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Enregistrement W4389626151 · doi:10.1080/09538259.2023.2272139

Monetary Policy and Income Distribution: The Post-Keynesian and Sraffian Perspectives

2023· article· en· W4389626151 sur OpenAlexaff
Antonino Lofaro, Guillermo Matamoros, Louis‐Philippe Rochon

Notice bibliographique

RevueReview of Political Economy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Theory and Policy
Établissements canadiensLaurentian UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsMonetary policyPost-Keynesian economicsKeynesian economicsDistributive propertyWageNeutralityIncome distributionRedistribution of income and wealthNew Keynesian economicsMacroeconomicsInterest rateRedistribution (election)Distribution (mathematics)Monetary economicsPoliticsInequalityLabour economicsUnemployment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the post-Keynesian and Sraffian perspectives on the relationship between monetary policy and income distribution, highlighting their endogenous demand-led money approach and rejection of the neutrality of interest rates, and monetary policy as tool of redistribution among social classes. Both approaches acknowledge that the central bank can influence interest rates and hence, the functional distribution of income. These shared ideas recognize the political nature of interest rates and the distributive impacts of monetary policy. Although all are crucial common points, some differences persist; PK theory often emphasizes the impact of monetary policy on rentiers vs. non-rentier classes, while Sraffians focus more on wage earners vs. non-wage earners. Further, while PK theorists advocate for alternative monetary policy rules, Sraffians favor discretionary policy tailored to each economy's unique institutional framework. The paper concludes by suggesting that these shared critical conceptions, despite minor differences, should stimulate collaborative efforts to further develop heterodox theories of monetary policy and income distribution.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,009
Communication savante0,0040,007
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,244 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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