This paper is the first to causally identify the effect of language on attitudes and behaviors toward debt. Using observational data, randomized survey experiments, incentivized borrowing-to-invest decisions, and textual analyses, we show that the moral connotations inherent in debt-related language influence how individuals, firms, and policymakers perceive borrowing. In several languages, including German, Dutch, and Swedish, the standard term for “debt” also connotes “guilt.” Leveraging this semantic overlap, we conduct survey experiments embedded in three household surveys across seven countries and one business survey. By randomizing debt-related wording, we find that guilt-connoted language significantly reduces individuals’ willingness to borrow, their approval of public debt, and debt-financing plans among firm managers. This effect extends to an incentivized experiment, in which guilt-laden wording significantly reduces both the probability of borrowing and the amount borrowed. To complement the experimental results, we analyze three decades of German parliamentary speeches and find that politicians who oppose public debt systematically use guilt-connoted terms. A similar pattern emerges in financial advertising: guilt-laden language is concentrated in debt-relief campaigns, while neutral terminology dominates transactional promotions. Together, our findings demonstrate that moral connotations embedded in language shape economic behavior and are strategically employed in political and commercial discourse.

How does the tax treatment of entrepreneurial activity affect the decision to start a business? We study this question in the context of a major tax reform in Poland that introduced a flat tax for business owners, leaving the taxation of employees unchanged. Using a difference-in-differences framework and data on the universe of Polish taxpayers, we find that a 1 percentage point increase in the tax differential at the top of the income distribution leads to a 1.4% increase in the share of self-employed five years after the reform. The increase is primarily driven by transitions from employment to self-employment, in particular solo self-employment (self-employment without dependent workers). Moreover, the transitions occur in industries with a high human-capital component. Altogether, we find that high-income taxpayers respond strongly to the increased attractiveness of self-employment by starting a business, that such behavior shows considerable persistence, that it accumulates over time, and much of it is likely to reflect income reclassification rather than genuine entrepreneurial activity.

This paper investigates how European Central Bank (ECB) communication, made during the press conference, affects stock market volatility. First, the ECB press conferences are dissected into topics using Latent Dirichlet Allocation (LDA). Thenturning points in ECB communication are captured using the estimated topic probabilities. The proposed approach does not rely on subjective interpretation of topical content. The paper finds that (i) the topics reveal communication patterns that match the ECB monetary policy stance, (ii) the content of the ECB press conference is informative for the market, and (iii) market uncertainty increases when the ECB switches to a different communication regime.

Niniejsze opracowanie przedstawia łączną analizę dochodów, obciążeń podatkowo-składkowych i transferów rodzinnych na poziomie rodziny. Jest to pierwsza publikacja w Polsce, która w pełni opiera się na indywidualnych danych administracyjnych do opisu zróżnicowania dochodów, źródeł dochodów oraz efektów redystrybucyjnych obciążeń podatkowo-składkowych oraz transferów rodzinnych w populacji rodzin. Analizowane transfery rodzinne obejmują świadczenie wychowawcze, świadczenia rodzinne (tj. zasiłek rodzinny z dodatkami, świadczenia opiekuńcze, świadczenie rodzicielskie, jednorazowa zapomoga z tytułu urodzenia się dziecka) oraz świadczenie z funduszu alimentacyjnego. Raport stanowi rozszerzenie serii raportów Ministerstwa Finansów, w której Chrostek, Klejdysz i Skawiński (2022) przeprowadzili analizę dystrybucji dochodów i danin publicznych na poziomie indywidualnym na podstawie połączonej bazy danych podatkowych i ubezpieczeniowych. Główną innowacją w niniejszym raporcie jest podział populacji na rodziny oraz uzupełnienie analizowanych dochodów o nieopodatkowane świadczenia. Publikacja zakreśla również ograniczenia analizy i obszary, w których dane nie są kompletne. Raport jest oparty na danych z 2018 r. (tzn. przed wprowadzeniem tzw. powszechnego świadczenia wychowawczego na każde dziecko).

Celem opracowania jest przedstawienie w ujęciu statystycznym wybranych zagadnień systemu podatkowego i składkowego osób fizycznych na podstawie danych za 2018 rok. Opracowanie zostało przygotowane w ramach środowiska analitycznego Apod, w skład którego wchodzi: (1) piaskownica analityczna, (2) systemy zarządzania danymi, (3) system raportowania wraz z raportami oraz (4) modele mikrosymulacyjne. Podstawowym zadaniem środowiska analitycznego Apod jest integracja danych administracyjnych dotyczących przepływów pieniężnych pomiędzy obywatelami a państwem. Pozyskane i przetworzone dane wykorzystywane są jako źródło informacji o systemie podatkowo-składkowo-transferowym oraz jako wsad do symulacji skutków fiskalnych i redystrybucyjnych polityk publicznych.

Pandemia COVID-19 uderzyła nierównomiernie w rynek pracy. W 2020r. spadła liczba osób ubezpieczonych z tytułu umowy o pracę lub umowy cywilnoprawnej. Jednocześnie, mimo pogorszenia się warunków do prowadzenia działalności w wielu branżach, wzrosła liczba osób ubezpieczonych z tytułu pozarolniczej działalności gospodarczej. Doniesienia prasowe jako jedną z przyczyn tego zjawiska podają wzrost liczby pracowników przechodzących na fikcyjne samozatrudnienie (PAP, 2021; money.pl, 2021; Business Insider Polska, 2020), czyli samozatrudnienie, pod którym kryje się relacja pracodawcy i pracownika. Fikcyjne samozatrudnienie pozwala na ograniczenie kosztów pracy oraz praw pracowniczych.

W tym opracowaniu sprawdzamy hipotezę, że w czasie pandemii wzrosła liczba pracowników przechodzących na pozarolniczą działalność gospodarczą. Na podstawie miesięcznych danych ZUS analizujemy liczbę osób na umowie o pracę przechodzących na działalność gospodarczą w okresie 2015-2020. Przedstawiamy również, w jakim stopniu wzrost liczby osób na działalności gospodarczej wynika z nowych wejść do działalności gospodarczej (wznowienia, otwarcia), a jaka z wyjść z działalności gospodarczej (zawieszenia, zamknięcia).

A Microsimulation is a key policy tool to make ex-ante evaluations of alternative tax proposals, compare them with respect to financial costs and welfare implications. We present a microsimulation model developed at the Ministry of Finance of Poland to evaluate changes in the Polish income tax and assess distributional impacts of tax proposals. The model is fully implemented in R and relies on detailed taxpayer-level data from PIT and Social Insurance Institution (ZUS) databases. The model simulates baseline and multiple scenarios and generates reports for policy analysis, providing information on total revenue, effective tax rates, winners and losers of a reform, and some inequality measures, such as the distribution of after-tax income, Gini coefficient and percentile ratios. Simulation output is aggregated by income deciles and main income source. The purpose of the model is to provide policymakers with quick estimates of tax revenue implications and compliment further analysis on macro-level, such as the impact of a tax reform on employment.

There has been growing concern about the media's negative portrayal of radiation oncology in recent years. Our study shows changes in media sentiment toward radiotherapy over the years, identifies prevalent themes, and analyzes their shifts over time.

We analyzed articles about radiation oncology published in The New York Times since the journal's inception in 1851. Initially, we collected 30 427 articles containing the keywords “radiation” or “radiotherapy” up to July 2023. In the next step, we selected 342 articles on radiation oncology using keyword searches, prompting the Chat GPT language model and manual assessment. Ultimately, we created a codebook summarizing the media topics related to radiotherapy and categorized the articles into these categories.

Our analysis identified ten distinct categories representing media themes related to radiation oncology: five negative, three positive, and two neutral. Our findings indicate a rising negative sentiment toward radiotherapy. In the 21st century, over 50% of articles negatively described radiation oncology. The media coverage has shifted its focus away from describing scientific breakthroughs and the implementation of new techniques and toward treatment errors, toxicity, and ineffectiveness.

The increasing negative media sentiment surrounding radiation oncology may influence public perceptions and impact patients' decisions. Radiation oncologists should remain vigilant about this situation, ensuring the dissemination of accurate information and addressing negative portrayals.

ADuring the COVID-19 pandemic, social media content analysis allowed for tracking attitudes toward newly introduced vaccines. However, current evidence is limited to single social media platforms. Our objective was to compare arguments used by anti-vaxxers in the context of COVID-19 vaccines across Facebook, Twitter, Instagram, and TikTok.

We obtained the data set of 53,671 comments regarding COVID-19 vaccination published between August 2021 and February 2022. After that, we established categories of anti-vaccine content, manually classified comments, and compared the frequency of occurrence of the categories between social media platforms.

We found that anti-vaxxers on social media use 14 categories of arguments against COVID-19 vaccines. The frequency of these categories varies across different social media platforms. The anti-vaxxers’ activity on Facebook and Twitter is similar, focusing mainly on distrust of government and allegations regarding vaccination safety and effectiveness. Anti-vaxxers on TikTok mainly focus on personal freedom, while Instagram users encouraging vaccination often face criticism suggesting that vaccination is a private matter that should not be shared.

Due to the differences in vaccine sentiment among users of different social media platforms, future research and educational campaigns should consider these distinctions, focusing more on the platforms popular among adolescents (i.e., Instagram and TikTok).