The Impact of Housing Prices and GDP Growth on Income Inequality in Canada: A National Study (1990–2022) with Unemployment as a Control Variable
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the relationships among housing prices, GDP growth, and unemployment and their effects on income inequality in Canada from 1990 to 2022. Employing multiple regression analysis, the research reveals that rising housing prices are significantly associated with lower income inequality, contradicting the common assumption that higher housing costs exacerbate socio-economic disparities. In contrast, GDP growth appears to have little measurable effect on income distribution, challenging the Kuznets Curve Hypothesis, which posits that economic growth ultimately leads to reduced inequality. Unemployment shows minimal relevance as a mediating variable between housing prices, GDP growth, and inequality, suggesting that its role in shaping income disparities is limited. These findings emphasize the importance of government intervention and robust social policies to mitigate labor market shocks and their distributional consequences. The study contributes to the literature by challenging conventional economic thought and highlighting the critical influence of housing markets and redistributive policies on income inequality. Although homeownership can serve as a short-run equalizer for middle-class households, persistent long-term affordability issues remain. Moreover, the results suggest that economic growth, when measured solely by GDP, is insufficient for addressing inequality without the support of progressive fiscal and social measures. From a policy perspective, the findings underscore the need for enhanced regulatory oversight of the housing sector, implementation of progressive taxation, and enforcement of strong labor standards to promote a fair distribution of economic growth. Future research should explore regional variations, long-term implications of rising housing expenses, and the causal mechanisms driving income inequality in Canada.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».