Poverty, redistribution, and the middle class: redistribution via probability distributions vs. redistribution via the linear income tax system
Notice bibliographique
Résumé
It has been known for a long time that (1) when graphs of income amount on income relative rank for two income distributions intersect twice, three "transfer groups" are generated, with the poorest and richest both gaining under the same alternative income distribution and the middle group losing; and (2) the linear income tax system satisfies three fundamental principles of tax justice, namely, that as pretax income increases, three quantities should also increase-posttax income, tax amount, and tax rate. This paper links those two ideas, suggesting that the linear income tax system may be the natural and most effective way to guard against poverty reduction policies which, while helping the poorest, as urged by Rawls, may harm the middle, contributing to the weakening of the middle class, thought at least since Aristotle to be the backbone of society. This paper illustrates the two approaches with one initial distribution and three alternative final distributions, contrasting their minimum, median, proportion below the mean, and inequality. It also shows how to guard the linear income tax system against violating the tax amount principle of tax fairness when there is an injection of resources (e.g., from deficit spending or oil revenues) and how to empirically estimate the parameters (e.g., the marginal tax rate) of the linear income system that the population will regard as fair.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».