Racial Inequality, Neighborhood Effects, and Moving to Opportunity

admin
(PDF Ikona PDF)
DOI: 10.26509/frbc-ec-201917

Moving to Opportunity (MTO) był programem mobilności mieszkaniowej zaprojektowanym w celu zbadania efektów sąsiedztwa, wpływu środowiska społecznego i fizycznego na rozwój i dobrobyt człowieka. Niektóre z wyników MTO zostały zinterpretowane jako dowód na to, że efekty sąsiedztwa nie są tak silne, jak wskazywały wcześniejsze dowody. Niniejszy komentarz omawia nowe badania sugerujące, że efekty sąsiedzkie są, wręcz przeciwnie, tak silne i istotne dla polityki, jak podejrzewano przed przeprowadzeniem eksperymentu. Komentarz ten omawia również, dlaczego interpretacja danych MTO jest ważna: jeśli efekty sąsiedzkie wpływają na wyniki, wówczas rozwiązanie problemu nierówności rasowych wymaga wspólnych wysiłków wykraczających poza zakończenie dyskryminacji rasowej.

Amerykańskie miasta wciąż mają czarne enklawy – dzielnice, w których większość mieszkańców to Afroamerykanie. Wiele z tych dzielnic ma wysoki poziom ubóstwa i bezrobocia (ryc. 1).

Wiemy, że historia celowej segregacji, czyli fizycznej i społecznej separacji ras, odegrała główną rolę w tworzeniu nierówności rasowych w Stanach Zjednoczonych.1 Jeśli weźmiemy pod uwagę tę historię wraz z obecnymi wzorcami przedstawionymi na rycinie 1, możemy zapytać: Czy obserwowane dziś geograficzne koncentracje rasy i ubóstwa odgrywają rolę w utrzymywaniu nierówności rasowych?

Odpowiedź na to pytanie zależy od tego, czy na wyniki, jakie osiągają jednostki – wykształcenie, dochód, pracę – w znaczący sposób wpływa środowisko społeczne i fizyczne, w którym żyją. Jeśli środowisko ma wpływ na rozwój – to znaczy, jeśli tak zwane „efekty sąsiedzkie” są znaczące – wówczas obserwowane geograficzne koncentracje rasy i ubóstwa prawdopodobnie powstrzymują jednostki z tych obszarów przed osiągnięciem pełni swoich możliwości. Jeśli efekty sąsiedzkie są nieistotne, to przyczyn – i rozwiązań dla utrzymujących się nierówności rasowych – musimy szukać gdzie indziej.

Badania nad efektami sąsiedztwa są notorycznie trudne. Problem „selekcji”, który wynika z możliwości wyboru miejsca zamieszkania przez jednostki, oznacza, że badacze nie mogą uzyskać losowej próbki badanych w różnych dzielnicach, bez której nie są w stanie stwierdzić, czy cechy sąsiedztwa wpływają na wyniki jednostek, czy tylko je odzwierciedlają. Eksperymentalny program przeprowadzony w latach 90-tych, program mobilności mieszkaniowej Moving to Opportunity (MTO), został zaprojektowany w celu rozwiązania tego problemu statystycznego i sprawdzenia siły efektów sąsiedztwa. Ze względu na jego eksperymentalny projekt, wyniki pokazujące, że MTO miał niewielki wpływ na kluczowe determinanty międzypokoleniowego ubóstwa, takie jak osiągnięcia edukacyjne i zatrudnienie, były bardzo wpływowe.

W niniejszym komentarzu omawiamy nowe badania, które prowadzą do odmiennej interpretacji wyników MTO. Jeśli do pomiaru jakości sąsiedztwa używa się samego ubóstwa, to MTO wskazywałoby na brak efektów sąsiedztwa na wyniki dorosłego rynku pracy. Inne wyniki uzyskamy jednak, jeśli jakość sąsiedztwa będzie mierzona za pomocą indeksu, który zawiera dodatkowe cechy sąsiedztwa, które naszym zdaniem mają znaczenie. Używając takiego indeksu, stwierdzamy, że wyniki MTO dostarczają dowodów na to, że efekty sąsiedztwa są silne i istotne z punktu widzenia polityki. Nasze ustalenia sugerują, że znaczną poprawę wyników można uzyskać poprzez skupienie wysiłków politycznych na poprawie otoczenia oraz że rozwiązanie problemu nierówności rasowych będzie wymagało skoordynowanych inwestycji w czarne enklawy.

Neighborhood Poverty as a „Cause” and „Consequence”

Aby określić, czy geograficzne koncentracje rasy i ubóstwa, które obserwujemy obecnie, odgrywają rolę w utrzymywaniu nierówności rasowych, musimy wiedzieć, jak silny wpływ na wyniki poszczególnych osób mają ich dzielnice. Dwa możliwe wyjaśnienia wzorców, które obserwujemy, to wyjaśnienia przyczynowe i skutkowe. Implikacje polityczne dla rozwiązania problemu nierówności rasowych zależą od tego, które wyjaśnienie jest ważne.

W ramach wyjaśnienia „konsekwencyjnego”, wyniki ekonomiczne są określane głównie na poziomie indywidualnym przez osobowość, inteligencję, motywację i tak dalej. Wyjaśnienie to zakłada, że niezależnie od tego, gdzie dana osoba dorasta, skończy z tym samym rodzajem i poziomem wykształcenia, zatrudnienia i ubóstwa, które miałaby, gdyby dorastała gdzie indziej. W tym przypadku sąsiedzkie skupiska biedy odzwierciedlają po prostu niezdolność biednych ludzi do zapewnienia sobie lepszych warunków mieszkaniowych i sąsiedzkich. Zwolennicy wyjaśnienia konsekwencji twierdzą, że Afroamerykanie najbardziej zdolni do sukcesu ekonomicznego opuścili tereny objęte segregacją po 1968 Fair Housing Act, co spowodowało dzisiejsze geograficzne skupiska Afroamerykanów o słabych wynikach ekonomicznych.

Pod „przyczyną” wyjaśnienie, wyniki gospodarcze są określane przez połączenie indywidualnych i środowiskowych czynników. To wyjaśnienie sugeruje, że ta sama osoba może mieć różne osiągnięcia edukacyjne, zatrudnienie lub wyniki ubóstwa w zależności od dzielnicy, w której mieszka. W tym przypadku sąsiedzkie skupiska biedy miałyby negatywny wpływ na zdolność jednostek do poprawy swoich wyników ekonomicznych. Zwolennicy wyjaśnienia przyczyny twierdzą, że dzisiejsze geograficzne skupisko Afroamerykanów o słabych wynikach ekonomicznych może być siłą w utrzymaniu nierówności rasowych.

Naukowcy społeczni używają terminu „efekty sąsiedztwa”, aby odnieść się do sposobów, w jakie miejsca wpływają na jednostki. Zazwyczaj uważa się, że efekty te działają poprzez środowisko fizyczne, instytucje i interakcje społeczne, które należą do miejsc, w których jednostki dorastają i mieszkają. Jeśli chodzi o środowisko fizyczne i instytucje, życie w ubogiej dzielnicy może przekładać się na narażenie na negatywne wpływy, takie jak ołów w starszych budynkach mieszkalnych, przemoc i niskiej jakości szkolnictwo. Jeśli chodzi o interakcje społeczne, dzielnice o skoncentrowanej biedzie mogą również oferować mniej powiązań społecznych prowadzących do zdobycia pracy, a także wyższy poziom trwałych, chronicznych schorzeń, które prowadzą do „toksycznego stresu „2. Jeśli efekty sąsiedztwa są znaczące – jeśli miejsce wpływa na jednostkę – wówczas wszystkie te czynniki mogą działać przeciwko sukcesowi ekonomicznemu rodzin o niskich dochodach.

Jakkolwiek wyjaśnienie konsekwencji nie pozostaje bez wpływu na nierówności rasowe, skupia naszą uwagę i wysiłki polityczne na mechanizmach indywidualnych, a nie geograficznych i grupowych. Z kolei wyjaśnienie przyczyn pokazanych powyżej wzorców geograficznych skupiłoby naszą uwagę i wysiłki polityczne na instytucjach i mechanizmach na poziomie grupowym, związanych ze szkołami, zatrudnieniem, mieszkalnictwem, bezpieczeństwem, normami społecznymi i społecznymi uprzedzeniami rasowymi. Ocena znaczenia efektów sąsiedztwa ma zatem kluczowe znaczenie dla decydentów politycznych.

Skoncentrowane ubóstwo

Pod wpływem badań Wilsona (1987) nad skoncentrowanym ubóstwem, wielu badaczy społecznych skupiło się w ostatnich dekadach na sposobach, w jakie efekty sąsiedzkie mogą utrzymywać nierówności rasowe nawet przy braku dyskryminacji prawnej. Wilson zbadał zmiany w większości czarnych dzielnicach Chicago w latach 1970-1980.3 Ponieważ była to dekada bezpośrednio po zwycięstwach ruchu na rzecz praw obywatelskich, można było oczekiwać, że wyniki w tych dzielnicach ulegną poprawie. Wilson odkrył, że stało się odwrotnie – wskaźniki ubóstwa w tych dzielnicach dramatycznie wzrosły między 1970 a 1980 rokiem. Wynik ten ilustruje rysunek 2. Podczas gdy w 1970 roku około jedna na pięć czarnych dzielnic miała wskaźnik ubóstwa na poziomie 40 procent lub wyższy, w 1980 roku wskaźnik ten wzrósł do prawie trzech na pięć.

Wilson wyjaśnia wzrost wskaźników ubóstwa w dwojaki sposób. Po pierwsze, dezindustrializacja zaszkodziła dochodom czarnych gospodarstw domowych: Kiedy miejsca pracy w niebieskich kołnierzykach zniknęły w latach 1970-1980, dotknęło to społeczności afroamerykańskie nieproporcjonalnie. Po drugie, kiedy Afroamerykanie o wysokich dochodach mogli wybierać dzielnice o wyższych dochodach po uchwaleniu Fair Housing Act w 1968 roku, wielu z nich to zrobiło (efekt zwany „sortowaniem dzielnicowym”). Doprowadziło to do zwiększenia ubóstwa w pierwotnie segregowanych i biedniejszych dzielnicach. mplikacją sortowania sąsiedzkiego jest to, że w połączeniu z warunkami początkowymi geografii i ubóstwa ustanowionymi przez wieki dyskryminacji, efekty sąsiedzkie mogą generować trwałe ubóstwo dla Afroamerykanów nawet w przypadku braku dyskryminacji prawnej. Jeśli efekty sąsiedzkie wywierają znaczący wpływ na wyniki, wówczas zajęcie się nierównością rasową wymagałoby czegoś więcej niż tylko ustawodawstwa takiego jak Fair Housing Act z 1968 roku.

Rozmiar różnic w środowiskach sąsiedzkich czarnych i białych Amerykanów daje nam powody, by podejrzewać, że efekty sąsiedzkie mogą być ważnym czynnikiem w utrzymywaniu się nierówności rasowych. Spojrzenie na najnowsze dane z Cleveland w stanie Ohio pokazuje na przykład, że większość Afroamerykanów mieszka w dzielnicach o wskaźnikach ubóstwa, które są wyjątkowe dla białych, i vice versa (rysunek 3). Podczas gdy 50 procent czarnych mieszka w dzielnicach o wysokim wskaźniku ubóstwa (takich, w których ubóstwo przekracza 30 procent, jak pokazano w punkcie 1 na rysunku 3), dotyczy to tylko 10 procent białych. Podobnie, podczas gdy 50 procent białych ludzi mieszka w dzielnicach o niskim ubóstwie (te z mniej niż 10 procent ubóstwa, jak pokazano w punkcie 2 na rysunku), jest to prawdą tylko
10 procent czarnych ludzi (jak pokazano w punkcie 3).

Dowody na efekty sąsiedztwa z Gautreaux

Ważność efektów sąsiedztwa dla wyników Afroamerykanów w Stanach Zjednoczonych jest nadal przedmiotem debaty. Podczas gdy istnieje duża ilość dowodów empirycznych, zaskakująco mało jest dowodów ilościowych typu uważanego za najbardziej wiarygodny przez naukowców społecznych. Wciąż jesteśmy na etapie prób potwierdzenia, czy i w jakich kontekstach efekty sąsiedztwa istnieją, czy nie (Galster, 2019; Graham, 2018).

Jednym z powodów braku konsensusu jest to, że żaden z dowodów, jakimi dysponujemy, nie został uzyskany w oparciu o złoty standard bezpośredniego randomizowanego eksperymentu, w którym badani są losowo przypisywani do badanych dzielnic. Oznacza to, że nie możemy przeprowadzić eksperymentu, w którym losowo wybieramy jedną grupę osób, a następnie zmuszamy je do życia w dzielnicach o wysokim ubóstwie i niskiej jakości instytucji oraz zmuszamy inną grupę do życia w dzielnicach o niskim ubóstwie i wysokiej jakości instytucji. Zamiast tego obserwujemy wyniki po tym, jak ludzie wybiorą miejsce zamieszkania, a wolność wyboru sprawia, że dane są trudne do interpretacji. Czy jednostka staje się tym, kim jest, częściowo z powodu miejsca, w którym żyje, czy też to, kim jest, określa, gdzie może i wybiera życie?

Historia dostarcza nam pewnych dowodów na temat efektów sąsiedztwa wynikających z przymusowej segregacji ludzi – pomyślmy o Niemczech Wschodnich i Zachodnich, Korei Północnej i Południowej czy historycznych Stanach Zjednoczonych (Aliprantis i Carroll, 2018). Skupiając się na przypadku Niemiec Wschodnich i Zachodnich, Ahlfeldt et al. (2015) wykorzystują zjednoczenie do zmierzenia dużych i wysoce zlokalizowanych sąsiedzkich efektów zewnętrznych w Berlinie. Goldfayn-Frank i Wohlfart (2018) dowodzą, że efekty sąsiedztwa mogą być trwałe, pokazując, że nawet kilkadziesiąt lat po zjednoczeniu, osoby pochodzące z Niemiec Wschodnich i Zachodnich nadal mają bardzo różne oczekiwania co do przyszłych warunków ekonomicznych. Dla zrozumienia efektów sąsiedztwa we współczesnych Stanach Zjednoczonych najbardziej wiarygodne dowody, jakimi dysponujemy, pochodzą jednak z programów mobilności mieszkaniowej.

Jednym z pierwszych przykładów tego typu programów jest Gautreaux Assisted Housing Program w Chicago. Stworzony po decyzji Sądu Najwyższego z 1976 r., który orzekł, że Chicago musi zaradzić segregacji doświadczanej przez mieszkańców mieszkań publicznych (Polikoff, 2007; BPI, 2019), program Gautreaux dał jednej grupie uczestników bony mieszkaniowe z zastrzeżeniem, że będą one wykorzystywane w podmiejskiej dzielnicy z większością białych mieszkańców, a drugiej grupie uczestników bony z zastrzeżeniem, że będą one wykorzystywane do przeprowadzek do konkretnych dzielnic z większością czarnych, w których spodziewano się, że dzięki inwestycjom i innym politykom będą się one rozwijać.

Względem osób przeprowadzających się do miast, osoby przeprowadzające się na przedmieścia kończyły życie w obszarach o wyższych dochodach i wyższej jakości szkół, mierzonych na podstawie wyników takich jak wyniki ACT i odsetek absolwentów (Mendenhall i in., 2006). Wyniki były pozytywne i pokazały, że dzielnice wywierają silny wpływ na wyniki ich mieszkańców. Dorośli przeprowadzający się z przedmieść mieli większe szanse na zatrudnienie niż przeprowadzający się z miasta, a dzieci, które przeprowadziły się na przedmieścia, częściej kończyły szkołę średnią, uczęszczały do college’u i miały lepsze wyniki na rynku pracy, jeśli nie uczęszczały do college’u, niż dzieci, które przeprowadziły się do dzielnic miejskich (Rosenbaum, 1995).

Dowody z programu Moving to Opportunity

Gautreaux dostarczył dowodów na to, że efekty sąsiedzkie mają znaczenie, ale nie był on zaprojektowany jako eksperyment. Program mobilności mieszkaniowej Moving to Opportunity (MTO), prowadzony przez Departament Mieszkalnictwa i Rozwoju Miast (HUD) od 1994 roku, został zaprojektowany jako randomizowany eksperyment w celu zmierzenia efektów sąsiedztwa i poprawienia ograniczeń projektu Gautreaux. Podczas gdy uczestnicy MTO zostali losowo przydzieleni do otrzymania bonów, które zachęcały ich do zamieszkania w dzielnicach o niskim poziomie ubóstwa, jednostki mogły wybrać, czy się przeprowadzić i do jakiej dzielnicy. Co więcej, dokonując tych wyborów, musieli zmierzyć się z ograniczeniami czasowymi i dyspozycyjnością. Jak wiele projektów badawczych w naukach społecznych, MTO napotkało pewne kompromisy, które odbiegają od idealnej randomizowanej próby kontrolnej. Okazuje się, że dokładna forma randomizacji zastosowana w MTO jest istotna przy interpretacji efektów programu.

Oprócz randomizacji bonów były jeszcze dwie inne ważne różnice między MTO a Gautreaux: program MTO był prowadzony w pięciu różnych miastach (Baltimore, Boston, Chicago, Los Angeles i Nowy Jork), a MTO został zaprojektowany wokół ubóstwa, a nie rasy. Uczestnicy programu otrzymali bony mieszkaniowe z zastrzeżeniem, że muszą być one wykorzystywane w dzielnicach, w których wskaźnik ubóstwa nie przekracza 10 procent, co stanowiło medianę wskaźnika ubóstwa w dzielnicy w tamtym czasie (de Souza Briggs i in., 2010). Grupa kontrolna otrzymała dalsze wsparcie w postaci mieszkań komunalnych związanych z budynkami, w których mieszkali w czasie trwania programu, a grupa pośrednia otrzymała nieograniczone bony mieszkaniowe. Uczestnikami MTO były gospodarstwa domowe z dziećmi poniżej 18 roku życia, mieszkające w jednych z najbiedniejszych dzielnic w Stanach Zjednoczonych; na ich czele stały głównie czarnoskóre kobiety.

Oczekiwania wobec programu MTO były wysokie, aby wydobyć uczestników z międzypokoleniowego ubóstwa. Wyniki sugerowały jednak, że program miał niewielki wpływ na kluczowe determinanty międzypokoleniowego ubóstwa, takie jak osiągnięcia edukacyjne czy sukces na rynku pracy. W czasie oceny okresowej, 4-7 lat po przystąpieniu rodzin do programu, główne korzystne efekty programu dotyczyły zdrowia psychicznego (Kling et al., 2007). Otrzymanie bonu MTO nie miało wpływu na wyniki dorosłych na rynku pracy ani na uczestnictwo w pomocy społecznej (Kling i in., 2007), nie miało też wpływu na wyniki w nauce, takie jak wyniki testów, powtarzanie klasy czy zawieszenie (Sanbonmatsu i in., 2006). I chociaż otrzymanie bonu MTO poprawiło wyniki, takie jak aresztowania i ryzykowne zachowania nastolatek, MTO faktycznie pogorszyło wyniki, takie jak aresztowania, zdrowie fizyczne, ryzykowne zachowania i nieobecności w szkole dla nastolatków płci męskiej (Kling et al., 2007).

Reinterpretacja programu Moving to Opportunity

Dowody dotyczące MTO wydawały się decydujące. Wybitni ekonomiści postrzegali MTO jako silną interwencję, która przeniosła uczestników do bardzo różnych dzielnic (Ludwig i in., 2008; Fryer i Katz, 2013), czyniąc z programu niemal idealny test do wykrywania typów efektów sąsiedztwa opisanych w Wilsonie (1987). Ten pogląd doprowadził do interpretacji MTO jako dowodu na to, że efekty sąsiedztwa na ważne wyniki nie są tak duże, jak wcześniej podejrzewano (Ludwig i in., 2008; Ludwig i in., 2013; Angrist i Pischke, 2010).

Alternatywna interpretacja wyników MTO jest taka, że program nie wygenerował wystarczająco dużych zmian w warunkach sąsiedztwa, aby wykryć efekty sąsiedztwa – nawet jeśli takie efekty są w rzeczywistości duże. Jednym z powodów takiego wyniku może być skupienie się programu na ubóstwie w sąsiedztwie, a innym fakt, że randomizacja była odsunięta o krok od sąsiedztwa – rodziny były zachęcane, ale nie zmuszane do przeprowadzki do dzielnic o niskim ubóstwie. Socjologowie byli najbardziej zdecydowanymi zwolennikami tej interpretacji (Clampet-Lundquist i Massey, 2008).4 Nasza ostatnia reanaliza wyników MTO dostarcza wsparcia dla tej alternatywnej interpretacji, znajdując dowody na silne efekty sąsiedztwa.

Aliprantis (2017) pokazuje, w jaki sposób modele ekonometryczne wykorzystywane do interpretacji wyników programu MTO jako dowodów przeciwko efektom sąsiedztwa opierają się na dwóch krytycznych założeniach. Pierwsze to takie, że o jakości sąsiedztwa możemy myśleć jako o wysokiej lub niskiej (binarnej). Założenia te wydają się rozsądne, ale istnieją dowody na to, że nie mają one zastosowania w przypadku MTO. Wiemy, że uczestnicy MTO mieli tendencję do przeprowadzania się z czarnych dzielnic do innych czarnych dzielnic (Sampson, 2008). Wybór ten ma znaczenie, ponieważ czarne dzielnice o niskim ubóstwie w miastach MTO wyglądają jak białe dzielnice o wysokim ubóstwie pod względem innych cech, takich jak poziom wykształcenia, bezrobocie lub udział gospodarstw domowych z jedną głową (Aliprantis i Kolliner, 2015). W rezultacie, przeprowadzki z dzielnic o wysokim do niskim ubóstwie w eksperymencie MTO nie zdołały wystawić uczestników na poprawę tych cech sąsiedztwa. Jakichkolwiek spadków ubóstwa doświadczyli uczestnicy, spadki te nie przełożyły się na bardziej wykształconych lub pełniej zatrudnionych sąsiadów. Niezdolność wskaźnika ubóstwa do uchwycenia znaczących i istotnych różnic między dzielnicami wskazuje na potrzebę skupienia się na czymś innym niż „wysokie” i „niskie” ubóstwo przy badaniu efektów sąsiedztwa i projektowaniu programów takich jak MTO.

W najnowszej pracy, mój współautor i ja rozwijamy nową technikę statystyczną, która pozwala nam interpretować dane z MTO, biorąc pod uwagę bardziej znaczące miary jakości, pomimo tego, że MTO nie zostało wyraźnie zaprojektowane, aby traktować uczestników z tymi cechami (Aliprantis i Richter, 2019). Nasza technika pozwala nam na uwzględnienie cech sąsiedztwa, takich jak stopa bezrobocia, poziom wykształcenia i wskaźnik ubóstwa. Pozwala nam również scharakteryzować efekty wynikające z precyzyjnych zmian w jakości sąsiedztwa, a nie tylko „ogólnej poprawy”; na przykład możemy przyjrzeć się efektom przejścia z sąsiedztwa w pierwszym decylu jakości do sąsiedztwa w drugim decylu.

Odkryliśmy, że wyniki MTO potwierdzają tezę, że efekty sąsiedztwa są silne. Odnajdujemy duży wpływ jakości sąsiedztwa na wyniki dorosłych, takie jak aktywność zawodowa, zatrudnienie i uczestnictwo w pomocy społecznej. Powodem, dla którego program nie miał wpływu na przeciętne wyniki na rynku pracy dla dorosłych, jest fakt, że program nie był w stanie przenieść wystarczającej liczby uczestników do dzielnic o wysokiej jakości; wielu uczestników objętych programem przeniosło się do dzielnic o niskim poziomie ubóstwa, które również charakteryzowały się niską jakością, tzn. w których istniały niewielkie różnice w stopie bezrobocia, poziomie edukacji lub jakości szkół. Efekty sąsiedztwa, które znaleźliśmy pochodziły od 9 procent uczestników programu, którzy przenieśli się z pierwszego decyla do drugiego decyla jakości sąsiedztwa.

Te wyniki mają znaczenie z co najmniej trzech powodów. Po pierwsze, pomagają nam myśleć o wkładzie eksperymentów społecznych w politykę opartą na dowodach. Randomizowane eksperymenty są potężnym narzędziem w dążeniu do oparcia polityki na ewaluacji i ciągłym uczeniu się (List i Czibor, 2019; Maynard, 2018). Częścią posiadania wysokich standardów dowodowych jest uznanie, kiedy nie mamy silnych lub jednoznacznych dowodów (Manski, 2013). Ta uwaga jest szczególnie istotna, gdy względy etyczne uniemożliwiają nam przeprowadzenie eksperymentu, z którego dowiedzielibyśmy się najwięcej. W przypadku MTO, najwięcej dowiedzielibyśmy się, zmuszając ludzi do życia w określonych dzielnicach, ale etyka słusznie wymaga, byśmy zadowolili się jedynie zachęcaniem ludzi do życia w określonych dzielnicach.

Po drugie, wynik, że dzielnice wydają się wpływać na wyniki dorosłych na rynku pracy, oferuje ważną drogę dla interwencji politycznych. Poprawa wyników dorosłych na rynku pracy poprawia wyniki dzieci (Jacob i Michelmore, 2018; Akee et al., 2018; Oreopoulos et al., 2008) i prawdopodobnie jest ważnym elementem pomagającym rodzinom uzyskać niezależność finansową do tego stopnia, że pomoc mieszkaniowa staje się zbędna (Smith et al., 2015).

Wreszcie, wyniki te informują nas o możliwościach osiągnięcia bardzo dużych efektów poprzez zmianę otoczenia ludzi. Znaleźliśmy duże efekty sąsiedztwa na wyniki ekonomiczne, kiedy skupiliśmy się na małej podgrupie uczestników MTO, którzy rzeczywiście doświadczyli rzeczywistej poprawy jakości sąsiedztwa. Inne najnowsze badania mają tendencję do znajdowania mocniejszych dowodów na wpływ sąsiedztwa na wyniki rynku pracy niż wczesne badania MTO. Pinto (2018) wykorzystuje pokrewną, ale odmienną od naszej metodologię, by udokumentować pozytywny wpływ sąsiedztwa na wyniki rynku pracy dorosłych w MTO. Chyn (2018) znajduje pozytywny wpływ na wyniki na rynku pracy dzieci, które przeprowadziły się w ramach podobnej polityki, czyli wyburzenia mieszkań komunalnych w Chicago. Chetty et al. (2016) dokumentują pozytywny wpływ na wyniki na rynku pracy dla dorosłych najmłodszych dzieci, które przeniosły się w ramach MTO. Co więcej, nasza praca sugeruje, że wyniki Chetty i in. mogłyby być jeszcze silniejsze, gdyby zamiast skupiać się na wszystkich dzieciach, które przeprowadziły się do dzielnic o niższym ubóstwie, autorzy skupili się na mniejszej podgrupie dzieci, które przeniosły się do dzielnic o lepszej jakości (pod względem edukacji, bezrobocia itp.). Efekty te mogą być potencjalnie nawet wystarczająco duże, aby przełamać ubóstwo międzypokoleniowe.

Implications for Policy

Polityka może mieć na celu zajęcie się skutkami ubóstwa na poziomie indywidualnym poprzez programy, które zapewniają niższe podatki lub więcej środków na żywność i opiekę zdrowotną dla rodzin o niskich dochodach. Kilka polityk przyjmujących to podejście wykazało wyraźne dowody skuteczności (National Academies, 2019). Ale polityka może również mieć na celu poprawę środowisk, do których mają dostęp gospodarstwa domowe o niskich dochodach. Polityki przyjmujące to podejście mogą poprawić wyniki poprzez ścieżki efektu sąsiedztwa. Nie kwestionując znaczenia zarówno mechanizmów na poziomie indywidualnym, jak i efektów sąsiedztwa, pytanie istotne dla polityki brzmi następująco: W jakim stopniu zmiana środowiska sąsiedzkiego może być dźwignią poprawiającą wyniki ubogich ludzi, zwłaszcza tych mieszkających w dzielnicach dotkniętych segregacją rasową?

Nasze odkrycie dużych efektów sąsiedztwa w MTO sugeruje, że istnieje znaczny potencjał w skupieniu wysiłków politycznych na poprawie sąsiedztwa.5 Mogą być bardzo duże zyski z inwestowania w programy, które tworzą środowisko, w którym dzieci mogą się rozwijać, niezależnie od tego, czy programy te są zlokalizowane w szkołach (Tough, 2016), czy w dzielnicach (Tough, 2009). Ten sam potencjał można dostrzec w programach, które pomagają rodzinom przenieść się do dzielnic o wysokich szansach. Obecnie realizowane programy wzdłuż tych linii obejmują eksperymentowanie z projektowaniem Small Area Fair Market Rents (Collinson i Ganong, 2018; Aliprantis et al., 2019) i eksperymentowanie z usługami doradczymi, zasięgiem właściciela i pomocą gotówkową, jak w inicjatywie Mobility Works Housing Mobility Initiative i programie Creating Moves to Opportunity (Darrah i DeLuca, 2014; Weinberger, 2018; Bergman et al., 2019).

Szerzej, nasza analiza MTO wspiera pogląd, że rodzaje sąsiedztw, które są wspierane przez politykę, są krytyczne dla określenia możliwości, przed którymi stoją jednostki (Rothstein, 2017; Galster, 2019). Wracając do problemu uporczywych nierówności rasowych w dzisiejszych Stanach Zjednoczonych, nasze ustalenia sugerują, że zajęcie się nierównościami rasowymi będzie wymagało zgodnych inwestycji w czarne enklawy, zarówno w instytucje obsługujące mieszkańców, jak i w ludzi obecnie tam mieszkających, aby poprawić warunki.

Przypisy

  1. Patrz Sekcja 2 Aliprantis i Carroll (2018) w celu omówienia i odniesienia. Dyskryminacja prawna na poziomie lokalnym i federalnym nie tylko ograniczyła zdolność Afroamerykanów do przemieszczania się, ale także przekierowała inwestycje i zasoby z dala od czarnych dzielnic. Jednym z przykładów jest to, że przez wiele lat po II wojnie światowej Federalna Administracja Mieszkaniowa odmawiała ubezpieczania kredytów hipotecznych w czarnych dzielnicach; w tym samym czasie subsydiowała budowę dla rozwoju pododdziałów z wymogiem, że nowo wybudowane domy nie będą sprzedawane czarnym gospodarstwom domowym (Rothstein, 2017). Return
  2. Toksyczny stres jest zdefiniowany jako „nadmierna lub przedłużona aktywacja systemów reakcji na stres w ciele i mózgu”; taka ekspozycja negatywnie wpływa na zdrowy rozwój neurologiczny i fizyczny (Centrum Uniwersytetu Harvarda na rozwijającym się dziecku https://developingchild.harvard.edu/science/key-concepts/toxic-stress/). Return
  3. Census tracts to obszary o średniej liczbie około 4000 mieszkańców i są często zakładane przez naukowców społecznych jako reprezentujące obszar, na którym działają efekty sąsiedztwa. Return
  4. Spojrzenie poza ubóstwo w sąsiedztwie zyskuje dziś pewną przychylność ekonomistów (Cook, 2019; Chetty, 2019).Return
  5. Trudno jest wykorzystać MTO do oceny względnego znaczenia szkół i sąsiedztwa. Jednym z powodów jest to, że MTO nie doprowadziło do powszechnej, dużej poprawy jakości szkół. Innym powodem jest to, że pomiar jakości szkół w MTO jest trudny. Dane MTO nie zawierają rankingów szkół opartych na wynikach testów państwowych w dwóch z pięciu lokalizacji (Baltimore i Nowy Jork) i nie zawierają miary jakości szkół opartej na wartości dodanej dla żadnej z lokalizacji. Wreszcie, pomiar osiągnięć poznawczych dzieci w MTO jest trudny. Nie zbierano wyników testów przed rozpoczęciem eksperymentu i istniały nielosowe efekty ankieterskie w wynikach testów, które zostały zebrane. Wszystkie te kwestie są omówione w Sanbonmatsu et al. (2006). Zobacz Laliberté (2018) dla powiązanej analizy. Wróć

  • Ahlfeldt, Gabriel M., Stephen J. Redding, Daniel M. Sturm, i Nikolaus Wolf. 2015. „The Economics of Density: Evidence from the Berlin Wall.” Econometrica, 83(6): 2127-2189. https://doi.org/10.3982/ECTA10876
  • Akee, Randall, William Copeland, E. Jane Costello, and Emilia Simeonova. 2018. „How Does Household Income Affect Child Personality Traits and Behaviors?” American Economic Review, 108 (3): 775-827. https://doi.org/10.1257/aer.20160133
  • Aliprantis, Dionissi. 2017. „Assessing the Evidence on Neighborhood Effects from Moving to Opportunity”. Empirical Economics, 52 (3): 925-954. https://doi.org/10.1007/s00181-016-1186-1
  • Aliprantis, Dionissi, and Daniel R. Carroll. 2018. „Neighborhood Dynamics and the Distribution of Opportunity”. Quantitative Economics, 9(1): 247-303. https://doi.org/10.3982/QE785
  • Aliprantis, Dionissi, and Daniel Kolliner. 2015. „Neighborhood Poverty and Quality in the Moving to Opportunity Experiment”. Federal Reserve Bank of Cleveland, Economic Commentary, 2015-04.
  • Aliprantis, Dionissi, Hal Martin, and David C. Phillips. 2019. „Landlords and Access to Opportunity.” Federal Reserve Bank of Cleveland, Working Paper No. 19-02R. https://doi.org/10.26509/frbc-wp-201902
  • Aliprantis, Dionissi, and Francisca G.-C. Richter. 2019. „Evidence of Neighborhood Effects from Moving to Opportunity: LATEs of Neighborhood Quality.” The Review of Economics and Statistics. Forthcoming.
  • Angrist, Joshua D., and Jörn-Steffen Pischke. 2010. „The Credibility Revolution in Empirical Economics: How Better Research Design Is Taking the Con out of Econometrics.” Journal of Economic Perspectives, 24(2): 3-30. https://doi.org/10.1257/jep.24.2.3
  • Bastian, Jacob, and Katherine Michelmore. 2018. „The Long-Term Impact of the Earned Income Tax Credit on Children’s Education and Employment Outcomes”. Journal of Labor Economics, 36(4): 1127-1163. https://doi.org/10.1086/697477
  • Bergman, Peter, Raj Chetty, Stefanie DeLuca, Nathaniel Hendren, Lawrence F. Katz, and Christopher Palmer. 2019. „Creating Moves to Opportunity: Experimental Evidence on Barriers to Neighborhood Choice.” Unpublished manuscript.
  • BPI. 2019. „The Gautreaux Lawsuit.” Retrieved from https://www.bpichicago.org/programs/housing-community-development/public-housing/gautreaux-lawsuit/
  • Chetty, Raj. 2019. „Improving Equality of Opportunity: New Insights from Big Data”.” Keynote Address to the Western Economic Association International Conference, San Francisco. https://t.e2ma.net/click/wm7hxb/48hf6b/05ozqx
  • Chetty, Raj, Nathaniel Hendren, and Lawrence F. Katz. 2016. „The Effects of Exposure to Better Neighborhoods on Children: New Evidence from the Moving to Opportunity Experiment.” American Economic Review. 106(4): 855-902. https://doi.org/10.1257/aer.20150572
  • Chyn, Eric. 2018. „Moved to Opportunity: The Long-run Effects of Public Housing Demolition on Children.” American Economic Review, 108(10): 3028-3056. https://doi.org/10.1257/aer.20161352
  • Clampet-Lundquist, Susan, and Douglas S. Massey. 2008. „Neighborhood Effects on Economic Self-sufficiency: A Reconsideration of the Moving to Opportunity Experiment.” American Journal of Sociology, 114(1): 107-143. https://doi.org/10.1086/588740
  • Collinson, Robert, and Peter Ganong. 2018. „How Do Changes in Housing Voucher Design Affect Rent and Neighborhood Quality?” American Economic Journal: Economic Policy, 10(2): 62-89. https://doi.org/10.1257/pol.20150176
  • Cook, Gareth. 2019. „The Economist Who Would Fix the American Dream”. The Atlantic (17 lipca). https://www.theatlantic.com/magazine/archive/2019/08/raj-chettys-american-dream/592804/
  • de Souza Briggs, Xavier, Susan J. Popkin, and John Goering. 2010. Moving to Opportunity: The Story of an American Experiment to Fight Ghetto Poverty. Oxford University Press.
  • Darrah, Jennifer, and Stefanie DeLuca. 2014. „’Living Here Has Changed My Whole Perspective’: How Escaping Inner-City Poverty Shapes Neighborhood and Housing Choice”. Journal of Policy Analysis and Management, 33(2): 350-384. https://doi.org/10.1002/pam.21758
  • Fryer, Roland G. Jr., and Lawrence Katz. 2013. „Achieving Escape Velocity: Neighborhood and School Interventions to Reduce Persistent Inequality.” American Economic Review, 103(3): 232-237. https://www.jstor.org/stable/23469735
  • Galster, George C. 2019. Making Our Neighborhoods, Making Our Selves. University of Chicago Press. https://doi.org/10.7208/chicago/9780226599991.001.0001
  • Goldfayn-Frank, Olga, and Johannes Wohlfart. 2018. „How Do Consumers Adapt to a New Environment in Their Economic Forecasting? Evidence from the German Reunification.” Uniwersytet Goethego, Frankfurt, niepublikowany manuskrypt.
  • Graham, Bryan S. 2018. „Identifying and Estimating Neighborhood Effects.” Journal of Economic Literature, 56(2): 450-500. https://doi.org/10.1257/jel.20160854
  • Kling, Jerry R., Jeffrey B. Liebman, and Lawrence F. Katz. 2007. „Experimental Analysis of Neighborhood Effects.” Econometrica, 75(1): 83-119. https://doi.org/10.1111/j.1468-0262.2007.00733.x
  • Laliberté, Jean-William P. 2018. „Long-term Contextual Effects in Education: Schools and Neighborhoods.” University of Calgary, niepublikowany manuskrypt.
  • List, John, and Eszter Czibor. 2019. „Basing Laws on Nothing Is Easier Than Using Evidence”. The Atlantic (15 kwietnia).
  • Ludwig, Jens, Greg J. Duncan, Lisa. A. Gennetian, Lawrence F. Katz, Ronald C. Kessler, Jeffrey R. Kling, and Lisa Sanbonmatsu. 2013. „Long-term Neighborhood Effects on Low-income Families: Evidence from Moving to Opportunity.” American Economic Review, 103(3): 226-231. https://doi.org/10.1257/aer.103.3.226
  • Ludwig, Jens, Jeffrey B. Liebman, Jeffrey R. Kling, Greg J. Duncan, Lawrence F. Katz, Ronald C. Kessler, and Lisa Sanbonmatsu. 2008. „What Can We Learn about Neighborhood Effects from the Moving to Opportunity Experiment?”. American Journal of Sociology, 114(1): 144-188. https://doi.org/10.1086/588741
  • Manski, Charles F. 2013. Public Policy in an Uncertain World (Polityka publiczna w niepewnym świecie). Cambridge, Harvard University Press.
  • Manson, Steven, Jonathan Schroeder, David Van Riper, and Steven Ruggles. IPUMS Krajowy System Informacji Historyczno-Geograficznej: Version 13.0 . Minneapolis: University of Minnesota. 2018. https://doi.org/10.18128/D050.V13.0
  • Maynard, Rebecca. 2018. „The Role of Federal Agencies in Creating and Administering Evidence-Based Policies”. The Annals of the American Academy of Political and Social Sciences, 678(1): 134-144. https://doi.org/10.1177/0002716218768742
  • Mendenhall, Ruby, Stefanie DeLuca, and Greg Duncan. 2006. „Neighborhood Resources, Racial Segregation, and Economic Mobility: Results from the Gautreaux Program.” Social Science Research, 35(4): 892-923. https://doi.org/10.1016/j.ssresearch.2005.06.007
  • National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. 2019. A Roadmap to Reducing Child Poverty (Mapa drogowa do zmniejszenia ubóstwa wśród dzieci). Washington, DC: The National Academies Press.
  • Oreopoulos, Philip, Marianne Page, and Ann Huff Stevens. 2008. „The Intergenerational Effects of Worker Displacement”. Journal of Labor Economics, 26(3): 455-483.
  • Pinto, Rodrigo. 2018. „Noncompliance as a Rational Choice: A Framework That Exploits Compromises in Social Experiments to Identify Causal Effects.” UCLA, niepublikowany manuskrypt.
  • Polikoff, Alexander. 2007. Czekając na Gautreaux: A Story of Segregation, Housing, and the Black Ghetto. Northwestern University Press.
  • Richter, Francisca G.-C. 2019. „Evidence of First Generation Neighborhood Effects from Moving to Opportunity and Implications for Housing Policy”. Case Western Reserve University Center on Urban Poverty and Community Development, Briefly Stated, nr 19-01.
  • Rosenbaum, James E. 1995. „Changing the Geography of Opportunity by Expanding Residential Choice: Lessons from the Gautreaux Program.” Housing Policy Debate, 6(1): 231-269. https://doi.org/10.1080/10511482.1995.9521186
  • Rothstein, Richard. 2017. The Color of Law: A Forgotten History of How Our Government Segregated American. Liveright Publishing, New York.
  • Sampson, Robert J. 2008. „Moving to Inequality: Neighborhood Effects and Experiments Meet Social Structure.” American Journal of Sociology, 114(1): 189-231. https://doi.org/10.1086/589843
  • Sanbonmatsu, Lisa, Jeffrey R. Kling, Greg J. Duncan, and Jeanne Brooks-Gunn. 2006. „Neighborhoods and Academic Achievement Results from the Moving to Opportunity Experiment”. Journal of Human Resources, 41(4): 649-691. https://doi.org/10.3368/jhr.XLI.4.649
  • Smith, Robin R., Susan J. Popkin, Taz George, and Jennifer Comey. 2015. „What Happens to Housing Assistance Leavers?” Cityscape, 17(3): 161-192.
  • Tough, Paul. 2016. Helping Children Succeed: What Works and Why. New York, Houghton Mifflin Harcourt.
  • Tough, Paul. 2009. Whatever It Takes: Geoffrey Canada’s Quest to Change Harlem and America. New York, First Mariner Books.
  • Weinberger, Jillian. 2018. „Leaving Baltimore Behind.” Vox.com. https://www.vox.com/the-impact/2018/11/30/18116513/baltimore-the-impact-income-inequality-race-housing-segregation
  • Wilson, William Julius. 1987. The Truly Disadvantaged: The Inner City, the Underclass, and Public Policy. University of Chicago Press.

.