Tax Credits and Child Outcomes: Lessons from the U.S., U.K., and Canada
Notice bibliographique
Résumé
Over the last several decades, there have been historic shifts in the structure of cash transfer programs in Western, developed countries, including the U.S., Canada, and U.K. For all three of these countries, the turn of the 21st century marked a shift away from unconditional cash transfer programs like traditional cash welfare, towards an emphasis on benefits that encourage or require work.In this paper, I review the evidence on the impact of tax credits on child outcomes, focusing on what is known about child-oriented tax credits in the U.S. (EITC, CTC), the U.K. (WFTC, CTC, WTC), and Canada (Canada Child Tax Benefit (CCTB), National Child Benefit (NCB), and the Canada Child Benefit (CCB).Overwhelmingly, the evidence from these three countries suggests that tax credits have positive impacts on children on a host of different outcomes, including infant birthweight, childhood health and achievement, educational attainment, wages, and poverty in adulthood.While there is a large, growing body of evidence on the impact of these tax credits on children, future work should further investigate the precise mechanisms through which tax credits impact child outcomes, the characteristics of children most impacted by these credits, and the importance the frequency of credits distribution.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».