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Enregistrement W3145586010

The Marginal Cost of Public Funds: Theory and Applications

2008· article· de· W3145586010 sur OpenAlexaboutno aff
Bev Dahlby

Notice bibliographique

RevueMIT Press Books · 2008
Typearticle
Languede
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policy and Economic Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExcisePublic economicsEconomicsPublic financePublic sectorRevenueMarginal costGovernment (linguistics)Public capitalPublic goodTax revenueMarginal utilityPublic expenditureGovernment revenueGovernment spendingFinanceMicroeconomicsMacroeconomicsPublic fundPublic investmentMarket economyEconomy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The marginal cost of public funds (MCF) measures the loss incurred by society in raising additional revenues to finance government spending. The MCF has emerged as one of the most important concepts in public economics; it is a key component in evaluations of tax reforms, public expenditure programs, and other public policies. The Marginal Cost of Public Funds provides a unified treatment of the MCF, carefully developing its theoretical foundations in a variety of contexts and describing its application to a wide range of policies--from excise taxes in Thailand to public sector borrowing in Canada and the United States. The Marginal Cost of Public Funds develops the basic theory of the MCF within the framework of public economics and shows how it is related to the traditional measures of the efficiency loss from distortionary taxation. The MCF concept is then applied to the major sources of revenues for governments--sales and excise taxes, taxes on labor income, taxes on the return to capital, public sector borrowing, and intergovernmental grants. This book will be an essential reference for economists and public policy analysts both in and out of government. Exercises and recommendations for further reading at the end of each main chapter highlight its usefulness as a supplementary text in advanced undergraduate or graduate courses in public economics.

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)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0050,008
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,165 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations117
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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