Le rôle politique de la dotation globale de fonctionnement
Notice bibliographique
Résumé
Afin de mieux maîtriser les finances publiques, l’État français cherche à inciter les collectivités locales, et en particulier les communes, à plus de rigueur budgétaire. Il mobilise depuis 30 ans le levier de l’intercommunalité, en pariant sur une rationalisation des dépenses, et, plus récemment, celui de la réduction de son transfert aux communes, la dotation globale de fonctionnement (DGF). La DGF étant également un instrument de péréquation verticale, nous étudions ses performances, en tenant compte de l’existence du fonds de péréquation intercommunal (FPIC), un dispositif de redistribution horizontale à l’échelon du bloc communal. Notre analyse, menée sur un panel de communes de plus de 1000 habitants observé sur la période 2018-2023, montre, d’une part, que la péréquation verticale est largement plus performante que celle qui passe par le FPIC et, d’autre part, que l’articulation des deux systèmes fait apparaître des dysfonctionnements. Enfin, alors que le montant de la DGF est officiellement déterminé selon une formule, nous mettons en évidence un biais politique dans son allocation susceptible d’altérer sa performance péréquatrice. Nous remercions le Comité de rédaction de la revue et deux rapporteurs anonymes pour leurs remarques et critiques constructives. Ce travail a bénéficié de discussions avec les participants au 62ème Congrès de la Société Canadienne de Science Économique (Québec, mai 2023) et avec les membres de la Commission Territoires du Conseil National de l’Information Statistique (Paris, novembre 2022). Nous tenons à remercier Luc Brière, Chef du département des études et des statistiques locales (DESL) de la Direction générale des collectivités locales (DGCL), pour son aide précieuse à l’accès aux données, sans que lui-même ou ses structures de rattachement ne puissent être tenus pour responsables des analyses développées dans la présente étude. Nous remercions enfin l’Observatoire des Finances et de la Gestion publique Locales (OFGL) pour nous avoir facilité l’accès à certaines données.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».