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Enregistrement W4309639220 · doi:10.5539/ijef.v14n12p55

The Effect of Structural Reforms: Do They Differ between GDP and Adjusted Household Disposable Income?

2022· article· en· W4309639220 sur OpenAlexvenueno aff
Jarmila Botev, Balázs Égert, David D. Turner

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Economics and Finance · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policy and Economic Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsProductivityWelfareBargaining powerLabour economicsCashHuman capitalDemographic economicsPublic economicsMonetary economicsMacroeconomicsEconomic growthMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper considers whether structural reforms have a different impact on adjusted household disposable income (AHDI) compared to GDP, particularly given that while the latter is currently used as the basis for the OECD Economics Department’s framework for evaluating the effect of structural policy reforms, the former is arguably a better measure of welfare. The main findings are that there are indeed a number of structural policies where the long-run effects on GDP and AHDI are proportionately different, so that percentage changes in the two aggregates are significantly different following a policy reform. One group of structural policies, typically those where the transmission mechanism depends mainly on productivity and capital intensity (including cuts in corporate income tax and policies to simulate business R&D) or which can weaken the bargaining power of labour (for example a loosening of EPL), have weaker long-run positive effects on AHDI than GDP. Other structural reform policies (including in-kind family benefits, family cash benefits and cuts in the income tax wedge) have a magnified effect on AHDI, so that following a policy reform, long-run percentage changes in AHDI are larger than for GDP. Cross-referencing the analysis in the paper with structural reform priorities previously identified in the OECD’s regular Going for Growth surveillance exercise, suggests that increased spending on childcare and early childhood education might usefully be part of any policy package to address the ‘cost of living crisis’ currently being faced by many OECD households.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,425

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,212
Écart entre enseignants0,195 · 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'étudeObservationnel
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

Citations25
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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