Twenty-five years of income inequality in Britain: the role of wages, household earnings and redistribution
Notice bibliographique
Résumé
We study earnings and income inequality in Britain over the 25 years prior to the COVID-19 pandemic. We focus on the middle 90% of the income distribution, within which the gap between top and bottom in 2019–20 was essentially the same as a quarter-century earlier. We show that this apparent stasis is in fact the net effect of various mutually offsetting changes which are important in their own right. The proportion of working-age households with no one in paid work has been falling for most of the period, reducing inequalities in household labour income across the working-age population. Between the mid 1990s and the Great Recession, however, the gap in earnings between low-earning working households and higher-earning working households was rising, due in part to an increasing tendency for low-wage men to work part-time. But increasing fiscal redistribution kept the gap in disposable income between those same households roughly constant, while also closing the gap between the incomes of workless households and the rest. Together with the falls in worklessness, this was sufficient to achieve some decline in income inequality across the middle 90% of the distribution. In the past decade, key trends turned around. Household earnings inequalities reversed direction, as hours of work for low-wage men stopped falling and hourly wage growth was strongly progressive for both men and women – in part due to a rising minimum wage. Yet household disposable income inequalities also reversed, in the opposite direction, due to large cuts to working-age income-related transfers.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».