SHARING THE WEALTH FROM GROWTH: COMPARING THE CANADIAN AND US EXPERIENCES By
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this paper is to compare Canadian and US performances with respect to economic growth and inequality. We find that Canada, with little economic growth in the past two decades (in fact, negative in the most recent decade), has had an increase in inequality of market income (in the absence of government taxes and money transfers), but almost no increase in inequality of after-tax incomes (after deducting taxes and adding money transfers). This experience is remarkably different than that of the United States. The United States has grown more quickly than Canada but inequality in income in that country has increased on both market income and an after-tax income basis. In fact, the increase in inequality in market income was similar in the United States as in Canada, even though inequality is greater in the United States. We find that after accounting for time trends, average market income and inequality are negatively correlated in both Canada and the US, while after-tax income and inequality are negatively related in Canada and positively related in the US. Tests suggest that changes in market income are “Granger causing ” changes in market income inequality in Canada Although the above suggests that one of the major differences in Canadian and US experiences is that Canadian governments have been more “equalizing ” than US governments, a number of factors should be considered when analyzing the data. We discuss how policy and non-policy factors need to be explored further to understand better the relationship between economic growth and inequality. 2 I.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».