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Enregistrement W1539875341 · doi:10.1332/251569204x15664514694005

Public Deficits and Surpluses in Federated States: A Review of the Public Choice Empirical Literature

2004· review· en· W1539875341 sur OpenAlexaffabout
Louis Imbeau

Notice bibliographique

RevueJournal of Public Finance and Public Choice · 2004
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policies and Political Economy
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGermanGovernment (linguistics)Empirical researchPolitical scienceEconomicsPublic economicsEmpirical evidenceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The purpose of this paper is to review the empirical public choice literature explaining deficits levels in federated states. First, I describe theoretical constructs, showing how new theories have developed by releasing one of the basic Ricardo-Barro assumptions. Empirical results bearing on die federated states of Australia, Canada, Germany, Switzerland, and the United States are then reviewed to assess which hypothesis, in which setting, is confirmed by systematic observation. On the whole, this literature shows that economic cycles have an impact on budget balances. It also shows that deficits are higher in election years in German Länder, Canadian provinces, and American states, but not in Australian states nor in Swiss cantons. In addition, the literature tends to support the hypothesis that the stringency of budgetary rules is related to higher budget balances in Canada, Switzerland, and in the United States. Finally, government fragmentation has no impact on the budget balances of federated states and parties of the left do not have higher deficits than parties of the right, except in Switzerland where empirical evidence is mixed. Rather, parties of the center or of the right do have higher deficits in German Länder and in Canadian provinces. In the concluding section, I discuss two issues: the impact of rules, and the partisan cycle hypothesis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,922
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,113
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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