Econometric Insights into Fiscal Federalism : Assessing risk-sharing in the United States, Canada and the European Union
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the redistributive and stabilizing effects of fiscal transfers within the United States, Canada, and the European Union, focusing on the period from 2000 to 2022. Asymmetric shocks pose challenges to the stability of currency unions, potentially incentivizing regions to exit the union, while the need for social cohesion within a currency union fosters a demand for redistributive flows between regions. With monetary policy constrained within a currency union, the fiscal system could play a key role in stabilizing income in response to asymmetric shocks. Using a quantitative approach with panel data, the study explores long-term income redistribution and short-term stabilization. The findings reveal that Canada exhibits the highest level of redistribution, with an estimated 25 percent of income disparities reduced through taxes and transfers, followed by the United States at 16 percent. In contrast, the European Union shows minimal redistribution, with little to no significant income equalization across member states. On the contrary, there is evidence that the fiscal flows at the European level move from poorer to wealthier member states, rather than the opposite, suggesting that these flows serve purposes beyond the direct welfare of citizens. In terms of stabilization, the results are inconclusive, although estimates were obtained. Stabilization was divided into two effects, where the delayed effect of stabilization was estimated using data that was lagged once, and the instantaneous effect, using non-lagged data. The delayed effect is estimated at 81 percent for the United States, 55 percent for Canada, and 52 percent for the EU. The instantaneous effect of stabilization is estimated at 53 percent for the US, 11 percent for Canada, and 0.4 percent for the EU. However, these estimations are subject to concerns of stationarity and autocorrelation issues in the time series. As such, no definitive conclusions on stabilization could be drawn from this study.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».