Une étude économétrique de l'impact des dépenses publiques et des prélèvements fiscaux sur l'activité économique au Québec et au Canada
Bibliographic record
Abstract
Quel est l’impact des politiques des gouvernements sur l’activité économique au Québec et au Canada ? Les taxes ont-elles un effe t négatif par les distorsions qu’ elles induisent ? Les dépenses stimulent-elles l’activité ? Le bilan est-il neutre, positif ou négatif d’un point de vue macroéconomique ? Nous proposons ici d’adresser ces questions, de clarifier les mérites respectifs des diverses approches empiriques et\nde proposer une série de réponses dans le contexte du Québec et du Canada. Nous mesurons en particulier l’impact quantitatif des dépenses publiques et des prélèvements fiscaux sur l’activité économique\ndans ces deux zones géographiques. Pour cela, nous utilisons une approche économétrique de type vecteurs-autorégressifs qui peut être qualifiée de « semi-structurelle » (SVAR). Pour la première fois,\nnous appliquons ce type d’approche à l’économie québécoise en raison de la disponibilité récente\nde données trimestrielles se rapportant à certains agrégats nécessaires à la réalisation d’une telle\nétude.\nNos principaux résultats sont les suivants : 1) les chocs fiscaux et les chocs de dépenses sont relativement persistants, surtout en ce qui concerne les dépenses; 2) de tous les chocs étudiés, les chocs d’activité sont les plus persistants; 3) les dépenses publiques influent sur l’activité économique à court terme, mais modestement; 4) les effets distorsifs des taxes réduisent l’activité économique; 5) lorsque les effets cumulés des mécanismes 3) et 4) se propagent dans le temps, les effets négatifs des taxes semblent\nl’emporter après quelques années. Quant aux deux autres résultats dont la robustesse reste à vérifier mais qui ouvrent des perspectives intéressantes : 6) les multiplicateurs de dépense au niveau fédéral sembleraient inférieurs par rapport à ceux au niveau provincial, et 7) les effets distorsifs des taxes y seraient plus forts.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".