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Enregistrement W6884618720 · doi:10.11575/prism/37700

Reaching a Better Fiscal Balance: Alternative Spending and Revenue Arrangements Between the Federal Government and the Provinces

2019· other· en· W6884618720 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2019
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRevenueFiscal federalismTransfer paymentRevenue sharingGovernment spendingGovernment revenueContext (archaeology)Government (linguistics)Fiscal imbalance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the years, Canada’s equalization program has frequently attracted attention and controversy. Pointing to significant differences in equalization payments received by provinces, several premiers have publicly expressed their dissatisfaction with the program and have proposed various modifications to the current formula. But while equalization amounts to almost $20 billion for the 2019-2020 fiscal year, it represents only a part of Canada’s fiscal landscape. There are numerous ways by which hundreds of billions in spending and revenue dollars flow between the federal government and the provinces. The diversity in spending needs and tax capacities across regions contributes to the uneven distribution of federal expenditures and revenues collected. Taking stock of the entire fiscal landscape, rather than focusing on a single component like equalization, provides the necessary context when considering changes to Canada’s fiscal regime. This Capstone examines alternative fiscal arrangements between the federal government and the provinces and measures the potential impacts of these arrangements on provincial budgets and on overall parity in the federation. Arrangements investigated include modifying the equalization program, shifting more income and consumption tax revenues from the federal government to provincial governments in exchange for lower federal transfers, and adjusting the allocation of federal transfers based on the notion that provinces with larger populations potentially benefit from economies of scale. If economies of scale exist, more populated provinces are able to provide the same level of public service at a lower cost and their governments will receive a lower federal transfer amount per person. This paper finds that modifications to equalization leads to greater parity but places tremendous burden on regions that have lower fiscal capacities and need equalization the most. [vi] Assigning a greater share of government revenues to the provinces in exchange for lower federal transfers results in more manageable impacts to provincial budgets as well as conveying greater fiscal accountability on provincial governments. However, regions that have lower tax capacities still face greater impacts relative to others. Incorporating potential economies of scale in the allocation of federal transfers strikes a balance of desirable outcomes: the impacts to regions most in need of transfers are minimized, provinces with larger populations still receive a larger share of transfers, and the federal government keeps a significant portion of its transfer programs and influence on ensuring provincial governments deliver the level of public service Canadians expect. Since federal spending obligations will be lower, there is an opportunity to lower the federal tax burden on Canadians or to shift a greater share of the revenue base to provincial governments and further enhance fiscal accountability.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,903
Score d'incertitude au seuil0,706

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0110,006
Communication savante0,0120,004
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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