THE GREAT OVERESTIMATION: TAX DATA AND INEQUALITY MEASUREMENTS IN THE UNITED STATES, 1913–1943
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Historical measures of income inequality in the United States must grapple with the challenge of data quality. We examine one such problem affecting the well‐known estimates of income inequality produced by Piketty and Saez (2003) using the records of the Internal Revenue Service (IRS). Prior to 1943, incomes were self‐reported. Combined with lax enforcement on the part of the IRS, self‐reporting of incomes could provide a misleading portrait of the income distribution. To test the accuracy of IRS records, we compare them to independently tabulated state income tax returns between 1919 and 1945 from states with more comprehensive and rigorously enforced tax collection procedures. State income tax records show lower overall levels of income inequality than IRS records. However, we still find that top income concentrations declined across the period between 1929 and World War II. These findings attest to the sensitivity of distributional estimation to the reporting selectivity and economic quality of underlying tax data, suggesting that the existing IRS‐derived series systematically overstates top‐income concentration in the interwar period. ( JEL H2, N32, D31, E01)
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle