Optimal Income Taxation with Unemployment and Wage Responses: A Sufficient Statistics Approach
Notice bibliographique
Résumé
This paper reassesses whether the optimal income tax program features an Earned Income Tax Credit (EITC) or a Negative Income Tax (NIT) at the bottom of the income distribution, in the presence of unemployment and wage responses to taxation.The paper makes two key contributions.First, it derives a sufficient statistics optimal tax formula in a general model that incorporates unemployment and endogenous wages.This formula nests a broad variety of structures of the labor market, such as competitive models with fixed or flexible wages and models with matching frictions.Our results show that the sufficient statistics to be estimated are: the macro employment response with respect to taxation and the micro and macro participation responses with respect to taxation.We show that an EITC-like policy is optimal provided that the welfare weight on the working poor is larger than the ratio of the micro participation elasticity to the macro participation elasticity.The second contribution is to estimate the sufficient statistics that are inputs to the optimal tax formula using a standard quasi-experimental research design.We estimate these reduced-form parameters using policy variation in tax liabilities stemming from the U.S. tax and transfer system for over 20 years.Using our empirical estimates, we implement our sufficient statistics formula and show that the optimal tax at the bottom more closely resembles an NIT relative to the case where unemployment and wage responses are not taken into account.
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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 | 0,014 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».