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Enregistrement W2137705737 · doi:10.7202/011392ar

Réactions des contribuables aux variations des taux marginaux d’impôt : une étude portant sur des données de panel au Canada

2005· article· fr· W2137705737 sur OpenAlexaffvenueabout
Robert M. Gagné, Jean-François Nadeau, François Vaillancourt

Notice bibliographique

RevueL Actualité économique · 2005
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Labor, and Family Dynamics
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversity of British ColumbiaHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette étude porte sur l’évaluation de l’élasticité des revenus déclarés relativement au taux marginaux d’impôt sur le revenu au Canada. L’étude s’appuie sur des données provinciales agrégées de 1972 à 1996. Le modèle économétrique permet d’expliquer conjointement les parts de trois classes de revenus : 50 000 $ - 100 000 $, 100 000 $ - 150 000 $ et 150 000 $ et plus. Ce modèle tient compte à la fois des effets spécifiques aux provinces et au temps. De plus, la spécification utilisée prend en considération les conditions macroéconomiques générales (PIB et taux de chômage) ainsi que la distribution sous-jacente des revenus (coefficient de Gini). Par ailleurs, les résultats d’un modèle expliquant la part du nombre de contribuables dans chaque classe de revenus sont également examinés. Les résultats montrent qu’au cours de la dernière partie de la période étudiée (soit de 1988 à 1996), les contribuables appartenant aux classes de revenus les plus élevés (100 000 $ et plus) étaient sensibles aux variations des taux marginaux d’impôt à un point tel que toute augmentation de ces taux entraînait une baisse plus que proportionnelle des revenus déclarés et, par conséquent, une diminution des revenus de l’État. Les résultats complémentaires provenant du modèle portant sur le nombre de contribuables (par classe de revenus) démontrent que ces baisses de revenus s’expliquent par la migration des contribuables vers des niveaux de revenus (et de taxation) plus faibles.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,551
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,262
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.

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

Citations2
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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