The Interregional Incidence of Public Budgets in Federations: Measurement Issues, Evidence from Canada, and Policy Relevance
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we examine the issue of the incidence of central government budgets in federal countries. In Section 1, we discuss a number of reasons why the picture painted of reality by even the best fiscal flow analysis is inevitably partial and hence inherently flawed to an unknowable extent. Despite these cautions, in Section 2 we review the evidence on the regional incidence of federal budgets in Canada, considering both aggregate results and some specific federal expenditure programs (e.g. equalization and employment insurance), as well as some relevant issues (e.g. the regional effect of some regulatory programs) not depicted in fiscal flows. We find that the regional distributional patterns revealed in this analysis are both robust to various reasonable adjustments and relatively stable over time. Nonetheless, we conclude in Section 3 that, while such studies are potentially useful in terms of providing a base-line for assessing performance in some respects, they cannot be used to demonstrate that e.g. one region is paying (or receiving) 'too much' or 'too little', let alone that there is a 'fiscal imbalance' that needs to be corrected. Numbers are necessary, and good numbers are better than bad ones; but they have to be interpreted carefully and in context before drawing any policy conclusions.
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 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 | 0,004 | 0,008 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».