Réforme fiscale : quel rôle pour les modèles d’équilibre général calculable?
Bibliographic record
Abstract
Dans cet article, nous présentons les deux outils les plus utilisés pour analyser l’impact de réformes fiscales à savoir le coût marginal des fonds publics (CMFP) en équilibre partiel et les modèles d’équilibre général calculable (MEGC). Nous nous attardons ensuite aux MEGC et nous discutons leurs forces et faiblesses comme outils d’analyse économique. Puis, nous examinons quels comportements d’agents économiques sont principalement affectés par des réformes fiscales et comment ils peuvent être pris en compte dans les MEGC. Finalement, nous passons en revue un échantillon d’applications de modèles EGC appliqués à l’évaluation de l’impact de réformes fiscales sur l’efficacité et l’équité. Nous concluons avec quelques remarques sur la pertinence de la littérature quant aux politiques et nous formulons des recommandations sur la façon d’utiliser les modèles EGC pour apporter une contribution valide aux débats autour de réformes fiscales.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".