Effective Tax Levels using the Devereux/Griffith Methodology : Project for the EU Commission TAXUD/2008/CC/099, Final Report 2012
Notice bibliographique
Résumé
[Introduction] This 2016 report of the project TAXUD/2013/CC/120 presents estimates of the effective tax rates on investment in the EU member states, FYROM and Turkey as well as Norway, Switzerland, Canada, Japan and the United States. The work presented in this report updates for the year 2016 the analyses of the previous projects within the former Framework Contract TAXUD/2008/CC/099 and the current Framework Contract TAXUD/2013/CC/120. Following the methodology used in previous work, we apply the Devereux and Griffith framework to compute effective tax levels. The report considers primarily taxes on corporations in each country, but also includes analyses of personal taxes on investment and saving. It also considers both cross-border investment and investment by small and medium sized enterprises (SME). Background information to the applied model can be found in Devereux and Griffith (1999, 2003), Schreiber et al. (2002) and European Commission (2008, p. 3-54). In addition, the European Commission has recently published studies on the specific impact of interest and inflation rates, tax planning and the debt/equity bias on forward-looking effective tax rates. This report is organized as follows. Section A introduces the tax parameters for the period 1998 - 2016 covered by this report. These tax parameters form the basis of the computations of effective tax rates. Section B provides worked examples for several countries for a better understanding of the model. Section C then provides detailed results for domestic investment in all countries covered in this report. In addition to results focusing on the corporate level, this report comprehensively includes the analysis of personal taxes on investment and saving at the shareholder level for three different types of shareholders when calculating effective tax rates on domestic investment. Section D presents estimates for effective tax burdens of cross-border investment if all countries were either locations of investment or locations of the investor. Finally, Section E provides effective tax burdens of SMEs in selected countries. Please note that all results presented in this report refer to the legal situation as of 1 July 2016.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».