Top Incomes in France: booming inequalities?
Notice bibliographique
Résumé
I study the evolution of top incomes in France, using income tax tabulations, and confronting them with data from a large sample of households with exhaustive sampling at the upper end of the income distribution, issued by the French tax administration. Results exhibit a strong increase in market income inequalities measured by top income shares since the late 1990s. The surge in top wages at the top 1% and top 0.1% of the wage distribution is predominantly responsible for the explosion of top income shares, and puts an end to 30 years of stability of the French wage hierarchy. I show that top income and top wage mobility is low, stable, and comparable to that in Canada (where income concentration is 2 times higher) and cannot be responsible for this surge in top income and top wage shares. Neither can the decline of top marginal income tax rates fully explain this evolution through effects on reported incomes. However, in a context of strengthened European tax competition and increased high-skilled labor mobility, my results suggest that France, along with other European countries may be on its way to bridging part of its “top income gap” with English-speaking countries. Paris School of Economics. Contact:48 Bv Jourdan, 75014 Paris, Tel:+33(0)1 43 13 63 37. E-mail: camille.landais(at)ens.fr. Acknowledgements: I am grateful to Thomas Piketty, Emmanuel Saez, Tony Atkinson, Eric Maurin, Facundo Alvaredo, Pierre-Yves Cabannes, Clement Carbonnier, Gabrielle Fack, Julien Grenet, Antoine Bozio, Laurent Bach and participants of the Lunch Seminar at Paris School of Economics for their helpful comments. All errors, of course, are mine alone.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».