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Record W4407119042

Essais sur l'inégalité et la politique fiscale

2024· dissertation· en· W4407119042 on OpenAlexaboutno aff
Matthew Fisher-Post

Bibliographic record

Venuetheses.fr (ABES) · 2024
Typedissertation
Languageen
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicFiscal Policies and Political Economy
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsInequalityFiscal policyEconomicsPolitical scienceMathematical economicsKeynesian economicsMathematicsMathematical analysis
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette thèse comprend cinq chapitres sur l'inégalité et la politique fiscale. Le chapitre 1 construit et analyse une nouvelle base de données mondiale sur les taux d’imposition effectifs du capital et du travail, et établit un nouveau fait stylisé : alors que les taux d’imposition effectifs du capital ont baissé depuis 1965 dans les pays développés, ils ont récemment augmenté dans les pays en développement. Dans de nombreux pays, la mondialisation semble avoir soutenu la capacité des gouvernements à taxer le capital. Au chapitre 2, les données sur les dépenses publiques complètent les données du chapitre 1 sur les recettes fiscales, et nous estimons l’incidence des deux sur les distributions globales du revenu national avant impôt, dans le monde entier depuis 1980. Nous constatons que la redistribution augmente avec le développement, mais cela est entièrement dû aux transferts ; la progressivité de l’impôt n’est pas corrélée au revenu par habitant. La redistribution a augmenté dans la plupart des régions du monde, sauf en Afrique et en Europe de l’Est, où elle a stagné. En passant des estimations mondiales aux études sur un seul pays, le chapitre 3 examine le déclin des inégalités au milieu du siècle aux États-Unis d’Amérique. Une nouvelle attention portée aux données d’archives révèle que la baisse des inégalités a favorisé la classe moyenne plus que les travailleurs pauvres, à une exception près : la compression des salaires du milieu du siècle a duré toute la période d’après-guerre. J’explique une tendance générationnelle par une autre et je démontre l’impact causal du service militaire de la Seconde Guerre mondiale sur les salaires d’après-guerre, en particulier pour ceux qui se trouvent au bas de la distribution des salaires. Le quatrième chapitre estime la distribution complète de l’ensemble du revenu national en Australie pour la période 1991-2018 et constate qu’en fait, l’inégalité du revenu national après impôt est plus faible et a moins augmenté que l’inégalité du revenu disponible après transferts entre 1991 et 2018. L’inégalité australienne est bien inférieure à celle des États-Unis et similaire à celle de la France : les personnes au bas de la distribution des revenus s’en sortent sensiblement mieux en France et en Australie qu’aux États-Unis.Enfin, au chapitre 5, nous estimons les distributions de revenus avant et après impôt pour le Canada et ses provinces de 1982 à 2021. Depuis le milieu des années 2000, les inégalités de revenus ont légèrement diminué, bien qu’elles restent bien supérieures aux niveaux observés au début des années 1980. Dans l’ensemble des provinces canadiennes, l’Ontario a toujours connu des inégalités plus élevées que le Québec, bien que l’écart se soit réduit ces dernières années. Le Québec a le système fiscal et de transferts le plus progressif. Pendant la pandémie, les inégalités de revenus après impôt ont d’abord diminué grâce à d’importants programmes de transferts temporaires, mais les inégalités de revenus avant impôt ont augmenté depuis lors.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.023
Threshold uncertainty score0.060

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.013
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0040.006
Science and technology studies0.0030.007
Scholarly communication0.0100.009
Open science0.0010.003
Research integrity0.0020.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0180.002

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.

Opus teacher head0.022
GPT teacher head0.270
Teacher spread0.248 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2024
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