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Enregistrement W4411327727 · doi:10.1080/09538259.2025.2495711

Distributional Regimes in the US — The Pasinetti Index and the Monetary Policy Effects on Income Distribution

2025· article· en· W4411327727 sur OpenAlexaff
Pedro Clavijo-Cortes, Sylvio Antonio Kappes, Louis‐Philippe Rochon

Notice bibliographique

RevueReview of Political Economy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Theory and Policy
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsIndex (typography)Distribution (mathematics)Income distributionMonetary policyMacroeconomicsEconometricsMonetary economicsKeynesian economicsInequality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Policymakers and mainstream economists have expressed concerns over the distributional impacts of monetary policy following the emergence of so-called Unconventional Monetary Policies after the subprime crisis. This topic, however, is not new for post-Keynesianism. This paper focuses on the post-Keynesian idea of the Pasinetti Index. After an incursion into the history of this idea, the paper presents an econometric analysis of the relationship between the index, functional income distribution, and aggregate demand for the US from 1968 to 2022, using a threshold vector autoregressive model. The results indicate that the US economy has experienced different distributive regimes associated with changes in monetary policy. As a result, the economy has shifted from the Keynesian era to a more uncertain period, in which monetary policy is employed to protect the income and wealth of rentiers. Moreover, the work also shows that switches to a rentier-biased regime are highly detrimental to aggregate demand and functional income distribution.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,855
Score d'incertitude au seuil0,407

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,241 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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