Performance-based budgeting in Canada: Assessing the association between past performance and subsequent resource allocation
Notice bibliographique
Résumé
Performance-based budgeting (PBB) is a common performance management practice throughout OECD countries where performance information is directly or indirectly linked to resource allocations in the budgetary process. Canada has had various systems of PBB in place since at least 1969, with the most recent changes being implemented in 2016. Despite these recent changes, few studies have examined the allocative efficiency of Canada’s PBB system, which purports to allocate resources in a way that optimizes performance (TBS, 2016). Using panel data spanning eight fiscal years from 2014-15 to 2021-22, this study aims to measure the correlation between past performance and subsequent resource allocation at the organizational level and provide recommendations to improve PBB processes. The analysis found that for every one percentage point increase in average organizational performance, an additional 0.23 percentage points of spending was allocated in the subsequent budget, demonstrating a modest but statistically significant level of allocative efficiency. This result was not found for staffing allocations. These analyses provide some preliminary findings in the Canadian government context which support theories about the allocative efficiency of PBB. These findings differ from the results of an earlier study of PBB in Canada conducted by the Office of the Parliamentary Budget Officer (PBO) in 2014, which found no statistically significant correlation between performance and resource allocation at the organizational level. This study concludes by providing some recommendations to strengthen Canada’s PBB systems, including recommending Canada’s approach to PBB as an example of creating allocative efficiency, promoting the use of performance information in budgetary decision-making and politics, providing consistent and full public data to scholars and budgetary oversight bodies like the PBO for better analysis, and maintaining more consistent indicators across multiple fiscal years.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».