A normative and statistical approach to measuring classical horizontal inequity
Bibliographic record
Abstract
A local measure of classical horizontal inequity (HI) in an income tax or tax‐benefit system is proposed and aggregated into a global index. This index expresses the revenue gain per capita that would come from eliminating HI welfare‐neutrally, and also reveals the loss of vertical performance, in terms of the Blackorby and Donaldson (1984) progressivity index, caused by the presence of HI. Non‐parametric estimation procedures that can be used to tackle the ‘identification problem’ are delineated. An application to the Canadian tax‐benefit system between 1981 and 1994 reveals the changing profile of local HI, its sources, and its aggregate significance. JEL Classification: C14, D31, D63, H23 Approche normative et statistique à la mesure de l'inéquité horizontale classique. Nous nous intéressons dans ce document au problème tenace de la mesure de l'inéquité horizontale. Nous proposons tout d'abord une mesure locale d'inéquité horizontale, que nous agrégeons ensuite en un indice global. A la différence d'autres approches, qui s'intéressent au gain en bien‐être social qu'il y aurait àéliminer l'inéquité horizontale en gardant constant le revenu de l'État, notre indice global mesure le gain fiscal per capita qui échoirait au gouvernement si l'inéquité horizontale était éliminée sans changement dans le niveau de bien‐être social. Lorsque ce gain fiscal est exprimé en proportion des revenus moyens nets, notre mesure constitue un élément (négatif) dans l'indice de progressivité de Blackorby et Donaldson (1984); elle quantifie alors la perte de performance verticale causée par un traitement fiscal discriminatoire vis‐à‐vis d'individus qui étaient égaux avant l'intervention de l'État. Notre ‐indice étant exprimé en unités monétaires, son interprétation est facile et intuitive. Nous proposons finalement des procédures d'estimation non‐paramétrique pour résoudre le problème important de l'identification des individus égaux dans une distribution de bien‐être. A notre connaissance, il s'agit d'ailleurs de la première solution statistiquement cohérente au problème classique de la mesure de l'inéquité horizontale. La méthode est appliquée à la distribution canadienne des revenus bruts et nets en 1981 et 1994, et révèle à la fois la variation du profil de l'inéquité horizontale le long des quantiles et son importance comme source de perte de progressivité et de redistribution. Nous décomposons aussi l'inéquité horizontale totale entre et à travers différents groupes socio‐économiques, et testons la sensibilité de ces estimés à la variabilitééchantillonnale ainsi qu'au choix d'échelles d'équivalence et d'intervalles des fonctions de noyaux.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 teacher head, 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".