Can “Self-Financing” Redeem the Basic Income Guarantee? Disincentives, Efficiency Cost, Tax Burdens, and Attitudes
Notice bibliographique
Résumé
Recent proposals have been advanced for “self-financing” a basic income guarantee (BIG). This article critically assesses claims that this method of finance would alleviate the economic issues of incentives and efficiency and the political issues of taxpayer burdens and support that challenge all major BIG schemes. The self-financing methods are shown merely to obscure the adverse impacts on marginal effective tax rates that would otherwise require explicit increases in income tax rates. Increased efficiency costs are shown by examples to be extremely large. The self-financing structure is also found to concentrate burdens on middle-income taxpayers. Public opinion surveys further suggest scant public support for the taxes that would be needed to finance such schemes. The article reviews the economic basis for categorical treatment, with BIG benefits focused on those who are unable to work and policies supporting work, earnings, and human capital investment for employable persons. This approach could be financed with lesser taxpayer burdens while according more closely with public values about work; it would also directly address the long-run causes of poverty rather than just the symptoms.
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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 | 0,009 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,014 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».