Imputing Rent in Consumption Measures, with an Application to Consumption Poverty in Canada 1997-2009
Notice bibliographique
Résumé
Measures of household consumption-which may be used to investigate average consumption growth, mor consumption poverty and inequality-must account for the rental flow from owned accommodation. We consider two econometric problems relating to the imputation of rental flows for owned accommodation that have been thus far ignored in the literature on consumption poverty and inequality. First, using a Heckman-type correction, we account for quality differences correlated with selection into owner-occupied versus rental tenure. Using this correction increases the estimate of average household consumption by about 4 per cent in comparison with uncorrected estimates. Second, we propose a new way to measure poverty (or inequality) that accounts for the measurement error induced by the rent imputation. In particular, we argue that the researcher should impute a consumption distribution, rather than a single consumption level, for each household. We apply our methods to the measurement of consumption poverty in Canada. We estimate the rate of consumption poverty for all people, and for children and the elderly, over the period 1997-2009, allowing for interprovincial and intertemporal variation in commodity prices. Using a better rent imputation strategy matters a lot: the over-time pattern in poverty rates is quite different with the selection- and measurement-error corrected approach. We find that poverty declined dramatically over the study period, and that, although substantial progress was been made on overall poverty and child poverty, poverty among the elderly did not decrease very much.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».