Inequalities in household wealth across OECD countries
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes how household wealth is distributed in 28 OECD countries, based on evidence from the second wave of the OECD Wealth Distribution Database. A number of general patterns emerge from these data. First, wealth concentration is twice the level of income inequality: across the 28 OECD countries covered, the wealthiest 10% of households hold, on average, 52% of total household wealth, while the 60% least wealthy households own little over 12%. Second, up to a quarter of all households report negative net worth (i.e. liabilities exceeding the value of their assets) in a number of countries. In addition, some countries feature large shares of households with high levels of debt relative to both their incomes and the assets that they hold; this potentially exposes such households to significant risks in the event of changes in asset prices or falls of their income. Third, more than one in three people are economically vulnerable, as they lack liquid financial assets to maintain a poverty-level living standard for at least three months. Fourth, one in three households has received some gift or bequest in their life, with this share being considerably larger among high income and high wealth households. The paper also describes changes in wealth distribution since the Great Recession among the sub-set of countries for which repeated observations are available in the OECD Wealth Distribution Database. Finally, the paper discusses a number of methodological challenges, notably on how to better account for the top end of the wealth 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».