Inequality and the Equalization Fund in Brazil: Redefining Strategies
Notice bibliographique
Résumé
This article examines Brazilian states’ per capita income convergence from 1990 to 2020. A reduction in state inequalities was observed, attributed to the redistribution of resources through the State Participation Fund (FPE) and Constitutional Funds and the Municipal Participation Fund and transfers for health and education, benefiting federative entities with lower per capita incomes. However, a significant volume of resources aimed at income redistribution was characterized by overlapping actions, whose results were not evaluated in isolation. Moreover, while historically, less economically advantaged states strive to reach the national average, more economically advantaged states tend to maintain or enhance their relative positions. Barro’s analysis (2001) suggests that equalization funds, by benefiting entities with lower GDP per capita, discourage governors from promoting the state’s economic development, as this would imply a loss of FPE resources. This situation would be a government failure commonly pointed out by authors of the Public Choice School. In light of this, this study proposes a revision of the FPE distribution criteria, reducing the emphasis on the inverse of per capita income and including variables such as population, collection effort, and state size, aiming to promote a more effective and equitable convergence of per capita income in the Brazilian federation.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».