The Impact of Representation Per Capita on the Distribution of Federal Spending and Income Taxes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. A vote-maximizing incumbent government is expected to adjust discretionary spending and taxation in ways that increase its probability for re-election. Unequal voters per electoral district in Canada distort this calculation in favour of small electoral districts. Using two measures of federal expenditures, and one of income taxes, between the years 1961–2000, empirical estimates indicate that greater representation per capita (lower relative electoral district populations) results in higher federal spending, and lower income taxes, per capita, even after controlling for income and unemployment. Résumé. Un gouvernement en place tentant de maximiser les votes en sa faveur est censé ajuster les dépenses discrétionnaires et les impôts de manière à augmenter la probabilité de sa réélection. L'inégalité du nombre d'électeurs des districts électoraux au Canada crée une distorsion en faveur des districts de petite taille. En utilisant deux mesures des dépenses fédérales et une mesure des impôts sur le revenu entre 1961 et 2000, nos résultats empiriques montrent qu'une plus forte représentation par habitant (plus petits districts électoraux) entraîne des dépenses fédérales plus importantes et des impôts sur le revenu moins élevés par personne, même en contrôlant pour le revenu et le taux de chômage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».