What You Don't Know Can't Help You: Lessons of Behavioural Economics for Tax-Based Student Aid
Notice bibliographique
Résumé
Canada’s federal and provincial governments spend a lot of money subsidizing postsecondary students. Tuition and education/textbook tax credits, in particular, cost the federal government around $1.6 billion in 2012 – a sum much greater than the net cost of the Canada Student Loan Program. These credits lower dramatically the cost of attending postsecondary education. Unlike other programs that support postsecondary education, there has not been a formal evaluation of the effectiveness of these tax measures, but there is good reason to conclude that they are poor policy. The immediate benefits of the credits go disproportionately to students from relatively well-off families, who are not relatively sensitive to the costs of postsecondary education, with students from lower-income families benefiting from them only after they have finished their education and have enough taxable income to claim the credit. Lessons from economics and from more recent innovations in behavioural economics emphasize that flaws in the design of postsecondary tax credits mean that they are unlikely to have any effect on youths’ decisions to undertake or cope with the costs of postsecondary education. A simple change to the tax credits – making them refundable instead of non-refundable – would go a long way to making them more efficient and equitable. Whereas a non-refundable tax credit can’t reduce the amount of tax owed to less than zero, a refundable tax credit can reduce your tax below zero and provide a refund. This change would provide a more immediate benefit to students from low-income families who need it most.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».