Did the UK policy response to Covid-19 protect household incomes?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We analyse the UK policy response to Covid-19 and its impact on household incomes in the UK in April and May 2020, using microsimulation methods. We estimate that households lost a substantial share of their net income of 6.9% on average. But policies protected household incomes to a substantial degree: compared to the drop in net income, GDP per capita fell by 18.9% between the first and second quarter of 2020. Earnings subsidies (the Coronavirus Job Retention Scheme) protected household finances and provided the main insurance mechanism during the crisis. Besides subsidies, Covid-related increases to state benefits, as well as the automatic stabilisers in the tax and benefit system, played an important role in mitigating the income losses. However, analysing the impact of a near-decade of austerity on the UK safety net, we find that, compared to 2011 policies, the 2020 pre-Covid tax-benefit policies would have been less effective in insuring incomes against the shocks. We also assess the potential distributional impact of introducing a Universal Basic Income (UBI) instead of the Covid emergency measures and find that a UBI would have supported the incomes of different vulnerable groups but would have provided less protection to those hit hardest by the labour market shocks.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».