Effets redistributifs d’un régime d’allocation universelle : une simulation pour le Québec
Bibliographic record
Abstract
Nous simulons l’impact redistributif de trois scénarios d’instauration d’une allocation universelle (AU). Les simulations se font en maintenantconstantlesolde budgétaire conjointdes gouvernements provincial et fédéral. Un premier scénario B suppose qu’un ensemble de programmes sociaux et de dispositions fiscales est éliminé pour être subséquemment remplacé par une AU qui ne modifie toutefois pas les taux marginaux de la fiscalité des revenus des particuliers (FRP). Cet ensemble inclut la plupart des crédits d’impôt à l’égard des besoins essentiels et du soutien à la famille ainsi que d’autres paramètres du système fiscal et de transferts dont nous jugeons que l’abolition pourrait universaliser et simplifier le système de transferts et la fiscalité. Un deuxième scénario C modifie en plus les taux marginaux explicites de la FRP de façon à réduire certains des effets pervers de l’élimination de ces programmes. Un troisième scénario D élimine aussi la sécurité du revenu et l’assurance-emploi de manière à rendre le régime d’AU plus généreux, et modifie également les taux marginaux explicites de la FRP. Le niveau de vie varie de manière importante selon les scénarios. Les plus affectées sont les familles monoparentales, qui enregistrent une baisse de 7,17 % dans le scénario B, mais une hausse de 3,3 % et 12,6 % respectivement dans les scénarios C et D. Les personnes vivant seules subissent des baisses de revenu moyen dans les trois scénarios. Les couples avec enfants sortent généralement gagnants peu importe les scénarios alors que les couples sans enfants ne subissent en moyenne que peu d’impact redistributif. Les personnes âgées sortent perdantes en moyenne du scénario C, mais gagnantes du scénario D, dans lequel leur niveau d’AU est redressé pour leur épargner les effets de la hausse des taux marginaux d’imposition. Le scénario B augmente la pauvreté ; le scénario C la réduit pour les familles avec enfants et pour les couples sans enfants, mais l’augmente néanmoins au niveau de toute la population ; le scénario D diminue la pauvreté dans toute la population et ne l’augmente que chez les personnes seules (et très légèrement pour les personnes âgées). L’inégalité quant à elle augmente de manière importante dans le scénario B, diminue très légèrement pour C et diminue de manière sensible pour le scénario D. La redistribution effectuée par un régime d’AU peut atteindre jusqu’à 2 % du revenu total. Finalement, les taux marginaux implicites d’imposition sont considérablement égalisés par les scénarios d’AU retenus ici, quels qu’ils soient.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".