Inequality rose from above, so it shall fall again: Income skewness trends in 16 OECD countries as evidence for a second Kuznets cycle
Notice bibliographique
Résumé
Advanced industrial democracies experience increasing inequalities or at least a new trade-off between equality and growth: liberal welfare states opted for growth and accepted rising inequality, while conservative welfare states tried to hold back inequality, thereby accepting lower growth. The rise in inequality is widely interpreted with regard to globalization and technological change. This article contrasts this interpretation with an alternative based on the argumentation of Kuznets’s inverted U-turn which is individually reformulated as some diffusion process of some qualification. While threats such as globalization can be reformulated as a ‘negative diffusion process’, a positive diffusion process is also possible. The two alternative mechanisms are identical regarding inequality measures as the Gini coefficient, but they are differentiated in their trend expectations with regard to income distributions’ skewness. In the globalization model, increasing inequality is accompanied first by a fall and later by a rise in skewness, while the qualification diffusion model shows the opposite sequence: rising to a maximum and falling back later on. Due to their different position in the inequality—growth trade-off, liberal and social democratic welfare states are assumed to be ahead in this evolution, while conservative welfare states lag behind. Based on the Luxembourg Income Study, skewness estimations of logged monetary income distributions form an unbalanced panel with 69 observations from 16 OECD countries. A fixed effects regression for the skewness time trend in conservative welfare states and the trend difference for the two other welfare state groups shows strong support for the positive diffusion model, giving rise to the expectation that inequality can and will decrease again.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».