Fiscal Policy and Income Distribution: Measurement for Argentina 1995 ¨C 2010
Notice bibliographique
Résumé
This paper studies the effect of consolidated ¨Cnational and provincial¨C fiscal policy on personal income distribution in Argentina, building a novel panel data for 1995-2010. We find that fiscal policy reduces income inequality, summarized with the Gini coefficient, by 0.06 in 1995- 2001 (out of an ex ante average value of 0.490), and 0.08 in 2003-2010 (out of 0.497). Expenditures (mainly social services) are the tool for redistribution because taxes are regressive. Provincial expenditures account for two-thirds of the reduction in the Gini coefficient, indicating that there is no incompatibility between decentralization and redistribution. The contribution in-kind expenditures to redistribution is more important than that of cash transfers; although the latter gain relevance in 2003-2010. The impact of social expenditures and income taxes on the Gini coefficient is similar to effects found in other Latin American countries, but significantly lower than results found for OECD and European Union countries. The case of Argentina may provide useful lessons for other federal countries, in particular, considering all the expenditures and taxes and the responsibility of the different levels of governments and their effect on income distribution.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».