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Enregistrement W1970747503 · doi:10.1177/109114210102900603

Specific Inputs, Value-Added, and Production Linkages in Tax-Incidence Theory

2001· article· en· W1970747503 sur OpenAlexaff
Kul B. Bhatia

Notice bibliographique

RevuePublic Finance Review · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policy and Economic Growth
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStylized factProduction (economics)EconomicsTax incidenceFactors of productionValue (mathematics)MicroeconomicsEconometricsProcess (computing)Production theoryMacroeconomicsPublic economicsIndirect taxTax reformComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Factors of production that cannot be moved from one activity to another due to their intrinsic nature, location preferences, mobility restrictions, or licensing requirements were featured prominently in the tax literature of the 1970s. Immobile factors, however, often produce inputs for other sectors. Several examples of this type that enhance and enrich some well-known existing models are presented. The value-adding process and cross-sector connections are explicitly specified. The new tax-incidence results often resemble those in mobile-factors-only (mfo) models in spite of one or more sector-specific inputs. Numerical examples, based on stylized U.S. data, illustrate the results and highlight the difficulties that arise in defining equivalent specifications. Goods mobility offsets some effects of factor immobility, but the computed tax elasticities are rarely the same as in mfo models. The Marshallian short-run/long-run distinction, blurred somewhat by production linkages, does not disappear.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,720
Score d'incertitude au seuil0,941

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,001

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,189 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations5
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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