Oferta endógena de trabajo\nen un MEGC birregional
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Abstract
"Este artículo presenta las innovaciones más relevantes que comporta el modelo de equilibrio general computable (MEGC) multisectorial birregional de Quebec y del resto de Canadá, desarrollado para el Ministerio de Hacienda de Quebec. Las innovaciones que resaltan son la oferta endógena de trabajo por los hogares; el uso de tasas efectivas marginales de imposición (TEMI), para la modelización de la fiscalidad, y la movilidad parcial del capital.La oferta de trabajo endógena incluye el tiempo libre dentro de las funciones de utilidad Stone-Geary de los hogares. El modelo distingue tantos tipos de tiempo libre como categorías profesionales de trabajo existentes. No obstante, para evitar que aparezcan elasticidades-precios cruzadas no nulas de las ofertas de trabajo, hemos elaborado una especificación denominada Coloc, en la que cada hogar representativo se describe como un grupo de individuos que maximizan su utilidad de manera independiente mientras sus preferencias por el consumo de bienes sigan siendo las mismas. Como resultado se tiene un modelo en el que la demanda de consumo de bienes es la misma que en un sistema lineal de gastos (Linear Expenditure System) estándar; mientras que la oferta de trabajo de cada categoría por un hogar dado es independiente de la tasa de salario de las demás categorías.El enfoque de las TEMI se aplica a la imposición de los ingresos de capital, para calibrar la cuña fiscal que fuerza el régimen de imposición entre la remuneración que reciben los poseedores de capital y el valor del producto marginal. La introducción de las TEMI resulta interesante cuando el capital no es fijo, es decir, cuando hay movilidad entre sus utilizaciones opuestas; sin embargo, en lugar de tornar al capital perfectamente móvil, hemos elegido dejarlo parcialmente móvil entre las industrias y las regiones, al imponer un límite superior a la cantidad de capital que puede abandonar una cierta industria en una cierta región. Además, hemos introducido un cierto grado de movilidad internacional del capital, en forma de una función con elasticidad-precio constante. Los resultados de las simulaciones muestran que el modelo se comporta de acuerdo a los avances teóricos"
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 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".