Poverty, inequality, and redistribution: An analysis of the equalizing effects of social investment policy
Notice bibliographique
Résumé
Social investment (SI) policies have been implemented by governments of affluent countries in hopes of safeguarding against new social risks and mitigating social exclusion by encouraging employment and making it easier for parents to balance work and family. Governments hope that human capital investment (education and job training) will better prepare workers for jobs, promote their employment and social inclusion, and reduce poverty. This article investigates whether SI policies contribute to lower poverty and inequality by analyzing data from 18 Organization for Economic Cooperation and Development countries between 1980 and 2013. The analysis finds, first, that SI policies (education and active labor market policy (ALMP)) alone may be less effective in generating lower poverty and inequality without redistribution, but when accompanied and supported by redistribution, SI policies are more effective in creating lower poverty and inequality. I propose the explanation that SI policies create lower-income poverty and inequality by creating individuals and households that can be salvaged and lifted out of poverty with redistribution, because SI policies help improve their skills and knowledge and employability, although they may be not quite able to escape poverty or low income without redistribution. As partial evidence, I present the result that education is associated with a lower poverty gap in market income. The analysis also finds that education and ALMP produce lower poverty and/or inequality in interaction with social market economies that redistribute more, and that augments the equalizing effects of education and ALMP. The results, thus, suggest the complementary roles of SI policies and redistribution.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».