Resultatet från vår studie tyder på att en ökad handel leder till en minskad ekonomisk ojämlikhet i utvecklingsländer. Dock är vårt resultat inte tillräckligt signifikant för att en konkret slutsats ska kunna dras. Även om en betydande del av den handelsrelaterade forskningen påvisar motsatsen är vårt resultat i linje med en stor del av den tidigare forskning som genomförts på området. Vidare menar vi att bristen på konsensus inom forskningen kan tänkas bero på hur en studie utförts i egenskap av hur ekonomisk ojämlikhet och handel definierats samt vilka länder som ingått i studien. Resultatet tyder dessutom på att korruption är en viktig faktor även om variabeln inte uppvisar signifikans i vår studie.
Med utgångspunkt i det resultat vi erhållit och den oenighet angående handelns effekter som föreligger både inom tidigare forskning på området samt i samhällsdebatten menar vi att handelns påverkan på ekonomisk ojämlikhet är i behov av ytterligare studier. Inte minst då ämnet är viktigt ur en utvecklingssynpunkt och med tanke på att dagens globala ekonomi blir alltmer komplex. Fortsättningsvis är det även av intresse att utforska konsekvenserna av korruption för att säkerhetsställa dess effekt på sambandet mellan handel och ekonomisk ojämlikhet. Därtill är det av betydelse att studera andra robusta mått på institutionell kvalitet för att undersöka att det inte enbart är vårt val av proxy som står för denna effekt. Följaktligen är det nödvändigt att skapa ett mått där möjligheten att erhålla balanserad data är större än i dagsläget.
Ur policysynpunkt understryker vi vikten av noggranna och djupgående analyser av handelns konsekvenser för varje enskilt utvecklingsland innan ett handelsavtal utformas. För att ta hänsyn till att landspecifik karaktäristik kan påverka handelns effekter bör även betydelsen av tröskeleffekter beaktas. Därmed menar vi att investeringar för att förbättra de faktorer som uppvisar tröskeleffekter bör genomföras innan ett handelsavtal implementeras. Våra resultat tyder även på att policyåtgärder för att motverka korruption är av betydelse. Därigenom kan de möjligheter som handel under de bästa av förutsättningar faktiskt tycks öppna upp för tillvaratas.
Referenser
Acemoglu, D.; Johnson, S.; Robinson, J. (2005). The rise of Europe: Atlantic trade,
institutional change, and economic growth. I: American Economic Review, vol. 95, nr. 3, s. 546-579.
Albanesi, S. (2007): Inflation and Inequality. I: Journal of Monetary Economics, 2007, vol. 54, s. 1088-1114.
Barro, R. J. (2008): Inequality and Growth Revisited. Working Paper Series on Regional Economic Integration, nr 11. Asian Development Bank.
Barro, R. J. (2000): Inequality and growth in a panel of countries. I: Journal of Economic
Growth, 2000, nr. 5, s. 5-32.
Batu M.; Asongu S. A. (2014): The Impact of Liberalization Policies on Income Inequality in African Countries, Journal of Economic Studies, 2015, vol. 42, nr. 1, s. 68-100.
Bhagwati, J.; Srinivasan, T.N. (2002): Trade and Poverty in the Poor Countries. I: The
American Economic Review, vol 92, nr. 2, s. 180-183.
Brenner, Y.S.; Kaelbe, H.; Thomas, M. (1991): Income Distribution in Historical Perspective. Cambridge: Cambridge University Press.
Bouët, A. (2008): The Expected Benefits of Trade Liberalization for World Income and
Development. International Food Policy Research Institute (IFPRI).
Bowles, S.; Durlauf, S.N.; Hoff, K. (2006): Poverty Traps, I: Princeton University Press, s. 116-138.
Campbell, B.; Jeffrey, S.; Kozanayi, W.; Luckert, M.; Mutamba, M.; Zindi, C. (2002):
Household Livelihoods in Semi-Arid Regions. Options and Constraints. Centre for
International Forestry Research (CIFOR), Bogor.
Chakrabarti, A. (2000): Does Trade Cause Inequality? I: Journal of Economic Development, 2000, vol. 25, nr. 2.
Checchi, D. (2001): Education, inequality and income inequality. SARP, 52. Suntory and Toyota International Centres for Economics and Related Disciplines, London School of Economics and Political Science, London.
Choi, C. (2004): Foreign Direct Investment and Income Convergence, I: Applied Economics, 2004, vol. 36, nr. 10, s. 1045-1049.
Chong, A.; Gradstein, M. (2007): Inequality and institutions. I: The Review of Economics and
Daumal, M. (2013): The impact of trade openness on regional inequality: The cases of India and Brazil. I: The International Trade Journal, nr. 23, s. 243-280.
Davis, D.; Mishra, P. (2007): Stolper-Samuelson is Dead and Other Crimes of Both Theory
and Data, National Bureau of Economic Research.
Deardoff, V. A. (1998): Determinants of Bilateral Trade: Does Gravity Work in a
Neoclassical World? I: National Bureau of Economic Research, nr. The Regionalization of the World Economy, s. 7-31.
De Maio, F. D., (2006): Income Inequality Measures. I: Journal of Epidemiol Community
Health, 2007, vol. 61, nr. 10, s. 849-852.
De Melo, J., Gourdon, J. och Maystre, N. (2006): Openness, Inequality and Poverty:
Endowements Matter. I: CEPR Discussion Papers, nr. 5838, Center for Economic Research, London.
Dollar, D.; Kraay, A. (2001): Growth is Good for the Poor, I: Journal of Economic Growth, vol. 7, s. 195-225, Kluwer Academic Publishers.
Goldberg, P. K.; Pavcnik, N. (2007): Distributional Effects of Globalization in Developing
Countries, National Bureau of Economic Research, Working paper 12885.
Gold, R.; Kawachi, I.; Kennedy, B. P.; Lynch J.W.; Connell, F.A. (2001): Ecological analysis of teen birth rates: association with community income and income inequality. Maternal and
Child Health Journal, 2001, vol. 5, nr. 3, s. 167-167.
Grimalda, G; Vivarelli, M. (2004): One or Many Kuznets Curves? Short and Lond Run
Effects of the Impact of Skill-Biased Technological Change on Income Inequality. Working
paper. Leibniz Information Centre for Economics
Hall, R.E.; Jones, C.I. (1999): Why do some countries produce so much more output per worker than others? I: The Quarterly Journal of Economics, vol. 114, nr. 1, s. 83-116. Hanson, G.H.; Harrison, A. (1999): Trade Liberalization and Wage Inequality in Mexico. I:
Industrial and Labor Relations Review, 1999, vol. 52, nr 2, s. 271-288.
Hertel, T.; Reimer, J. (2002): Predicting the Poverty Impacts of Trade Reform. GTAP Working Paper No 20.
Herzer, D.; Hühne, P.; Nunnenkamp, P. (2014): FDI and Income Inequality–Evidence from Latin American Economies. Review of Development Economics, 2014, vol. 18, nr. 4, s. 778- 793.
Huang, HCR. (2004): A flexible nonlinear inference to the Kuznets hypothesis, I: Economics
letters, 2004, vol 84, nr. 2, s. 289-296.
Kaufmann, D., Kraay, A., Mastruzzi, M. (2010): The Worldwide Governance Indicators –
Kommerskollegium (2015): Handelspolitiskt ABC. Internet:
http://kommers.se/Handelspolitiskt-ABC/?q=multi (2015-05-22).
Kommerskollegium (2014): Inget WTO-avtal om förenklade handelsprocedurer. Internet:
http://www.kommers.se/nyheter/Forcerade-nyheter/Inget-WTO-avtal-om-forenklade- handelsprocedurer/ (2015-05-22).
Kommerskollegium (2013): WTO:s uppgörelse vid ministermötet på Bali. Internet: http://www.kommers.se/Kommerskollegium-om/WTOs-uppgorelse-vid-ministermotet-pa- Bali/ (2015-05-22).
Kommerskollegium (2009): Öppen handel eller protektionism? Utvecklingen sedan 1995. Internet:
http://www.kommers.se/Documents/dokumentarkiv/publikationer/2009/skriftserien/rapport-6- oppen-handel-eller-protektionism.pdf (2015-03-10).
Krugman, P.R; Obsfeld M.; Melitz M.J. (2011): International Economics Theory & Policy. Essex: Pearson Education Limited.
La Porta, R.; Lopez-de-Silanes, F.; Shleifer, A.; Vishny, R. (1999): The quality of government. I: Journal of Law, Economics and Organization, vol. 15, nr. 1, s. 222–279. Le Goff, M.; Singh, R. J. (2013): Does Trade Reduce Poverty? - A View from Africa, Policy research working paper 6327. The World Bank, Poverty Reducation and Economic
Management Unit.
Lobmayer, P.; Wilkinson, R. G. (2000): Income, inequality and mortality in 14 developed countries. I: Sociology of Health & Illness, 2000, vol. 22, nr. 4, s. 414-414.
Meschi, E.; Vivarelli, M. (2008): Trade and Income Inequality in Developing countries. I:
World Development, Elsevier, 2009, vol. 37, nr. 2, s. 287-302.
Neumann, R. P.; Hirsch, E. (2000): Commercialization of non-timber forest products: Review
and analysis of research. Centre for International Forestry Research (CIFOR), Bogor.
OECD (2015): DAC Glossary of Key Terms and Concepts. Internet:
http://www.oecd.org/dac/dac-glossary.htm#ODA (2015-05-26).
OECD (2013): DAC List of ODA Recipients – Effective for reporting on 2012 and 2013 flows.
http://www.oecd.org/dac/stats/documentupload/DAC%20List%20used%20for%202012%20a nd%202013%20flows.pdf (2015-02-01).
Oxfam (2014): Even It Up – Time to End Extreme Inequality. Oxfam International. Ray, D. (1998): Development Economics. Princeton: Princeton Press.
Saidon, R.; Yusop, Z.; Ismail, N.W.; Hook, L.S. (2013): Sectoral Foreign Aid and Income Inequality. International Journal of Economics and Finance, 2013, vol. 5, nr. 9.
Shackleton, S. (2005): The Significance of the Local Trade in Natural Resource Production
for Livelihoods and Poverty Alleviation in South Africa. Rhodes University.
Shaifullah, M. (2011): Foreign and its Impact on Income Inequality. I: International Review
of Business Research Papers, 2011, vol. 7, nr. 2, s. 91-105.
Sindzingre, A. (2005): Explaining Threshold Effects of Globalization on Poverty: An
Institutional Perspective. UNU-Wider Research Paper, Nr. 2005/53.
Solt, F. (2014): Standardized World Income Inequality Database. Working paper. SWIID Version 5.0, oktober 2014.
Tebaldi, E.; Mohan, R. (2010): Institutions and poverty. I: Journal of Development Studies, vol. 46, nr. 6, s. 1047-1066.
The Equality Trust (2015): About Inequality. Internet: http://www.equalitytrust.org.uk/about-
inequality/effects (2015-05-20).
The International Bank for Reconstruction and Development och Världsbanken (2008):
Improving Trade and Transport for Landlocked Developing Countries – World Bank contributions to implementing the Almaty Programme of Action.
Themnér, L.; Wallensteen, P. (2014) Armed Conflict, 1946-2013. Journal of Peace Research, vol. 51, nr. 4.
Todaro, M. P.; Smith, S. C. (2011): Economic Development. Essex: Pearson Education Limited.
Topalova, P. (2005): Trade Liberalization, Poverty and Inequality Evidence from Indian
Districts. Working Paper 11614, Bureau of Economic Research.
UNESCO Institute for Statistics (2013). Internet:
http://data.uis.unesco.org/Index.aspx?queryid=128# (2015-03-15).
Verbeek, M. (2012): A Guide to Modern Econometrics. Hoboken: WILEI.
Vetenskapsrådet (2011): God forskningsed. Internet: https://publikationer.vr.se/produkt/god-
forskningssed/ (2015-04-20).
Världsbanken (2015): Ending Extreme Poverty. Internet:
http://www.worldbank.org/en/publication/global-monitoring-report/report-card/twin- goals/ending-extreme-poverty (2015-05-21).
Världsbanken (2014): World Development Indicators 2014. Washington, DC: World Bank. doi:10.1596/978- 1-4648-0163-1. License: Creative Commons Attribution CC BY 3.0 IGO.
Winters, A. (2002): Trade Liberalization and Poverty: What are the links? The World
Economy, 2002, vol. 25, nr. 9, s. 1339-1367.
World Trade Organization (2015a): Who we are. Internet:
https://www.wto.org/english/thewto_e/whatis_e/who_we_are_e.htm (2015-03-06).
World Trade Organization (2015b): The Doha Round. Internet:
https://www.wto.org/english/tratop_e/dda_e/dda_e.htm (2015-05-21).
World Trade Organization (2015c): Aid for Trade. Internet:
https://www.wto.org/english/tratop_e/devel_e/a4t_e/aid4trade_e.htm (2015-05-21).
World Trade Organization (2014a): International Trade Statistics 2014. Internet:
https://www.wto.org/english/res_e/statis_e/its2014_e/its2014_e.pdf (2015-05-20).
World Trade Organization (2014b): Azevêdo: Members unable to bridge the gap on trade facilitation. Internet:
Bilaga A – Kuznetskurvan
Kuznetskurvan visar förhållandet mellan ekonomisk ojämlikhet mätt enligt Gini-index och BNP per capita. Kurvans U-form innebär att en ökad inkomst initialt leder till en ökad ekonomiskt ojämlikhet. Då BNP per capita uppnått ett visst värde är sambandet däremot det motsatta och en ökad BNP per capita leder då istället till en lägre ekonomisk ojämlikhet. Det är detta icke-linjära samband som även benämns tröskeleffekt (Krugman et al. 2011).
Figur 2 – Kuznetskurvan
Anm: Observera att diagrammet är ett exempel och inte utgår ifrån den data som studien omfattar. 0 10 20 30 40 50 60 0 500 1000 Gini-index BNP per capita
Bilaga B – Länder i enlighet med DAC:s lista
Tabell 7 – Mottagare av ODA i enlighet med DAC:s lista Minst utvecklade länder Låginkomstländer Lägre medelinkomstländer
och territorier
Högre medelinkomstländer och territorier
Afghanistan (c) Kenya Armenien (b) Albanien (a) Angola (c) Kirgizistan (b) Belize Algeriet
Bangladesh Korea (a) Bolivia (b) Anguilla*
Benin Tadjikistan (b) Egypten Antigua och Barbuda (d)
Bhutan (b) Zimbabwe (b) Elfenbenskusten (f) Argentina
Burkina Faso (b) El Salvador Azerbajdzjan (a) Burundi (b) Fiji (d) Bosnien och Hercegovina (b) Centralafrikanska republiken (b) Filippinerna (a) Botswana (b)
Chad (b) Georgien (b) Brasilien
Demokratiska republiken Kongo (b) (c)
Ghana Chile
Djibouti Guatemala Colombia (c)
Ekvatorial Guinea (f) Guyana Cooköarna (d) Eritrea (c) Honduras Costa Rica
Etiopien (b) Indien Dominica (d)
Gambia Indonesien Dominikanska republiken (a)
Guinea Irak (b) Ecuador
Guinea-Bissau (f) Kamerun Gabon (f) Haiti (f) Kap Verde (d) Grenada (d) Jemen (a) Kosovo(b) Iran (a) Kambodja (c) Marocko Jamaica
Kiribati (d) Marshallöarna (a) Jordanien (b) Komorerna (d) Mikronesien (d) Kazakstan (b)
Laos (b) Moldavien (b) Kina Lesotho (b) Mongoliet (b) Kuba (f)
Liberia (a) Nicaragua (c) Libanon (c)
Madagaskar Nigeria (c) Libyen (c)
Malawi (b) Pakistan (c) Malaysia
Mali (b) Papua Nya Guinea (a) Maldiverna (d)
Mauretanien Paraguay (b) Makedonien (b)
Moçambique Republiken Kongo (c) Mauritius (e)
Myanmar (f) Sri Lanka (c) Mexiko
Nepal (b) Swaziland (b) Montenegro (g)
Niger Syrien (c) Montserrat*
Rwanda (b) Tokelauöarna* Namibia
Salomonöarna (d) Tonga (d) Nauru (a) Samoa (a) Turkmenistan (b) Niue (a) São Tomé och Príncipe (d) Ukraina (a) Palau (a)
Senegal Uzbekistan (b) Panama (a)
Sierra Leone (c) Vietnam Peru
Somalia (f) Västbanken och Gazaremsan (a)(c)
Saint Helena*
Sudan (c) Saint Lucia (d)
Sydsudan (b) Saint Kitts och Nevis (d)
Tanzania Saint Vincent och Grenadinerna
(d)
Togo Serbien (a)
Tuvalu (d) Seychellerna (d)
Uganda (b) Surinam
Vanuatu (d) Sydafrika
Zambia (b) Thailand (a)
Östtimor (f) Tunisien
Turkiet (a)
Uruguay Venezuela
Vitryssland (a) Wallis och Futuna*
Anm: Gäller för 2012/2013 års flöden (OECD 2013). Länder som inkluderats i studien är markerade med fet stil. För
exkluderade länder gäller följande: territorier är märkta med *, länder som inte är forna europeiska kolonier är markerade med (a), länder som inte är kuststater är markerade med (b), krigsdrabbade länder är markerade med (c), ö- stater vars BNP inte överstiger två miljarder är markerade med (d), ö-stater vars avstånd till fastlandet är längre än 1
500 km är markerade med (e). Slutligen är de länder som exkluderats på grund av brist på data är markerade med (f) medan de länder som inte erkänts förrän under 2000-talet är markerad med (g). Låginkomstländer innebär ett BNI per capita på mindre än 1 005 dollar. Lägre medelinkomstländer innebär ett BNI per capita på 1 006 - 3 975 dollar. Högre medelinkomstländer innebär ett BNI per capita på 3 976 - 12 275 dollar. Samtliga mått enligt 2010 års dollarkurs (OECD 2013).
Bilaga C – Lorenzkurvan
Gini-index är ett index som visar hur ojämlikt ett lands inkomstdistribution är (Todaro och Smith, 2011). Indexet utgörs av en koefficient per land som bestäms med hjälp av Lorenzkurvan. Lorenzkurvan presenteras i figur 3 där Ginikoefficienten utgörs av arean A mellan Lorenzkurvan och jämlikhetslinjen dividerat med den totala arean under jämlikhetslinjen. Ginikoefficienten utgörs därmed av en kvot som varierar mellan 0 och 1 alternativt 0 och 100 vilket är fallet i vår studie. Om ett land är perfekt jämlikt har landet Ginikoefficienten 0 medan ett perfekt ojämlikt land har Ginikoefficienten 100. Ju större area A är desto mer ojämlik är distribueringen av inkomst. Vid fullständig ekonomisk jämlikhet infinner sig landet på den teoretiska jämlikhetslinjen (Todaro och Smith, 2011).
Figur 3 – Lorenzkurvan
Anm: Ett lands Ginikoefficient utförs av arean A mellan jämlikhetslinjen och Lorenzkurvan dividerat med den totala arean
under jämlikhetslinjen. Ju större area A är desto högre ekonomisk ojämlikhet råder (Todaro och Smith, 2011).
P ro ce nta nd el av ink o ms t Procentandel av population 100 0 A Jämlikhetslinje Lorenz-kurvan 100
Bilaga D – Korrelationsmatris för oberoende variabler
Tabell 8 – Korrelationsmatris för oberoende variablerAnm: Ett värde över 0.7 innebär att korrelationen mellan variablerna är av så pass hög grad att en av dessa variabler bör
exkluderas ur modellen (Verbeek, 2012).
HaFl BNP LUtb HUtb Infl FDI NaRe BiFl Korr
HaFl 1,000 BNP -0,046 1,000 LUtb -0,007 0,266 1,000 HUtb -0,008 0,701 0,577 1,000 Infl -0,051 0,066 0,057 0,061 1,000 FDI 0,321 -0,040 -0,009 -0,141 -0,070 1,000 NaRe -0,030 0,063 0,018 0,024 0,245 0,132 1,000 BiFl 0,400 -0,400 -0,289 -0,454 -0,134 0,331 -0,072 1,000 Korr 0,217 0,430 0,218 0,442 -0,105 0,127 -0,238 -0,064 1,000