Quantitative analyses of long-run human capital development: age heaping as an indicator for numeracy

Abstract

For researchers studying the economic development of nations, the availability of human capital data is crucial. Economists making efforts to examine the impact of human resources on economic development before the end of World War II often face massive problems. Methods of collecting data, i.e., registration systems, population censuses or surveys did neither acquire sufficiently detailed data nor was the recorded data standardized in any consistent form and little attention was paid to direct information about a population’s level of education. For early time spans, more than any other data, demographic records are available. This thesis proposes to use irregularities in the reporting of age to estimate the people’s level of education. Single year age data, which enables researchers to depict a population’s detailed age structure, almost always exhibits irregularities in the form of heaped data, i.e., the age distribution does not run smoothly but exhibits sharp jumps and clustering at certain ages. This phenomenon is attributed to age heaping, a term which describes people’s ignorance to their age or people’s tendency to round their ages off. To a varying degree, age heaping exists in nearly all historical age statistics when people were asked for their age (as opposed to age records that were calculated from birth certificates or alike). By measuring the degree of age heaping one is able to derive a simple proxy for human capital covering a greater number of countries and regions as well as earlier periods than for instance signature ability rates. Being a proxy of numerical comprehension and diligence when responding to age questions, age heaping also serves not necessarily as a substitute but as complementary human capital measure to signature ability rates to capture as many aspects of human abilities as possible. With respect to literacy, numeracy has been understudied in economic history and its inclusion in long-run growth analysis can provide new insights into the role and development of human capital. It is the purpose of this thesis to offer profound statistical and econometric analysis to assess the usefulness of age heaping indexes to capture basic numerical skills, and to apply the age heaping concept on current research questions in economic history. The thesis comprises several co-authored manuscripts. The first paper offers a profound analysis of the statistical features of various age heaping indicators, which formed the basis for my later work. It also takes a look on the determinants of age misreporting on individual level, followed by an analysis of national numeracy levels introducing a large and newly constructed data set on age heaping stretching from the 14th to the early 19th century. These data are complemented by signature ability rates to systematically examine the relation between age heaping and literacy rates. The second paper uses the age heaping technique to construct a measure of human capital inequality in 17th and 18th century France and 19th century United States. We employ inequality values on provincial level to track the change of the distribution of human capital over time and to analyze its importance and its interaction with other variables in growth processes. The third manuscript employs the age heaping method as a proxy of cognitive ability to understand determinants of low living standards in the past. Using the quasi-natural experiment of Great Britain during the Napoleonic blockade when imports were restricted and food prices soared, the paper studies the link between net-nutrition and cognitive ability. Given that the welfare system in 18th and 19th century Great Britain was organized at county level, relief payments for the poor varied considerably within the United Kingdom. We use the regional variation of living standards for the poor in combination with the temporary food crisis to elaborate the causal mechanism between net-nutrition and cognitive skills, as well as between cognitive abilities and wage income. The fourth article documents the construction of a data set providing decadal age heaping estimates for 165 countries for the period of 1820-1940. Since the estimates are derived from census age data only, the age heaping values can be widely considered representative for the population. We assess possible determinants of age heaping such as schooling, a strong state bureaucracy, the numbers of census enumerations conducted in the past and the Chinese calendar. Growth regressions employing age heaping as proxy for human capital suggest a statistically and economically significant and positive influence of basic numerical knowledge on subsequent economic growth.

Für die Analyse von ökonomischen Wachstumsprozessen und allgemeiner Wohlfahrtsentwicklung sind Indikatoren, die das Bildungsniveau einer Gesellschaft erfassen bzw. annähern, essentiell. Während es für heutige Industrieländer seit Ende des 19. Jahrhunderts mehr oder weniger vergleichbare Daten gibt, ist die Datenbasis für frühere Zeiträume und für weniger industrialisierte Länder stark unterentwickelt. Mithilfe empirischer Wachstumsanalysen, die notgedrungen nur auf Daten kurzer Zeiträume bzw. aus lediglich hochentwickelten Ländern basieren, können deshalb nur beschränkt gültige Aussagen abgeleitet werden. Aus diesem Grund ist es sinnvoll, weitere Indikatoren zur spätmittelalterlichen und frühneuzeitlichen Bildungsentwicklung zu gewinnen. Der Indikator, der in der vorliegenden Schrift statistisch untersucht und empirisch ausgewertet wird, beruht auf der Fähigkeit, das eigene Alter genau zu nennen. Beispielsweise wird bei geringerem numerischen Bildungsgrad oder geringerer Zahlendisziplin einer Gesellschaft bei Volkszählungen das Alter häufig nur ungefähr angegeben. Altersangaben, die auf Null oder Fünf enden, werden dabei mit weit stärkerer Frequenz genannt als andere. Der Grad der Abweichung der empirischen von der theoretischen Altersverteilung wird statistisch berechnet und in einen Indikator umgewandelt. In dieser kumulativen Dissertationsschrift wird untersucht, inwieweit die Methodik der Messung der Altersrundungen (“Age Heaping“) geeignet ist, die langfristige Entwicklung von „Numeracy“ (Zahlenfähigkeit) zu messen. Die verschiedenen Arbeitspapiere, die dieser Arbeit zugrunde liegen, dokumentieren Numeracy-Schätzungen für europäische Länder 1325-1949, und für eine große Anzahl Länder weltweit Numeracy-Schätzungen 1820-1949. Es werden außerdem grundlegende methodische Aspekte thematisiert und analysiert. Der Whipple Index wird als der statistisch überlegene Age Heaping Index für die kliometrische Forschung identifiziert, und in der Dissertationsschrift durchgängig zur Messung von Age Heaping angewandt. Es zeigt sich, dass Age Heaping doch eher grundlegende Zahlenfähigkeiten messen kann, denn die Age Heaping Indikatoren erreichen früher Werte nahe dem Maximum, verglichen mit Alphabetisierung oder Einschulung. Dies bedeutet, dass Age Heaping für die industrialisierte Welt ab dem Ende des 19. Jahrhunderts nicht verwendbar ist. Es kann im zweiten Ka-pitel gezeigt werden, dass bereits vor der Industriellen Revolution im 18. Jh. ein dramatischer Humankapitalwachstumsprozess in Gang kam. Bereits um 1600 konnten in Nordwesteuropa viele Menschen ihr Alter genau angeben, während dies in Osteuropa auch wesentlich später noch nicht der Fall war. Das dritte Kapitel untersucht mittels der Age Heaping-Methodik die Bildungsungleichheit innerhalb von französischen und nordamerikanischen Regionen im 17. bis 19. Jahrhundert, und potenzielle Wachstumseffekte der Bildungsungleichheit. Das vierte Kapitel geht der These nach, dass Unterernährung in der Geschichte eine Verminderung der kognitiven Fähigkeiten nach sich zog und so zu verminderter Produktivität führte. Dies wird am Beispiel Englands um 1800 untersucht, also dem Herzland der Industriellen Revolution, welches in der Umbruchphase von der vorangegangenen malthusianischen Epoche zur modernen Industriegesellschaft seine Getreideimporte im Laufe der napoleonische Kriege stark eingeschränkt sah. In mehreren Studien werden zudem potenzielle Determinanten von Age Heaping untersucht. Als maßgeblich stellen sich vor allem Bildungsindikatoren heraus. Das Interesse des Staates an statistischen Daten hatte auch einen Einfluss auf die Zahlenfähigkeit der Bürger, allerdings nur bei starker Ausprägung. Zudem sind die Altersangaben in den Ländern sehr genau, in denen der Chinesische Kalendar verbreitet ist.