Long Run Trends in Economic Inequality in Five Countries - A Birth Cohort View
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the level and distribution of equivalent after tax, after transfer money income in Canada, the USA, the UK, Germany and Sweden using micro-data from the Luxembourg Income Study from 1969/70 to 1994/95. It concentrates on inequality within and between birth cohorts. At any point in time, less than 11% of aggregate income inequality is due to intergenerational inequality, but the experience of different birth cohorts over the period has varied widely across countries. The five countries studied differ in the trends observed in aggregate income, poverty, polarization and income inequality. In the USA and the UK, the incomes of the top decile of each cohort have risen dramatically, but the incomes of the bottom quintile have stagnated. In Canada and Sweden both the top and bottom deciles of each cohort have experienced similar trends. Germany is an intermediate case. Poverty trends are extremely sensitive to the distribution of the gains from growth - if only 10% of the income gains of the top decile of the UK and the USA had been transferred to the bottom decile, poverty in both countries in 1994/95 would have been substantially lower than in 1979, instead of substantially higher. The basic lesson is the diversity of income distribution trends to be observed in international data - and the consequent diversity of implications for political economy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».