Accrual Versus Cash Basis of Accounting in the Canadian <scp>COVID</scp>‐19 Subsidy Programs*
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The principal eligibility criterion for the Canada Emergency Wage Subsidy (CEWS) during the COVID‐19 pandemic was a reduction of at least a prespecified percentage in monthly revenues compared to the same months in the prior year, or compared to January and February 2020 (just prior to the launch of CEWS in March 2020). The revenues could be measured using accrual or the cash basis of accounting. Since subsidy applicants could choose the cash method of accounting and use January and February 2020 as reference periods, seasonal businesses that generated most of their revenues in January and February could claim subsidies without experiencing any reductions in revenue. We illustrate how a seasonal business with higher monthly accrued revenues compared to the pre‐pandemic year could be eligible for CEWS by using the cash basis of accounting in the subsidy application even though it would not qualify using the accrual accounting method. It seems inequitable for business or wage subsidies to be based on the choice of accounting methods. There is no sound public policy reason to subsidize (or tax) one firm more than another just because they use a different method of accounting. Evaluating accounting methods embedded within government subsidy programs is an important endeavor to ensure neutrality and effectiveness of public spending programs.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».