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Enregistrement W2244902638

Baffling Budgets: The Sorry State of Municipal Fiscal Accountability in Canada

2014· article· en· W2244902638 sur OpenAlexaboutno aff
Benjamin Dachis, William B. P. Robson

Notice bibliographique

RevueC.D. Howe Institute Commentary · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Policy and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTaxpayerAccrualRevenueCapital expenditureHeadlineAccountabilityGovernmental accountingFinanceBusinessEconomicsAccountingFund accountingAccounting information systemEarningsFinancial accountingMacroeconomicsPolitical scienceAdvertising
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In nearly all Canada’s major municipalities, what should be a simple exercise – comparing the spending city council votes in its annual budget with the actual spending reported at year-end – will baffle any but the most expert reader. While most of Canada’s federal and provincial governments now use the same accounting methods in preparing their budgets and their financial reports, municipalities typically do not. As a result, the headline totals for revenue and spending in budgets and financial reports are usually not comparable, and judging whether a city over- or under-shot its budget targets, and by how much –which should be a simple matter of comparing headline numbers – is not possible for a typical councillor, taxpayer or citizen. The exact discrepancies between budget presentations and financial reports vary from city to city, but a critical common element is that most cities use antiquated budgeting for capital projects. Most of Canada’s senior governments use modern “accrual” accounting that matches the costs of long-lived assets such as buildings and infrastructure to the period they deliver their services. Municipal budgets, by contrast, show cash outlays on capital, exaggerating the up-front cost of major projects, and understating their later expenses. This study shows how a reasonably intelligent but time-constrained non-expert user – a councillor or taxpayer – might attempt to reconcile budgeted spending with actual results. We look at the last 10 years of municipal budgets and financial reports for cities from coast to coast and calculate standard statistical measures (root mean square errors) of the gaps between the planned spending changes and what cities presented at the end of the year. Among Canada’s largest cities, Toronto and Waterloo Region come off best, with gaps of less than 5 percent, but the worst – Brampton, Halton Region, and Vaughan – have gaps of around 20 percent, and cities generally are far worse at hitting their targets than Canada’s federal and provincial governments. Canada’s senior governments have tended to over-shoot their budgeted spending over the past decade. Among municipalities, the inappropriate budgetary treatment of capital assets and poor record of hitting budget targets seems to have a different real-world consequence. The financial statements of Canada’s major cities show a cumulative surplus over the past five years of $29 billion – Calgary, Saskatoon, Halton Region, Vaughan and Markham have run the largest surpluses compared to their revenues – and the cities with the biggest gaps between budget targets and end-of-year spending have tended to have larger surpluses. This record suggests that cities have tended to over-charge up-front for capital projects, and thus not matched the costs of these projects to taxpayers with the delivery of their benefits over time as well as they could have. Changes in provincial legislation could foster better municipal financial reporting, but cities also have the capacity to present more meaningful numbers on their own. Both provinces and municipalities should take steps to improve the fiscal accountability of municipalities and the stewardship of municipal funds.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,072
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,270
Score d'incertitude au seuil0,847

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,072
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,014
Études des sciences et des technologies0,0220,010
Communication savante0,0200,006
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,255 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
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