Policy Forum: Liability Without Control - The Curious Case of Pension Income Splitting
Notice bibliographique
Résumé
Canadian pensioners are now allowed to split income from an employer pension and, in the case of people 65 and older, income from a registered retirement income fund, a registered retirement savings plan (RRSP) annuity, and some other forms of annuity. In this commentary, I argue that pension income splitting has no efficiency benefits and involves significant revenue sacrifices. From an equity perspective, pension income splitting benefits some of the least needy taxpayers in Canadian society and inhibits equality between men and women. Administratively, pension income splitting under the current rules is inferior to a number of other methods of achieving the same distributional outcomes; in particular, it imposes tax liabilities on the lower-income spouse, who may lack the means to pay those liabilities. There are better ways of achieving the government's goals, such as allowing for retroactive conversion of personal to spousal RRSPs or transferring basic rate tax room as opposed to tax liabilities. There are also better ways of spending money on older Canadians - for example, expanding the reach of the guaranteed income supplement.
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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 | 0,016 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,024 |
| Communication savante | 0,015 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,078 | 0,040 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».