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Enregistrement W2553895977

Règles budgétaires touchant les dépenses consolidées

2016· preprint· fr· W2553895977 sur OpenAlexaboutno aff
Bryan Campbell, Michel Magnan, Benoît Perron, Zabiullah Tarshi

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2016
Typepreprint
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVariety (cybernetics)Order (exchange)Government (linguistics)Welfare economicsSet (abstract data type)EconomicsPolitical scienceFinanceComputer sciencePhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study we analyze the impact on the government deficit of the adoption of fixed budget rules. The literature in this area is considerable and is surveyed in Part A of the Report. Here we observe that rules fall under two general categories. The first is goal oriented with specific overall objectives for the deficit, as in the zero-deficit rule. A second approach focuses on expenditure limitations or restrictions. In our review of the literature, we also note that those jurisdictions that have imposed the discipline of a budget rule have experienced better results in managing their deficits. We turn our attention in Part B to the construction of a coherent set of budget data over as long a span as possible. The first reality that we faced is that comparable Quebec Public Accounts data extends only to 1998. Since this date, however, there have been two accounting reforms that necessitate considerable adjustments to the data in order to render them compatible. This part of the Report suggests a variety of resolutions and reconstructs the different components of the budget data for each of the resolutions. Based on this data analysis, Part C presents the results of an extensive simulation exercise to illustrate the impact of different budget rules on the evolution of the budget over a mid-term horizon. Ce rapport vise à analyser l’impact potentiel sur le déficit gouvernemental de la mise en œuvre d’une règle budgétaire. Selon les écrits dans le domaine, lesquels sont résumés dans le volet A du rapport, une règle budgétaire peut prendre différentes formes qui peuvent se regrouper en deux catégories, soit les règles spécifiant des cibles de déficit strictes (p. ex., déficit zéro) et les règles détaillées qui portent sur les augmentations (diminutions) de dépenses. Nous recensons un certain nombre de juridictions qui ont appliqué l’une ou l’autre de ces règles. Globalement, les juridictions ayant adopté la discipline d’avoir une règle budgétaire semblent afficher une meilleure performance quant à la gestion de leur déficit.Pour faire suite à cette synthèse des écrits, dans le cadre du volet B, nous dirigeons notre attention sur les comptes publics du gouvernement du Québec. En effet, afin d’éventuellement analyser l’efficacité relative de différentes règles budgétaires, il nous faut tout d’abord pouvoir compter sur des données budgétaires cohérentes sur plusieurs années. Or, à cet égard, nous avons fait face à deux défis de taille. Premièrement, les comptes publics du gouvernement du Québec présentés dans un format comparable ne remontent qu’à 1998. Deuxièmement, depuis 1998, deux réformes comptables majeures ont modifié la teneur des séries temporelles des comptes publics, rendant toute comparaison couvrant différentes réformes comptables hasardeuse. Par conséquent, nous avons dû recourir à des méthodologies d’estimation pour construire des séries temporelles de données budgétaires comparables. Ce travail a impliqué à la fois les chiffres budgétaires ainsi que les comptes publics audités. Dans le cadre du volet B, nous présentons les détails des différentes approches considérées afin d’estimer ces séries temporelles comparables. Le volet C est au cœur du rapport et présente les résultats de simulations de l’application de différentes règles budgétaires.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,426
Score d'incertitude au seuil0,848

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,301 · 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
GenreEmpirique

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
Publié2016
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