Political Competitiveness and Fiscal Structure: A Time Series Analysis. Canada, 1870 - 2015
Notice bibliographique
Résumé
We investigate the extent to which the intensity of political competition moderates 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 with respect to the business cycle. The paper is distinctive in focusing on four measures of political competitiveness that reflect the degree of competition in and between national parliamentary elections: the size of the 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 between parties; and a multiparty measure of the competitiveness of elections 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. Estimation using a sequence of ARDL models indicates that greater political competition enhances fiscal stability, speeds up convergence of government size from above on fundamentals, and helps to align fiscal deficits better with the business cycle. The potential quantitative impact of more intense electoral competition is analyzed by applying the deficit model to the period of fiscal instability that arose in the 1980’s and early 1990’s.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».