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Enregistrement W3149067451 · doi:10.1093/0199271410.003.0009

Increased Income Inequality in OECD Countries and the Redistributive Impact of the Government Budget

2004· book-chapter· en· W3149067451 sur OpenAlexaboutno aff
Anthony B. Atkinson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policy and Economic Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsUnemploymentEconomic inequalityGovernment (linguistics)InequalityDistribution (mathematics)Income distributionGovernment budgetDemographic economicsDevelopment economicsLabour economicsMacroeconomicsPublic finance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The recent rise in inequality in the distribution of disposable income in many, although not all, countries has led to a search for explanations, particularly since for much of the postwar period falling income inequality has been the norm. In the OECD countries, on which this chapter concentrates, the cause has been identified as rising wage dispersion, coupled with persistent unemployment in Europe. However, a number of factors need to be brought into any explanation of the extent and timing of changes in income distribution, including movements in factor shares, changes in real interest rates, and the impact of the government budget. This chapter focusses on the last of these. It has five sections: Introduction; Redistributive Impact of the Government Budget in selected OECD countries—a review of the statistical evidence from five OECD countries where a time series of studies covering the 1980s and the 1990s is available (UK, Canada, West Germany, Finland, Sweden; The Government Budget in Principle and Policy Reaction to Demographic Shifts—a simple framework within which the distributional implications of different government policy responses to changes in economic conditions and the different elements influencing the choice of response are explored; Policy Changes in Redistributive Taxes and Transfers: Case Studies of Unemployment Benefit and Personal Taxation—in the five European countries already studied, and in the US; and Summary of Conclusions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,912
Score d'incertitude au seuil0,896

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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