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Enregistrement W2292110866

Tax Morale and Trust in Public Institutions

2015· preprint· en· W2292110866 sur OpenAlexaff
Wilfried Anicet Kouakou Kouame

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2015
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueTaxation and Compliance Studies
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEndogeneityPublic economicsPublic goodCompliance (psychology)VotingWorld Values SurveyEconomicsTax reformControl (management)Public institutionEmpirical evidenceTax evasionSurvey data collectionBusinessPolitical scienceMicroeconomicsSocial psychologyPsychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One significant puzzle in economics is to explain why people pay their taxes and why there are so many differences in tax compliance across countries. Tax morale literature has sought to tackle this puzzle with a sparse evidence from the relationship between taxpayers and public authorities. This paper sheds light on an important channel whereby trust in public institutions raises taxpayers’ willingness to comply. The theoretical framework goes beyond the standard model of tax evasion by allowing both social norms and the interactions with public institutions. The empirical approach uses the World Values Survey 2010-2014 to show the evidence that trust in public institutions increases tax morale. The findings suggest that in both advanced and developing countries, trust in public institutions is a key determinant of tax morale along with the social norms about tax compliance. The paper addresses endogeneity issues between tax morale and trust in public institutions using the historical data on slavery at the ethnic group level and the taxpayers voting behavior. The findings are robust using alternative identification strategy and additional control variables.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,182
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,154 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
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

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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