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Enregistrement W1592529321

2002-5 Measuring Effective Tax Rates on Human Capital: The Canadian Case

2002· preprint· en· W1592529321 sur OpenAlexaffabout
Kirk A. Collins, James Davies

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2002
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policy and Economic Growth
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEarningsHuman capitalEconomicsLabour economicsSubsidyCapital incomePercentileDistribution (mathematics)IncentiveDemographic economicsInternational taxationPublic economicsTax reformFinanceMicroeconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper analyzes the impacts of a wide range of tax provisions on the incentive to invest in human capital, and shows how these effects can be quantified using effective tax rates, or ETRs.The approach is illustrated using data for Canada.For individuals with median earnings, ETRs on the human capital formed in first-degree university study are sizeable, although not as large as for physical capital in Canada.When the expenditure side and its direct subsidies are also taken into account, the net effective tax rate on human capital becomes negative.The taxation of human capital is far from uniform.ETRs vary by income level, gender, part-time vs. full-time study, whether students have loans, number of dependants, and use of sheltered savings plans.Workers at higher percentile levels of the earnings distribution throughout life may face ETRs substantially higher than those for low-income workers, as a result of progressive income taxation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,640

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,010
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,186
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,106 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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