Notice bibliographique
Résumé
How much inequality does market interaction generate? The answer to this question partly depends on the level of competition among economic agents. Yet, in their normative analysis of the market, theories of distributive justice focus on individual characteristics such as talents as determinants of income, and tend to ignore structural features such as competition. Economists, on the other hand, dispose of the conceptual tools to assess the distributive impact of competition, but their analysis is usually limited to allocative efficiency. Part I of the article distinguishes my argument from conventional perspectives on income inequality and redistribution. Whereas the latter propose either to redistribute income once the market interaction has taken place or to adjust the initial holdings of market participants, I focus on the distributive impact of the institutional structure of the market itself. Part II outlines the ways in which various forms of competition affect distribution. My objective here is descriptive in nature, but shows that a normative evaluation of the market has to take seriously the distributive impact of competition. This impact can be broken down into the analysis of three overlapping groups of economic agents, namely consumers, workers, and capital owners. Consumers potentially gain from competition in the form of lower prices, but these gains are only realized if competition does not put pressure on their work income at the same time. Unless competition squeezes profits unusually hard, capital owners tend to benefit from competition.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,022 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».