influenza preparedness. Tidsskrift for Den norske legeforening. Vol. 137.
Mamelund, Svenn-Erik, Mari Holm Ingelsrud og Arild H. Steen (2020) Arbeidslivsbarometerets koronaundersøkelse - preliminære funn per 6. april 2020.
Mamelund, Svenn-Erik, Shelley-Egan, Clare, Ole Røgeberg (2019) The association between socioeconomic status and pandemic influenza: Protocol for a systematic review and meta-analysis, Systematic Reviews 8(5), 1-6. https://doi.org/10.1186/s13643-018-0931-2
Scheidel, Walter (2017)
Simonsen L., Spreeuwenberg P, Lustig R, Taylor RJ, Fleming DM, Kroneman M, Van Kerkhove MD, Mounts AW, Paget WJ; GLaMOR Collaborating Teams (2013). Global mortality estimates for the 2009 Influenza Pandemic from the GLaMOR project: a modeling study. PLoS Med. 2013 Nov;10(11):e1001558. doi: 10.1371/journal.pmed.1001558.
SSB (2019) Boforhold, registerbasert. https://www.ssb.no/statbank/list/boforhold
SSB (2018) Boforhold, levekårsundersøkelsen. https://www.ssb.no/bo
Mer?
- Utfordringer med å evaluere effekt av tiltak, både innad i Norge og mellom land
- noe om policyrespons?
- Mamelund og Steen (2020) Alle berøres av tiltakene, Arbeidstakere med lav inntekt (under medianen) og som ikke har høyere utdanning rammes oftere av permittering eller har inntektstap, De unge permitterte/med inntektstap ønsker oftere å ta mer utdanning
- UBI. Moene og Munck-kronikk. Forslag i USA, Spania.
- avslutte med Scheidel?
