On the Dynamic Relationship between Household Debt and Income Inequality in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
This paper analyses the relationship between household debt and income inequality in South Africa for the period 1980–2021. We use two measures of inequality and estimate a vector error correction model (VECM) which includes household debt, inequality, and other macroeconomic variables. To test the robustness of our results, single equation models are used, which estimate household debt as a function of inequality and macroeconomic factors. We employ two measures of inequality, namely Gini coefficient and ratio of top and bottom income earners’ proportion of income. Furthermore, we use both household debt as a percentage of disposable income and household debt service costs as dependent variables in single equation regressions. The study finds a negative and significant relationship between household debt and income inequality in the long run, which contradicts the Rajan hypothesis in the South African case. Rather, we find that inequality in South Africa creates a bias in debt allocation towards high-income earners, whose incomes can easily absorb the extra debt (reduced ratio of debt to disposable income). There are therefore no socio-equity considerations in South African credit markets. We find growth in gross domestic product (GDP) per capita also has a moderating effect on the relationship between household debt and income inequality. High GDP per capita growth in the presence of high inequality reduces the impact of inequality on household debt and vice-versa. All other control variables take expected signs. These results are robust to changes in the inequality or household debt measures.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».