Two decades of tax-benefit reforms in Ecuador: How much have they contributed to poverty and inequality reduction?
Notice bibliographique
Résumé
• Understanding the role of tax-benefit reforms in reducing income inequality and poverty over time is crucial to assess the effectiveness of government intervention. • We quantify the contribution of policy reforms to changes in poverty and inequality using decomposition methods based on counterfactual distributions. • Tax-benefit reforms introduced in four subperiods between 2003 and 2020 always contributed to the reduction of poverty and inequality in Ecuador. • The effect of the reforms on poverty was significant but limited, whereas the effect on inequality was significant only between 2003 and 2008. • The post-pandemic economic recovery was broadly due to an improvement of market income. The aim of this paper is to analyze the contribution of tax-benefit reforms to changes in income poverty and inequality in Ecuador from 2003 to 2022. For this, we use decomposition methods based on counterfactual distributions obtained using tax-benefit microsimulations which allow quantifying the relative contribution of policy reforms to changes in income poverty and inequality, compared to other contributors, including demographic characteristics and changes in the market income distribution. The focus is on changes over five subperiods, namely 2003–08, 2008–14, 2014–2019, 2019–20 and 2020–22. Our results show that tax-benefit reforms introduced between 2003 and 2020 contributed to the reduction of poverty and inequality in Ecuador, reinforcing the positive contribution of changes in market income and other population factors in all subperiods between 2003 and 2014, and mitigating the negative contribution of such factors between 2014 and 2020. Over the last period of analysis (2020–22), the post-pandemic economic recovery was broadly due to an improvement of market income with an almost nil contribution of tax-benefit reforms.
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 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».