Beyond growth: Macroeconomic drivers of poverty in the U.S. and Canada
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the macroeconomic and social determinants of poverty in the United States and Canada from 1980 to 2023, using the poverty headcount ratio at $4.20/day. It employs the Autoregressive Distributed Lag (ARDL) model and Error Correction Model (ECM) to examine both short-run and long-run dynamics between poverty and six key variables: GDP per capita growth, income share of the bottom 20%, school enrollment, inflation, labor force participation, and government consumption expenditure. The results for the United States indicate strong long-run relationships, with income distribution, education, inflation, and labor force participation showing significant impacts on poverty. The ARDL model explains 95% of the variation in poverty, and the ECM confirms a stable adjustment toward long-run equilibrium. In contrast, the Canadian model explains 58% of the variation, with inflation, income share, and labor market variables showing notable effects, while education and government spending play more modest roles. These differences reflect how national welfare systems and institutional responses to macroeconomic pressures shape poverty outcomes. The comparative analysis highlights how differing institutional settings, Canada’s universal welfare state versus the United States' liberal model, mediate macroeconomic impacts on poverty. The study provides actionable insights for regional policy design, suggesting that enhancing income redistribution, improving educational access, and stabilizing inflation can significantly reduce poverty in liberal welfare regimes such as the U.S., while reaffirming the effectiveness of universalist policies in the Canadian context. These findings underscore the importance of redistributive mechanisms and investment in human capital in mitigating poverty.
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 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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».