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Enregistrement W6927210832 · doi:10.25647/liepp.wp.25

Le capital logement ne contribue-t-il vraiment pas aux inégalités ? (LIEPP Working Paper, n°25)

2022· other· fr· W6927210832 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDirection des ressources et de l'information scientifique · 2022
Typeother
Languefr
DomaineMaterials Science
ThématiqueDiatoms and Algae Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésCapital (architecture)Context (archaeology)Foreign capitalCapital accumulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans son ouvrage, Le capital au XXIe siècle, Thomas Piketty souligne les risques d’une explosion des inégalités de patrimoine, car le capital augmenterait plus vite que le revenu dans plusieurs pays, dont la France. Nous reviendrions ainsi au niveau des inégalités du début du XXe siècle. Dans cette note, nous montrons que cette conclusion n’est pas plausible. D’abord, elle repose sur la hausse d’une seule des composantes du capital : le capital logement. Le capital dit "productif", hors immobilier, n’a que légèrement augmenté dans les dernières décennies, et sur le long terme, n’est pas en hausse tendancielle. Ensuite, si la valeur du capital immobilier mesurée dans les comptabilités nationales a augmenté sur cette période, c’est en raison de la hausse des prix de l’immobilier, qui ont crû beaucoup plus vite que les loyers et que les revenus depuis 2000. Or, les prix de l’immobilier ne sont pas corrélés aux revenus du capital logement. Au contraire, ce sont les loyers qui importent pour la dynamique des inégalités puisqu’ils représentent à la fois les revenus du capital des propriétaires-bailleurs et les dépenses économisées des propriétaires-occupants. Pour qualifier la hausse des inégalités de patrimoine, il faut donc mesurer le capital immobilier à partir des loyers - la valeur d’un logement est une somme de ses loyers actualisés - et non à partir des prix d’acquisition et de cession des biens immobiliers. Notre conclusion est alors que sur les dernières décennies, le ratio capital sur revenu, correctement évalué, est resté stable en France, en Grande-Bretagne, aux Etats-Unis et au Canada, ce qui contredit donc assez nettement la thèse de l’auteur. Cela ne signifie pas que les prix de l’immobilier n’ont aucun impact sur les inégalités : la valeur des logements ayant augmenté, les propriétaires détiennent une réserve de valeur plus importante, mobilisable en cas de perte majeure de revenus ; il est par ailleurs devenu plus difficile pour une personne sans capital de départ d’accéder à la propriété. Cependant, les revenus immobiliers des propriétaires ne se sont pas accrus pour autant, et il est donc difficile de maintenir la thèse d’une dynamique divergente d’accumulation du capital à partir de ces tendances.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,004

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,262 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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