Statistical Inference for the Measurement of the Incidence of Taxes and Transfers
税收与转移支付归宿测度的统计推断AI 解读 ↓
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税收与转移支付归宿测度的统计推断
- 研究问题
- 如何对税收与福利的累进性、横向不公平及收入再分配进行统计推断，尤其在分位数估计所用样本并非相互独立时？
- 方法与思路
- 作者推导分位数估计量的一般函数在样本不必独立时的渐近抽样分布，并以加拿大税收与福利归宿的微观数据作说明。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该框架刻画多种累进性、不公平和再分配指标的抽样分布，也适用于面板中的福利与不平等变化及依赖估计分位数的贫困测度。
- 阅读关注点
- 核对允许何种样本相关性、分位数函数所需正则条件和具体指标的方差计算，并检查加拿大应用如何处理收入变化与抽样设计。
- 阅读边界
- 摘要未说明各项正则条件、相关结构或实证结果；这里的分布变化测度与统计推断，并不足以建立税收政策的因果识别。
原文摘要
We establish the asymptotic sampling distribution of general functions of quantile-based estimators computed from samples that are not necessarily independent. The results provide the statistical framework within which to assess the progressivity of taxes and benefits, their horizontal inequity, and the change in the inequality of income which they cause. By the same token, these findings characterise the sampling distribution of a number of popular indices of progressivity, horizontal inequity, and redistribution. They can also be used to assess welfare and inequality changes using panel data, and to assess poverty when it depends on estimated population quantiles. We illustrate these results using micro data on the incidence of taxes and benefits in Canada.