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Enregistrement W4406127606 · doi:10.1016/j.econmod.2024.107001

Welfare and income effects of tuition subsidies and public investment in schooling

2025· article· en· W4406127606 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEconomic Modelling · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Educational Reforms and Inequalities
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsSubsidyWelfareInvestment (military)Public investmentLabour economicsPublic economicsPublic welfareMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evidence demonstrates that poorer individuals have lower human capital attainment than richer individuals. This study constructs and estimates a two-sector dynamic stochastic general equilibrium model with human capital to analyse the welfare and income effects of different types of public schooling expenditure in India. The results show that tuition subsidies that are targeted towards the poor have a significantly positive effect on households’ income and welfare. Although the rich suffer welfare loss, aggregate welfare rises. Public schooling investment and untargeted tuition subsidies have a significantly positive effect on poor households’ income and welfare; however, the effect is smaller relative to tuition subsidies targeted at the poor. Public schooling investment has a larger impact on poor households’ human capital and income. • This paper analyses income and welfare effects of public schooling expenditure. • Estimates a two-sector DSGE model with human capital for India. • Tuition subsidies targeted at poor are the most effective tool to raise income and welfare of poor. • Untargeted tuition subsidies have a smaller impact on the income and welfare of poor. • Public schooling investment has a larger impact on the poor households’ schooling.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,184
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,263 · 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