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Enregistrement W1792496537 · doi:10.17016/feds.2010.56

Capital Taxation with Entrepreneurial Risk

2010· article· en· W1792496537 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFinance and Economics Discussion Series · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policy and Economic Growth
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsCapital (architecture)WelfareGeneral equilibrium theoryDistribution (mathematics)Work (physics)Capital incomeMonetary economicsPhysical capitalLabour economicsMacroeconomicsInternational taxationTax reformPublic economicsHuman capitalMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper studies the effects of capital taxation in a dynamic heterogeneous-agent economy with uninsurable entrepreneurial risk. Although it allows for rich general-equilibrium effects and a stationary distribution of wealth, the model is highly tractable. This permits a clear analysis, not only of the steady state, but also of the entire transitional dynamics following any change in tax policies. Unlike either the complete-markets paradigm or Bewley-type models where idiosyncratic risk impacts only labor income, here it is shown that capital taxation may actually stimulate capital accumulation. This possibility emerges because of the general-equilibrium effects of the insurance aspect of capital taxation. In particular, for the preferred calibrated version of the model, when the tax on capital is 25 percent, output per work-hour is 2.2 percent higher than it would have been had the tax rate been zero. Turning to the welfare effects of a reform in capital taxation, it is examined how these effects depend on whether one focuses on the steady state or also takes into account transitional dynamics, as well as how they vary in the cross-section of the population (rich versus poor, entrepreneurs versus non-entrepreneurs).

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,206
Score d'incertitude au seuil0,664

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,167 · 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