The Employment Effects of a Guaranteed Income: Experimental Evidence from Two U.S. States
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We study the causal impacts of income on a rich array of employment outcomes, leveraging an experiment in which 1,000 low-income individuals were randomized into receiving $1,000 per month unconditionally for three years, with a control group of 2,000 participants receiving $50/month. We gather detailed survey data, administrative records, and data from a mobile phone app. The transfer caused total individual income excluding the transfers to fall by about $1,900/year relative to the control group and a 4.2 percentage point decrease in labor market participation. Participants reduced their work hours as a result of the transfers by 1-2 hours/week and participants’ partners reduced their work hours by a comparable amount. Among other categories of time use, the greatest increase generated by the transfer was in time spent on leisure. Despite asking detailed questions about amenities, we find no impact on quality of employment, and our confidence intervals can rule out even small improvements. Treated participants broadly increase expenditures, led by spending on non-durable goods and services, with smaller increases in spending on durable goods and human capital. We observe no significant effects on degree attainment, though the magnitudes of the estimated effects generally appear larger among younger participants. Measures of subjective well-being are higher among treated participants in the first year of the transfers but then revert to control group levels. Overall, our results suggest a moderate labor supply effect that does not appear offset by other productive activities.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».