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Enregistrement W2900821528

Does Political Competition affect Fiscal Structure? What time series analysis says for Canada, 1870 - 2015

2017· article· en· W2900821528 sur OpenAlexaboutno aff
J. Stephen Ferris, Stanley L. Winer

Notice bibliographique

RevueCarleton University's Institutional Repository (MacOdrum Library, Carleton University) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policies and Political Economy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsPoliticsBusiness cycleCompetition (biology)Volatility (finance)Optimal distinctiveness theoryMonetary economicsFiscal policyCorporate governanceMacroeconomicsFinancePolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper asks whether political competition has played a role in moderating the governance issues that arise in relation to Canada’s fiscal structure. By fiscal structure we mean three distinct but interrelated fiscal dimensions of the state: financial stability, long run size and short run interventions into the private economy, particularly with respect to the business cycle. The distinctiveness of this paper is that it focuses on four different measures of the degree of political competition: the size of the seat majority of the governing party in the House; the distribution of the volatility adjusted winning margins of the governing party; the proportion of electorally marginal constituencies adjusted for asymmetry; and the Przeworski-Sprague measure of electoral competitiveness at the constituency level. The analysis accounts for the differing time series properties of the political and economic variables and the comingling of long and short term fiscal policies in the time series data while finding support for the hypotheses that greater political competition will enhance fiscal stability (maintain a non-accelerating debt to GDP ratio), that government size will converge from above on economic and structural fundamentals and that period deficits/surpluses will align better with the business cycle. The potential impact of greater political competition is analyzed by applying the deficit model to the period of fiscal instability that arose in the 198

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,005
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,176
Écart entre enseignants0,169 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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