Expenditure Visibility and Voter Memory: A Compositional Approach to the Political Budget Cycle in Indian States, 1959 – 2012
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we argue that the search for opportunism in government budgets is weakened by the absence of a strong reason for why such expenditures should be restricted solely to the period leading into the next election. Here we argue that the need to fulfill a set of election platform promises in combination with the characteristic that some budget items better attract the attention of voters (with deteriorating memories) will lead to a predictable reallocation of budgetary spending across the life of a government. Our test for a predictable pattern rather than a specific period of election motivated spending uses capital expenditures as our example of more politically visible budgetary items and a data set of 14 Indian states over 54 years (1959/60 – 2012/13). The results of the hypotheses that capital expenditures as a ratio of both total government expenditure and government consumption alone should rise across the entire governing interval are found to be consistent with this hypothesis and provide a fit with the data that is marginally better than more traditional models that use either all pre-election periods or only the pre-election year of scheduled elections to test for opportunism. The absence of a similar interval effect on aggregate state expenditures and on the net budgetary position suggests that evidence of political interaction with the budget is more likely to be found in its composition rather than in its overall level or in the size of its surplus or deficit.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».