ENDOGENOUS GROWTH WITH PUBLIC CAPITAL AND PROGRESSIVE TAXATION
Notice bibliographique
Résumé
This paper considers an endogenous growth model with public capital and heterogeneous agents. Heterogeneity is due to differences in discount factors and inherent abilities. This allows us to closely approximate the 2007 U.S. income and wealth distributions. Government expenditures, including public investment, are financed through a progressive income tax along with a flat tax on consumption. Three revenue-neutral fiscal policy reforms are considered: (i) an increase in the degree of progressivity of the tax schedule that reduces the after-tax income distribution Gini coefficient to its lowest value over the period 1979–2009, (ii) a reduction in the progressivity ratio that causes the Gini coefficient of the wealth distribution to come close to 1, and (iii) an increase in the fraction of output allocated to public investment that has the same positive impact on the growth rate as reform (ii). It is shown that increasing investment in public capital is the only type of policy that simultaneously enhances growth and reduces both types of inequality (income and wealth). We also find that the public-investment-to-output ratio that maximizes social welfare crucially depends on the elasticity of the labor supply. With a more elastic labor supply the optimal ratio is 4.40%, whereas with a less elastic labor supply it is 5.53%.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».