Le racisme structurel et la récession des coronavirus soulignent pourquoi des données américaines plus nombreuses et de meilleure qualité doivent être largement ventilées par race et appartenance ethnique

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Aperçu

L'héritage durable du racisme structurel aux États-Unis n'est pas nouveau pour les communautés de couleur aux multiples facettes de notre pays. Et dans ces communautés noires, latino-américaines, amérindiennes, asiatiques américaines, hawaïennes autochtones et insulaires du Pacifique, il n'est pas surprenant que beaucoup de ces communautés souffrent et meurent davantage du nouveau coronavirus et du COVID-19, la maladie causée par le virus, ou que beaucoup subissent également le plus gros des pertes d'emplois et de la baisse des revenus au milieu de la récession du coronavirus.

La crise de santé publique est aujourd'hui particulièrement aiguë parmi ces communautés de couleur. Les Noirs américains, par exemple, meurent du COVID-19 à environ 1,5 fois leur prévalence dans la population américaine. Les communautés Latinx souffrent de taux d'infection beaucoup plus élevés. Les Amérindiens vivant dans des réserves font face à des épidémies démesurées de coronavirus et de COVID-19.

Dans de nombreuses communautés de couleur, les travailleurs et leurs familles sont plus susceptibles d'occuper des emplois moins bien rémunérés avec moins d'avantages tels que des congés de maladie payés et souvent des emplois en première ligne de la pandémie actuelle. Et des niveaux accrus de maladies respiratoires laissent beaucoup de ces personnes plus susceptibles d'être infectées par le coronavirus – des affections respiratoires largement imputables au racisme systémique qui résulte, par exemple, d'industries polluantes et de centrales électriques situées dans des quartiers de couleur. Malgré ces faits, dans les premiers jours de la pandémie, la plupart des États ne signalaient pas les infections et les décès par race. Grâce aux efforts des universitaires et des décideurs politiques qui ont sonné l'alarme tôt, les pannes raciales des effets du coronavirus sont désormais largement disponibles.

Ensuite, il y a les fractures économiques déjà importantes en matière d'accession à la propriété, de revenus et de richesse entre les Américains de couleur et les Américains blancs, qui pourraient s'aggraver en raison de la convergence de ces crises en 2020. Ajoutez aux meurtres persistants de victimes noires non armées par la police – ce n'est pas non plus une surprise pour les Noirs américains – et les protestations qui s'ensuivent attirent maintenant l'attention aiguë de notre nation sur les nombreuses façons dont le racisme systémique persiste aux États-Unis d'aujourd'hui.

Les écarts dans les résultats économiques selon la race et l'appartenance ethnique sont connus depuis longtemps, mais la récession des coronavirus met en lumière les façons uniques dont l'économie américaine fait faillite à ces groupes dans un contexte de ralentissement économique souvent encore marqué par la répression raciale. Hélas, cette mise en lumière ne correspond pas à la collecte de données largement ventilées par race et appartenance ethnique par les agences statistiques du gouvernement fédéral. Et, à la suite de l'attention suscitée par les assassinats policiers continus de Noirs américains, davantage de données seront probablement exigées sur les questions de racisme systémique dans notre société, tout comme la récession des coronavirus suscite de nouvelles demandes de collecte de données.

Ce dossier détaille les étapes que le Congrès et les agences exécutives peuvent prendre pour améliorer notre compréhension des résultats économiques et sociaux pour toutes les communautés de couleur. Les agences de statistiques économiques peuvent améliorer la collecte de données de nombreuses manières, fournir une analyse plus approfondie des fractures économiques raciales et modifier la présentation et la publication des statistiques pour mieux informer les décideurs des besoins des communautés marginalisées. Cette note d'information se concentre sur trois mesures politiques concrètes qui pourraient être prises dès maintenant en mettant l'accent sur le suréchantillonnage dans les enquêtes fédérales existantes:

  • Fournir un financement au US Census Bureau et au US Bureau of Labor Statistics pour effectuer un suréchantillonnage des populations noires, latino-américaines, amérindiennes et de l'AANHPI, et fournir des incitations en espèces aux répondants si nécessaire, dans le cadre de l'enquête mensuelle sur la population actuelle et de Supplément économique
  • Demander à la Réserve fédérale d'envisager de suréchantillonner les populations noires, latines, amérindiennes et de l'AANHPI dans son enquête sur les finances des consommateurs
  • Ordonner au Government Accountability Office d'étudier la faisabilité, l'opportunité et le coût de la mise en place de suréchantillons pour ces groupes dans d'autres enquêtes menées par des agences statistiques fédérales

Notre situation socio-économique actuelle est sombre, mais elle n’est pas pire dans l’ensemble que ce à quoi tant de communautés de couleur sont confrontées depuis des générations. Les enquêtes statistiques actuelles montrent déjà des divisions claires dans les taux de chômage et les niveaux de revenu selon la race et l'appartenance ethnique à travers notre pays, les mesures globales indiquant que de nombreux Noirs américains vivent dans une récession presque permanente et que dans l'ensemble, les communautés de couleur connaissent des périodes plus fréquentes et prolongées. de récession. En fournissant les moyens de désagréger plus finement les données, les décideurs politiques peuvent mieux comprendre les conséquences du racisme structurel et de la récession des coronavirus aujourd'hui afin de concevoir des politiques qui se traduisent par une reprise économique plus équitable, en phase avec les besoins spécifiques de tous les Américains.

De meilleures données sur les communautés de couleur sont importantes pour la recherche socio-économique et l'élaboration des politiques

L'Enquête démographique actuelle et le Supplément socio-économique annuel, ou ASEC, jouent un rôle essentiel dans la recherche économique. La CPS mensuelle est la principale enquête pour comprendre l'attachement au travail (langage économique pour l'engagement des travailleurs sur le marché du travail) et est disponible à une fréquence plus élevée que la plupart des autres enquêtes. Le supplément de l'ASEC à la Current Population Survey est la source de données sur le revenu la plus couramment utilisée par de nombreux chercheurs et comprend des rapports sur le revenu beaucoup plus détaillés que l'enquête annuelle de l'American Community Survey du U.S. Census Bureau. Et l’enquête sur les finances des consommateurs de la Réserve fédérale est l’enquête la plus fréquemment citée pour mesurer la richesse aux États-Unis et la principale source de données sur le fossé entre les Noirs et les Blancs.

Mais les échantillons de population de ces enquêtes ne soutiennent pas les analyses des segments raciaux et ethniques de la population par âge, sexe ou emplacement géographique sans erreur significative. Le suréchantillonnage est une technique d'enquête où certaines populations sont échantillonnées à un taux comparativement élevé par rapport à leur prévalence dans la population, de sorte qu'elles sont surreprésentées dans l'échantillon final de l'enquête. Le suréchantillonnage des communautés de couleur peut aider à découvrir les différentes expériences économiques et sociales des Américains de différents groupes démographiques en fournissant une vue granulaire des principales variables économiques – et en tenant également compte des changements de génération au sein de ces communautés au fil du temps.

Le suréchantillonnage de ces données aidera également à cibler les besoins politiques en cours. Le Coronavirus Aid, Relief, and Economic Security, ou CARES, Act de 2020, par exemple, a fourni plus d'un billion de dollars de rabais aux côtés de l'assistance au chômage en cas de pandémie qui s'est avérée essentielle pour aider les ménages à faible revenu à survivre à la première vague de la récession du coronavirus tout en maintenir l'économie américaine en marche. Cette aide était cruciale, mais l'argent aurait pu stimuler l'économie encore plus fortement si nous avions les données pour la cibler plus efficacement.

Des suréchantillons de groupes raciaux et ethniques particuliers sont un moyen rentable de rendre viables les analyses des petites sous-populations américaines dans ces enquêtes. Augmenter la taille de l'échantillon de ces enquêtes sans discernement augmenterait leurs coûts et fournirait encore plus de détails sur les populations qui sont déjà bien couvertes. Les suréchantillons permettent aux chercheurs et aux décideurs de zoomer sur les sous-populations dont l'expérience économique n'est pas bien représentée par les données agrégées et d'en apprendre davantage sur les façons spécifiques dont certains groupes sont laissés pour compte dans notre économie.

Les données désagrégées façonnent la façon dont nous voyons et gérons l'économie

Les données que les agences fédérales choisissent de recueillir et la manière dont elles diffusent ces données peuvent avoir des répercussions importantes sur les récits économiques et l'élaboration des politiques économiques. Comme l’écrit Rhonda Sharpe, du Women’s Institute for Science, Equity and Race, «Si les données sont collectées et communiquées sans prendre en compte une véritable diversité d’expériences, elles ne peuvent pas être utilisées pour créer une société plus inclusive.»

Plus tôt cette année, Equitable Growth a publié un document de travail qui constate que le ton des nouvelles économiques n'est pas corrélé à la fortune des 90% les plus pauvres, après avoir contrôlé les variations de revenus parmi les 10% les plus riches. Les chercheurs attribuent ce ton élitiste à l'importance démesurée que les journalistes accordent à la croissance du PIB global, qui ne représente pas la fortune de la plupart des Américains et qui est pourtant souvent et largement considérée comme l'indicateur économique le plus important.

Au crédit des agences statistiques fédérales, bon nombre de leurs publications économiques les plus notables fournissent des évasions raciales. Le rapport Income and Poverty du Census Bureau, par exemple, fournit une ventilation détaillée par race. Et le rapport mensuel sur la situation de l’emploi du Bureau of Labor Statistics fournit les chiffres du chômage des Blancs et des Noirs ainsi que le chômage global dans le communiqué de presse.

Mais il y a des limites aux données existantes. Bien que ces enquêtes et d'autres en cours soient suffisantes pour glaner la désagrégation par race et souvent pour déchiffrer l'intersection de la race et du sexe, les données sur les sous-groupes plus petits comportent de grandes incertitudes. Les utilisateurs peuvent vouloir examiner la race à l'intersection des professions et des industries, par exemple, ou dans des sous-groupes au sein des groupes raciaux qui connaissent des résultats particulièrement médiocres sur le marché du travail, comme les jeunes hommes noirs. L'annexe à la fin de ce mémoire donne quelques exemples du niveau d'erreur auquel les analystes font face lorsqu'ils travaillent avec certains de ces sous-groupes dans l'Enquête démographique actuelle et l'Enquête sur les finances des consommateurs.

Les arguments en faveur du suréchantillonnage dans les enquêtes

Les données d'enquêtes sont des sources d'informations extrêmement importantes pour les universitaires, la communauté politique et les journalistes. En plus de leur distribution par les agences fédérales, de grandes enquêtes comme le CPS et le SCF alimentent des ressources publiques comme le Prosperity Now Scorecard et le National Equity Atlas de PolicyLink, qui fournissent des instantanés inestimables du progrès économique à travers la géographie, la race, le sexe et d'autres groupes démographiques.

Mais les enquêtes souffrent d'un inconvénient important pour les analystes qui souhaitent étudier des sous-groupes de la population. La taille des échantillons dans la plupart des enquêtes est insuffisante pour la désagrégation des sous-groupes de la population. Le suréchantillonnage dans ces enquêtes permettrait aux analystes d'étudier un éventail beaucoup plus large de résultats pour des sous-groupes de travailleurs et des communautés des populations noire, latino-américaine, asiatique américaine, autochtone américaine, autochtone hawaïenne et insulaire du Pacifique.

Il existe un précédent de suréchantillonnage. Le supplément socio-économique annuel de la Current Population Survey comprend actuellement deux suréchantillons existants: un suréchantillon d'Hispaniques et un suréchantillon de ménages avec enfants de moins de 18 ans, qui a été institué pour permettre d'analyser de manière fiable les effets du programme national d'assurance maladie pour enfants Au niveau de l'état. Ce dernier suréchantillon a été institué par le Congrès en 1999 dans la loi de crédits consolidée de cette année-là. 42 U.S.C. Le § 1397ii contient le langage approprié pour élargir l'échantillon et pourrait fournir un guide pour la mise en œuvre de futures extensions.

Ces deux enquêtes sont des cibles particulièrement bonnes pour une expansion de l'échantillonnage. La Current Population Survey, administrée pour la première fois en 1940, est l'enquête sur les statistiques économiques aux États-Unis. Il s'agit de l'une des rares enquêtes menées mensuellement auprès d'un échantillon représentatif à l'échelle nationale. IPUMS, un projet du Minnesota Population Center de l'Université du Minnesota, consacre énormément de travail à la normalisation des données CPS d'une année à l'autre et à leur mise à la disposition de tous. On compte désormais près de 5 000 nouveaux utilisateurs par an pour son portail CPS. Ses utilisateurs créent plus de 30 000 extraits de données chaque année, selon IPUMS.

De plus, les microdonnées complètes de l’enquête CPS sont publiées par le Census Bureau environ un mois après la semaine de référence de l’enquête, ce qui permet à quiconque d’accéder facilement aux résultats de l’enquête et d’effectuer sa propre analyse des données. En grande partie grâce aux efforts d'analystes non gouvernementaux, les données de la CPS sont une fenêtre critique sur la participation au marché du travail et le revenu des travailleurs noirs non hispaniques. Son calendrier annuel des groupes de rotation fournit également 1 an de données de panel, ce qui est rare pour les enquêtes économiques.

Parce qu'il est publié tous les mois, le CPS est l'outil le plus important dont nous disposons pour comprendre les impacts des récessions au fur et à mesure qu'elles se produisent. Le CPS mensuel est actuellement largement utilisé par les universitaires pour comprendre les premières phases de la récession des coronavirus.

Michelle Holder de la City University of New York, qui a littéralement écrit le livre sur les résultats économiques des hommes noirs pendant la Grande Récession, nous a dit que bien que son travail ait montré que les hommes noirs âgés de 16 à 24 ans semblent avoir eu le taux de chômage le plus élevé de tous. les principales combinaisons sexe-race-sexe au cours des premiers stades de la Grande Récession, la taille des échantillons de la CPS est trop petite pour caractériser de manière fiable les niveaux et les tendances dans ce groupe. Dans l'annexe, nous montrons que les intervalles de confiance à 95% (langage statistique pour la plage probable d'une estimation) pour ce groupe peuvent avoir une plage d'environ 10%, contre seulement un ou deux points de pourcentage pour la même analyse pour les répondants blancs. Les analyses des disparités raciales du chômage au niveau des États sont également gênées par la taille des échantillons dans la CPS et nécessitent généralement une moyenne de 3 mois ou plus de données réunies.

Les travailleurs noirs non hispaniques sont, pour le moins, sous-représentés dans la CPS, car ils représentent désormais systématiquement un pourcentage plus faible de répondants à l'enquête qu'ils ne le sont dans la population. Cette sous-représentation peut être encore plus grave pour les répondants noirs de certains âges ou niveaux de scolarité, ce qui rend plus difficile l'examen de ces groupes relativement petits. Certains de ces sous-groupes de niveau d'éducation et d'âge sont moins susceptibles de répondre aux enquêtes, et les agences statistiques devraient également explorer la possibilité de payer les répondants pour remplir des données démographiques qui ne sont pas bien représentées. (Voir la figure 1.)

Figure 1

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Ensuite, il y a l’enquête sur les finances des consommateurs de la Réserve fédérale, qui est menée tous les trois ans. Cette enquête est la source de données pour pratiquement toutes les analyses des niveaux et des tendances de la richesse aux États-Unis. Il est essentiel pour aider les économistes et les décideurs politiques à comprendre l'ampleur du fossé entre les Noirs et les Blancs. Tout comme pour les résultats économiques en termes de revenu et de chômage dans la Current Population Survey, l'EFC démontre qu'en matière de richesse, de nombreuses communautés de couleur font face à une économie très différente de celle des Américains blancs. Et, dans le cas de la richesse, la privation à laquelle les Noirs américains sont confrontés est basée sur une histoire politique bien connue et explicitement raciste.

Mais l'Enquête sur les finances des consommateurs souffre de bon nombre des mêmes problèmes que l'Enquête démographique actuelle. L'EFC a un suréchantillon existant de répondants très riches, ce qui est important car une quantité importante de richesse est concentrée dans un petit nombre de ménages, et il est difficile d'enquêter sur les ménages riches. Mais il s'agit également d'un suréchantillon de Blancs, qui sont beaucoup plus susceptibles d'avoir des niveaux de richesse élevés.

Bien que des mesures de la richesse soient disponibles dans d'autres enquêtes (y compris l'Enquête sur le revenu et la participation aux programmes, qui a suréchantillonné à la fois les Noirs et les Hispaniques dans son suréchantillon à faible revenu), l'EFC est l'enquête de référence pour comprendre la richesse aux États-Unis. et recueille des données sur un plus grand nombre de catégories de richesse que tout autre élément disponible. Comme l'analyse effectuée avec le CPS, les données du SCF deviennent rapidement peu fiables lorsque des sous-groupes de répondants d'une même communauté de couleur sont sélectionnés pour l'analyse.

Les données administratives ne peuvent pas remplacer les enquêtes

Les économistes s'appuient de plus en plus sur des données administratives plutôt que sur des données d'enquête pour un certain nombre de raisons. Les données administratives se composent souvent d'un échantillon beaucoup plus large de personnes (parfois pratiquement tous les participants à l'économie américaine) et sont donc idéales pour la désagrégation de petits sous-groupes. Ils collectent parfois des informations plus détaillées que les enquêtes, peuvent être moins sujets à des déclarations erronées et, dans certains cas, peuvent être observés avec un délai très court et à une fréquence élevée.

Mais les données administratives présentent de nombreux inconvénients. Tout d'abord, les données administratives ne peuvent remplacer les enquêtes pour de nombreux types d'analyses plus immédiates. Dans le cas des données administratives gouvernementales, de nombreux ensembles de données ne sont disponibles que 2 ans après les faits ou plus. Deuxièmement, accéder à ces ensembles de données prend du temps et nécessite une candidature, ce qui signifie souvent que les chercheurs disposant de ressources suffisantes sont avantagés par ce processus de candidature. Enfin, travailler avec ces ensembles de données nécessite une expertise en données significative et rare. Ce n'est donc pas une option viable pour de nombreux analystes.

Les données fiscales de l’IRS, tirées directement des déclarations de revenus, en sont un bon exemple. Ces données sont, à bien des égards, l'étalon-or de l'analyse pour la plupart des formes de revenu aux États-Unis. Mais il est lent, arrivant plus d'un an après l'année civile qu'il documente. Ces données manquent également de données démographiques raciales et doivent être fusionnées avec d'autres sources pour étudier la race.

Les données administratives privées, telles que les dépenses par carte de crédit des banques ou les données des logiciels de planification de Homebase ou d'autres sociétés de ressources humaines, ne sont également souvent accessibles qu'à un petit groupe de chercheurs, soit parce que l'accès doit être négocié ou acheté. De plus, les données administratives privées représentent souvent un sous-groupe particulier de la population qui peut ne pas être représentatif de tous les Américains.

Étant donné que les données administratives fédérales et privées ne sont souvent accessibles qu'à un groupe restreint d'économistes universitaires, les chercheurs qui peuvent avoir accès à ces données ressemblent à la démographie de la profession d'économiste. Exemple concret: à peine 3% des doctorats sont attribués à des diplômés noirs, et peu de progrès ont été réalisés en matière de diversité au cours des deux dernières décennies. Si les chercheurs qui ont accès à ces formes de données de référence sont en grande partie des Blancs et des hommes, des perspectives importantes sur les données peuvent être manquées, en particulier en ce qui concerne les écarts raciaux.

En raison de ces écueils, les données administratives ne sont pas une solution au problème de la désagrégation raciale dans les enquêtes. Les données administratives permettent d'analyser de très petits sous-groupes de la population parce que la portée des données est si vaste. Mais il y a des raisons de croire que les chercheurs qui ont accès à ces données peuvent ne pas être aussi diversifiés que la profession dans son ensemble. Les ensembles de données privées coûteux ne sont pas accessibles à de nombreux chercheurs, et les retards dans la publication des données administratives fédérales signifient que les enquêtes sont parfois le meilleur outil, même lorsqu'un chercheur y a accès.

Des agences statistiques dotées de ressources adéquates

L'instauration de ces suréchantillons ne sera pas gratuite, mais le petit investissement dont ils auraient besoin en vaudrait largement la peine. Le Census Bureau a demandé seulement 67 millions de dollars pour la collecte de l'Enquête sur la population actuelle et de l'Enquête sur le revenu et la participation aux programmes pour l'exercice 2021. Ces enquêtes sont l'épine dorsale de notre infrastructure statistique économique et sont responsables d'une énorme quantité de recherches universitaires sur l'économie américaine.

De même, un rapport récent du Bureau of Labor Statistics suggère que la mise en service d'une nouvelle cohorte pour l'Enquête longitudinale nationale ne coûterait que 50 millions de dollars sur 5 ans (deux cohortes précédentes de cette enquête suréchantillonnaient à la fois les Noirs non hispaniques et les Hispaniques). Comme le note la Brookings Institution, la collecte de données fédérales est un investissement très modeste avec d'énormes rendements.

Malheureusement, les agences statistiques fédérales sont souvent considérées comme moins importantes que les autres priorités fédérales et sont donc fréquemment soumises à des réductions ou à des gels de financement. Ces réductions signifient que ces agences doivent mener des enquêtes rarement, accepter des statistiques moins précises ou publiées moins fréquemment et, dans certains cas, interrompre complètement certains types de collecte de données économiques.

De petits investissements dans les agences statistiques peuvent avoir des impacts considérables, nous donnant accès à de nouvelles informations sur l'économie américaine. Ces idées peuvent changer les discours et façonner les politiques. L'instauration de nouveaux suréchantillons dans les enquêtes existantes doit s'accompagner d'engagements budgétaires qui permettront aux agences statistiques de mener à bien leur travail.

Le suréchantillonnage permettrait de capter les disparités de l'économie américaine

Au milieu de la récession du coronavirus, un chômage élevé et une consommation déprimée pourraient prendre des années à surmonter, en particulier pour les travailleurs et leurs familles qui souffrent des perturbations les plus dévastatrices du marché du travail dans les communautés de couleur à travers le pays. Bien que la publication du rapport sur la situation de l'emploi pour mai 2020 contienne des nouvelles positives pour le chômage dans son ensemble, de nombreux analystes ont remarqué que malgré une reprise spectaculaire de l'emploi pour les travailleurs dans l'ensemble, le chômage des travailleurs noirs était essentiellement inchangé, augmentant de 0,1 point de pourcentage, un chiffre statistiquement changement insignifiant. Cet écart remarquable s'est produit dans le contexte des manifestations contre les meurtres par la police de George Floyd, Breonna Taylor et d'autres – des manifestations qui mettent à nouveau en lumière le racisme structurel dans notre société.

En effet, les résultats économiques des Noirs américains sont si constamment déprimés par rapport aux résultats des Américains blancs que pratiquement n'importe quel observateur économique peut vous dire tout de suite quel est le ratio du chômage des Noirs au chômage des Blancs: environ 2. Cela a été généralement vrai dans les bons et les mauvais moments depuis que nous avons commencé à mesurer le chômage des Noirs en 1972. (Voir la figure 2.)

Figure 2

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Parce que les travailleurs noirs sont employés de manière disproportionnée dans des emplois essentiels en face-à-face – pensez chauffeur d'autobus ou commis d'épicerie -, ils se sont un peu mieux comportés dans cette récession, par rapport à d'autres groupes, que par le passé. Mais alors que leurs emplois ont été un peu plus épargnés que d'habitude pendant les récessions, leurs vies sont plus susceptibles d'être en jeu. La nature inhabituelle de cette récession souligne la nécessité d'un suréchantillon qui permettra aux analystes de diviser les travailleurs d'une même race par profession, sexe et âge. Tous ces groupes vivent la récession du coronavirus de manière distincte.

Les mêmes fractures persistantes peuvent être observées pour de nombreuses autres variables économiques, notamment le revenu et la richesse. Alors que le pays est aux prises avec l'héritage de l'esclavage et du racisme systémique en cours, les économistes et les décideurs devraient se demander pourquoi ces divisions persistent malgré la croyance communément admise selon laquelle le marché du travail actuel est moins discriminatoire. Les services de police et la justice pénale sont loin d'être le seul domaine où le racisme systémique cause un préjudice important à la communauté noire, bien que les recherches montrent que la discrimination dans le système de justice pénale est étroitement liée à de mauvais résultats sur le marché du travail pour les personnes de couleur.

Les économistes, en particulier, doivent faire une introspection. La plupart des économistes ignorent l’importance de la discrimination raciale dans leurs recherches en raison des modèles économiques qu’ils utilisent et qui ne tiennent en grande partie pas compte de la discrimination raciale. Comme le soulignent les chercheurs dans le domaine de l'économie de stratification, les théories existantes de la discrimination sur le marché du travail américain ne peuvent pas expliquer les divisions persistantes et de plusieurs décennies dans les résultats économiques entre les races. Les modèles classiques de discrimination raciale prédisent que le marché libre s’ajustera et éliminera la discrimination, mais nous n’avons pas vu cela dans la pratique.

La recherche montre, par exemple, que les candidats à un emploi avec des noms «à consonance noire» reçoivent 50% moins d'invitations à un entretien d'embauche que ceux avec des noms «à consonance blanche». Les chercheurs constatent que cela est vrai dans toutes les industries et les employeurs. Les travailleurs noirs et Latinx qui postulent à des emplois en personne sont beaucoup moins susceptibles de recevoir des rappels que les candidats blancs. De même, la recherche montre que les hommes noirs doivent passer plus de temps à chercher du travail et sont plus susceptibles d'avoir des antécédents professionnels instables.

Le problème est particulièrement aigu maintenant. Les recherches montrent que les travailleurs noirs et leurs familles sont plus touchés par les récessions. En tant que groupe, les communautés noires connaissent une récession plus profonde que les autres et seront probablement plus lentes à se remettre complètement d'une récession que les autres groupes. Au milieu de la récession des coronavirus, les pertes d'emplois chez les travailleurs noirs sont, jusqu'à présent, moins dramatiques, mais les travailleurs noirs sont plus exposés au coronavirus et au COVID-19 en raison de leur prévalence dans les professions de première ligne. Ce mémoire n'a pas pour but de résumer les nombreuses façons dont les Noirs ont vécu l'économie différemment des Blancs, mais ce fait a été largement documenté.

Les Latinx, les Amérindiens, les Américains d'origine asiatique, les Hawaïens autochtones et les Insulaires du Pacifique ont également leurs propres caractéristiques économiques distinctes qui ne sont pas bien représentées par les agrégats économiques, et ces groupes sont également confrontés à des défis uniques pendant la récession du coronavirus. Les Latinx souffrent de taux d'infection beaucoup plus élevés et occuperont probablement des postes de première ligne. Les réserves amérindiennes traitent de graves épidémies de coronavirus. Et les Américains d'origine asiatique sont confrontés à la discrimination et au harcèlement en raison des théories du complot raciste sur les origines du virus. En savoir plus sur ces populations d'Américains est difficile car les sources de données existantes pour ces groupes très hétérogènes font défaut, c'est pourquoi elles méritent une analyse plus granulaire.

Le suréchantillonnage doit être accompagné d'instruments d'enquête repensés

Le suréchantillonnage n'est qu'une première étape pour tenter de créer une infrastructure statistique fédérale qui répond aux besoins des communautés noires et d'autres communautés de couleur mal desservies. Il sera également nécessaire, dans certains cas, de repenser les instruments d'enquête. Le US Census Bureau avait prévu de modifier ses questions en deux parties sur la race et l'ethnicité, qui comprend une question demandant au répondant s'il se considère hispanique et une question distincte pour indiquer si le répondant se considère comme noir, blanc ou une autre race. Les recherches du Census Bureau ont révélé qu'une nouvelle conception à une question présenterait un certain nombre d'avantages.

Bien que ce changement ait été initialement prévu pour le recensement de 2020, le Bureau du recensement a finalement décidé de ne pas le faire, conformément aux normes du Bureau de la gestion et du budget de la Maison Blanche pour la race et l'ethnicité dans les données fédérales. Cette décision devrait être réexaminée et l'OMB devrait revoir ces normes. La conception à une question que le recensement a planifiée présente un certain nombre d'avantages.

Les autres sous-groupes ne figurent pas du tout dans les données de l'Enquête démographique actuelle. Il n'y a pas d'option, par exemple, pour un répondant d'indiquer qu'il est d'origine moyen-orientale. Ces répondants indiqueront généralement simplement qu'ils sont blancs. Le résultat est que les Américains d'origine moyen-orientale ne peuvent tout simplement pas être analysés: ils sont invisibles dans notre enquête économique la plus importante.

De même, il n'y a pas de questions sur l'orientation sexuelle et l'identité de genre dans le CPS ou le SCF, ce qui rend impossible l'analyse de ces populations. Ces questions sont présentes dans l'American Community Survey, et il y a de bonnes raisons pour les analystes de vouloir étudier ces groupes. Certains peuvent être victimes de discrimination économique ou avoir des expériences uniques dans l'économie. Il est encourageant de constater que des enquêtes sur la possibilité d'identifier ces communautés par le Census Bureau sont réalisables.

Conclusion

Les politiques discutées dans ce mémoire ne sont qu'un petit premier pas vers une meilleure couverture des données économiques pour les groupes marginalisés. Mais les protestations en cours contre le racisme systémique et les façons uniques dont la récession du coronavirus nuit aux communautés noires, latines, autochtones, asiatiques américaines, hawaïennes autochtones et insulaires du Pacifique rendent urgent que les agences statistiques fédérales tentent d'apporter des changements qui amélioreront les économistes et les décideurs. aperçu de leur santé économique maintenant. Le financement et l'orientation de nos agences statistiques auront un impact durable sur notre capacité à servir ces communautés. We are advocating three specific actions that could be taken now that would significantly enhance our ability to disaggregate economic data by race.

  1. Provide funding for the U.S. Census Bureau and the U.S. Bureau of Labor Statistics to perform an oversample of Black, Latinx, Native American, and AANHPI populations. The size of such oversamples should be selected to allow for reasonable disaggregation along the lines of race, age, and gender for Black and Latinx populations. For smaller populations, such as Asian Americans and Pacific Islanders, oversamples should allow analysis at the intersection of race and gender. Congress should also provide funding so the Census Bureau can give cash incentives to populations that are difficult to survey in the monthly Current Population Survey and the Annual Social Economic Supplement.
  1. Request that the Federal Reserve consider oversampling Black, Latinx, Native American, and AANHPI populations in its Survey of Consumer Finances. The size of the oversample should reflect the importance of understanding Black wealth by generational cohorts.
  1. Direct the Government Accountability Office to study the feasibility, desirability, and cost of instituting oversamples for these groups in other surveys conducted by the federal statistical agencies. This brief covers two very important economic surveys. But there are a number of other federal data collection efforts that would be well-served by oversampling underrepresented populations. The GAO can identify some of these needs to help guide future congressional action.

—Austin Clemens is a computational social scientist at the Washington Center for Equitable Growth. Michael Garvey is a macroeconomic policy analyst at the Washington Center for Equitable Growth.


Appendix: Standard errors in the Current Population Survey and Survey of Consumer Finances for some sample populations

This appendix demonstrates that in the two major surveys discussed in this brief, sampling errors for communities of color are large. We focus on Black Americans, but the same findings apply to Latinx, Native American, and AANHPI communities, the latter of which is where this problem is even more pronounced because they make up a small portion of the population. Even a significant oversample is unlikely tell us much about small subgroups within the AANHPI population, but it could make it possible for us to look at large subgroups, such as male and female.

The CPS surveys about 60,000 households each month. In March, the Annual Social and Economic Supplement surveys about 100,000 households. These sample sizes are sufficient for studying outcomes for all non-Hispanic Black Americans and gender divisions within the Black community. But at the level of a particular age group of Black Americans, or for Black workers in a specific set of occupations or industries, the error on monthly estimates becomes large. Analysts can mitigate this issue by aggregating multiple survey periods at the expense of timeliness.

To demonstrate the approximate amount of uncertainty in subgroups that might be interesting to researchers, we created standard errors for various point estimates in the monthly CPS and the ASES using bootstrap methods suggested by the Bureau of Labor Statistics. The BLS suggests applying a bootstrap and making a design-effect adjustment to account for the complex design of the survey. They recommend multiplying variances for unemployment totals by 1.6 and all other population estimates by 1.3. Because the CPS has a complex sampling frame, the resulting survey estimates are likely biased.

A basic statistic that is followed closely by economic observers is the employment-to-population ratio: the number of people who are employed divided by the total population of working-age adults. Ninety-five percent confidence intervals for this measure for the whole population have a range of less than 1 percentage point.

Young males are a subgroup where calculating the employment-to-population, or EPOP, ratio is important. Constructing estimates over time shows that the confidence intervals around our point estimates of EPOP for young White males consistently have a range of about 3 percentage points. For young Black males, the range is around 7 percentage points, occasionally reaching 8 percentage points. (See Figure 3.)

Figure  3

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Even without confidence intervals, the lower reliability of estimates for Black males can be seen simply by looking at the trendline. The White employment-to-population trendline exhibits a stable pattern of seasonal differences with long-term trends responsive to the business cycle. The corresponding Black trendline is unstable, and any month-to-month difference is more likely noise than trend, making it difficult to know if the EPOP ratio for this group increased or declined in any given month.

Young males are an entirely plausible population on which analysts might want to focus and are not a particularly small subgroup. Analysts also might be interested, for example, in analyzing only the unemployed population. As the coronavirus pandemic recession drags on, we might want to know what proportion of the unemployed permanently lost their jobs instead of going on furlough or other options.

This population is much smaller and splitting the data by gender or age is not practical. Figure 4 shows the proportion of the unemployed that are permanent job losers, by race. Both lines are unstable, but confidence intervals for Black workers often exceed 10 percentage points. They are a more manageable 4 percentage points for White workers. (See Figure 4.)

Figure 4

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A bit more than 6,000 families are surveyed for the Survey of Consumer Finances, which is conducted every 3 years. The survey’s microdata include five implicates (statistics speak for separate observations) for each respondent to allow analysts to account for imputation error, and a set of replicate weights is also provided to account for sampling error. To show the approximate levels of error that might occur in analysis of SCF data, we replicate calculations of homeownership by age cohort published by one of the authors of this issue brief and Equitable Growth Visiting Fellow John Sabelhaus.

Sabelhaus and Clemens show that successive generations have experienced lower rates of homeownership within several subgroups. An example of such an analysis by Sabelhaus and Clemens groups Black and Hispanic respondents to increase sample size and plots homeownership in each of the surveys between 1995 and 2016, with respondents broken out by year of birth. At the same age, younger cohorts tend to have lower rates of homeownership than older cohorts. (See Figure 5.)

Figure 5

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Grouping Black and Hispanic respondents is necessary. Below, we show the same graph with 95 percent confidence intervals for each point estimate. Although some of the gaps between cohorts appear to be statistically significant, many do not reach a 95 percent level of confidence. (See Figure 6.)

Figure 6

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By contrast, the situation for Black respondents alone is intractable. Confidence intervals are large, with ranges exceeding 20 percentage points in several instances. Analysis of subgroups of this size is essentially impossible. (See Figure 7.)

Figure 7

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As with the CPS, Black and Hispanic families are, if anything, undersampled in the survey, because the SCF’s oversample of wealthy families tips the racial composition heavily toward White families. Below, we show that the exact same analysis for White respondents produces tight confidence intervals of just a few percentage points. Even though the gap between homeownership at age 40 for older and younger Gen Xers is only about 4.5 percentage points, this difference is statistically significant. (See Figure 8.)

Figure 8

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