Distributional Effects of Income Transfer Programs and Personal Income Taxes
Notice bibliographique
Résumé
This thesis studies various distributional effects of social transfers and taxation for Canada over the 1993-2008 period using the longitudinal Survey of Labour and Income Dynamics (SLID). It is comprised of four chapters. Chapter 1 examines how changes in the receipt of program benefits, due to reforms in government transfer programs, have affected the income distribution. Chapter 2 examines the relationship between the post- to pre-fiscal ratio of income instability, and measures of fiscal progressivity and indicators of social insurance. Chapter 3 studies the inequality-reducing role of the tax/transfer system; and chapter 4 presents estimates of earnings dynamics accounting for education. In chapter 1 we apply a nonparametric reweighting decomposition method that reflects changes in the probability of receiving program benefits from 1996 to 2006. This method identifies the redistributive role played by transfer programs, and where in the distribution these programs have their greatest effects. We find reforms to Social Assistance (SA) reduced its redistributive effectiveness, while Child Benefits, Employment Insurance (EI) and Old Age Security became more redistributive. Chapters 2 and 3 decompose the variance of income into a long- and a short-term component as in the literature on earnings dynamics, using a five-year rolling window structure. Chapter 2 examines the relationship of the post- to pre-fiscal ratio of income instability (E-ratio) with a measure of fiscal progressivity, and indicators of social insurance.We find the E-ratio increased substantially after 1998, indicating a turn toward less progressivity, a pattern driven mainly by families with low education earners. The E-ratio of income long-term inequality (permanent variance) is examined in chapter 3. We find the tax/transfer system reduces the permanent variance for earners with less than High School. The provision of SA is more effective in reducing long-term inequality than EI. Chapter 4 presents the first estimates of earnings dynamics accounting for education and using the SLID for Canada. Instability and inequality are the greatest for the less educated, and grew rapidly in the late 1990s. Since 2001, inequality increased among earners with college and university degrees.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».