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intergenerational mobility that needs only cross-sectional data and is based on the 

informational content of surnames (????????????????????????????????????).  Specifically,  the  ????????????????????????????????????  is defined as 

???????????????????????????????????? ≡ ????????????

????????????

2

− ????????????

????????????

2

.  The first term  (????????????

????????????

2

) is obtained from the regression ????????????

????????????,????????????

= ????????????′???????????? +

???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? where ????????????

????????????,????????????

 is the log of the income of individual ???????????? with the surname ???????????? and 

???????????? is an S-vector of the surname-dummy variables with ????????????

????????????

= 1 if individual ???????????? has 

the surname ???????????? and ????????????

????????????

= 0 otherwise. The second term (????????????

????????????

2

) is obtained from the 

regression ????????????

????????????,????????????

= ????????????′???????????? + ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? where ???????????? is an S-vector of “fake” dummy variables 

that randomly assign surnames to individuals in a manner that maintains the 

marginal distribution of surnames.  The authors  showed  that the ICS  is a 

monotonically increasing function of the (more conventional) intergenerational 

earnings elasticity and draws such a function for some baseline parameters.  

Following this methodology, we estimate that earnings elasticity in the 15

th

 

century was between 0.8 and 0.9, thus depicting a quasi-immobile society. Then, 

we compare these figures with those drawn from Güell et al. (2015a) for the 

province of Florence in 2005  and analogously mapped into elasticity. These 

findings  are  shown in Figure 7.  Though they should be interpreted with some 

caution, given the different nature of the data sources, they support the view that, 

in the past, intergenerational mobility was (much) lower than it is today.  

If  one  assumes  that  elasticities  close to 1  were  prevailing  until the 20

th

 

century – i.e. before the effects of the industrial revolution were fully deployed in 

Italy and before mass schooling –  then  one  would  obtain  a  long-run  earnings 

elasticity across six centuries that is comparable to ours. 

 

6.2   Dynasties in elite professions 

 

Our last empirical evidence concerns the existence of some degree of 

persistence in certain (elite) professions. On the one hand, this represents a 

further perspective (beyond earnings and wealth) on intergenerational mobility. 

On the other hand, this evidence can provide some insight on the channels behind 

intergenerational mobility processes.  

Many social institutions contribute to status inheritance over multiple 

generations, especially at the bottom (e.g. due to ethnic or social discrimination) 

and at the top (e.g. membership of exclusive clubs and/or elite professions) of 

hierarchies. In a society of perfect status inheritance (e.g. a pure caste system), the 

children, parents, grandparents, and earlier ancestors are identical in their social 

and economic positions; in this society,  the perfect correlations between each 

generation make alternative types of intergenerational effects (e.g. children-

parents, children-grandparents, etc.) indistinguishable. Zylberberg (2014) 

21 

 

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underlined  the existence of unobservable variables that are transmitted by 

parents: The sons of successful families may preserve the high prospects for their 

descendants, even when their own earnings are not very high. In his theoretical 

framework, dynasties move across careers, rather than across income levels, and a 

society can be  modelled as a Markov process in which the transition matrix is 

block-diagonal: only within-block mobility is allowed (e.g. the block of manual jobs 

vs. the block of cognitive jobs). This is consistent with an earnings elasticity that 

does not decline geometrically and with a society characterized by some form of 

dynastic transmission of professions. 

On the empirical side, we  examine whether  one’s  probability  of  being 

employed in a certain elite profession  today is higher,  the more one’s  pseudo-

ancestors were employed in the same profession.  Namely, we  selected  the 

professions of lawyers, bankers, medical doctors and pharmacists, and goldsmiths. 

We consider only these professions for several reasons. First,  because  of  data 

availability, we are forced to focus on professions that already existed in 1427 and 

for which we currently have access to publicly available data. Second, they should 

be elite or niche professions, consistent with the fact that there should be 

unobservable variables that favored career following (e.g. specific human capital 

or guild privileges). As shown in Figure 8, the earnings in the selected professions 

are larger than the average, both in 1427 and today. Third, the available empirical 

evidence documents the existence of career dynasties precisely for (some of) these 

professions.

14

 

The results from the estimation of equation (3) are reported in Table 11. In 

each column, we consider each profession separately, and we find a positive and 

statistically significant correlation for lawyers, bankers and goldsmiths,  and a 

positive,  but not significant,  correlation for doctors and pharmacists. The 

magnitude of the impact is clearly small. A one-standard deviation increase in the 

independent variable increases the dependent variable by 0.5%, 0.2% and 0.6% of 

its standard deviation for lawyers, bankers and  goldsmiths, respectively. 

Nevertheless, these results are, again, surprisingly high and strong if evaluated 

across six centuries.  Moreover, these results are consistent with earnings 

persistence,  and in particular, with  larger persistence at the top of the  earnings 

distribution.  

 

14

  See Lentz and Laband (1989) for doctors, Laband and Lentz (1992) for lawyers and Mocetti 

(2016) for pharmacists.  

22 

 

                                                           

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