Income Inequality and Income Taxation in Canada: Trends in the Census 1980-2005
Notice bibliographique
Résumé
Faced with rising fiscal pressures and discontent over income inequality, many countries, Canada among them, are searching for remedies. Income tax systems offer an effective way of changing economic destinies, so it’s only natural for governments to regard tax policy as a panacea. The first step to a solution is to understand how income tax influences existing inequality. This paper provides an overview of trends in pre- and post-tax income distribution in Canada from 1980-2005, by drawing on a more comprehensive data source than those found in many existing studies — Canadian census data. The results are in broad agreement: money has been steadily accumulating in the top half of the income distribution since 1980, with the trend quickening after 1995. This is just as true for family after-tax incomes as it is for individual market incomes even after the impact of the income tax system is taken into account. Over the 25-year period studied, the Gini coefficient rose from 0.352 to 0.404 for pre-tax income, and from 0.312 to 0.349 for after-tax income, while the proportion of the increase undone by taxation fell to a low of 2 per cent after 1995, as the Canadian tax system became less redistributive. However, some progressive aspects remain. Improvements to refundable tax credits in the late 1990s led to a 20 per cent decline in the number of families falling under the Low-Income Cut-Off. Canada’s income tax system hasn’t kept pace with climbing pre-tax inequality, but it continues to be a useful aftertax equalizer for low-income families.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».