| Titre | On the Importance of Circumstances in Explaining Income Inequality | |
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| Auteur | John E. Roemer | |
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Revue | Revue économique |
| Numéro | vol. 68, no 1, janvier 2017 Économie de la justice sociale | |
| Page | 35-56 | |
| Résumé |
Quand on décompose la distribution des revenus dans une population en un certain nombre de distributions de revenus par classes d'individus au sein de cette population, il est souvent intéressant de se demander quelle part des inégalités totales au sein de la population totale est due aux inégalités entre classes, et quelle part est due aux inégalités au sein des différentes classes. Certaines mesures des inégalités permettent d'apporter une réponse précise à cette question. Dans la littérature sur l'égalité des chances, on décompose généralement la distribution des revenus en plusieurs distributions selon le « type » des individus, où le type est caractérisé par les circonstances de ces individus. Selon cette approche statistique, la part des inégalités effectivement attribuée aux circonstances individuelles est souvent assez faible. Ici, nous calculons la part des inégalités potentiellement attribuable aux circonstances individuelles, et donnons un exemple. Cette question a été étudiée par Elbers et al. [2008] dans le cas de distributions discrètes ; la présente contribution résout le problème dans le cas de distributions continues, ce qui donne des calculs plus simples et constitue une approche mieux adaptée pour travailler sur de grands échantillons de populations. Source : Éditeur (via Cairn.info) |
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| Résumé anglais |
When a distribution of income is decomposed into component distributions of classes in a population, it is often interesting to ask what fraction of income inequality is due to between- as opposed to within-class inequality. Certain inequality measures allow a precise answer to this question. In the equal-opportunity literature, one often decomposes income distributions into component distributions associated with types, which are characterized as consisting of individuals having different circumstances. The degree of inequality attributed to circumstances is often quite low, according to this statistical approach. Here, we compute how much inequality could possibly be attributed to circumstances, and give an example. The question has been studied by Elbers et al. [2008] for discrete distributions; the present contribution solves the problem for continuous distributions, which gives a simpler computational approach, and one that is more appropriate for large population samples.JEL Codes: D6, D63. Source : Éditeur (via Cairn.info) |
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| Article en ligne | http://www.cairn.info/article.php?ID_ARTICLE=RECO_681_0035 |
