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Enregistrement W2332238415

Piercing the Veil: Private Corporations and the Income of the Affluent

2016· preprint· en· W2332238415 sur OpenAlexaffvenueabout
Michael Wolfson, Michael R. Veall, William Neil Brooks, Brian Murphy

Notice bibliographique

RevueCanadian Tax Journal/Revue fiscale canadienne · 2016
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing, Finance, and Neoliberalism
Établissements canadiensStatistics CanadaYork UniversityMcMaster UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessDemographic economicsEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A great deal of attention has been given recently to trends in income inequality, especially to observations that the most dramatic changes have been occurring among the top 1 percent. The key source of data in Canada for these results is individuals' income tax returns. This study extends these analyses by considering the potentially important role played by private companies. Even though individual income tax data are based on an inclusive definition of income, that definition does not include economic income received via privately owned companies. Having a private company offers a number of benefits, especially limited liability. It further offers potentially significant income-tax-planning benefits, including access to lower effective income tax rates through the small business deduction, tax deferral, and opportunities for income splitting. The omission of such economic income means that estimates of inequality levels and trends may be significantly biased. This study draws on a new anonymous linkage of income tax returns filed by Canadian-controlled private corporations (CCPCs) with a sample of their owners' individual income tax returns under the authority and protection of the Statistics Act. We first describe the conceptualization of the role of private corporations in income inequality analysis, and the methods adopted for this study. We present our initial results, including the extent of use of private corporations in various forms, and the impacts on measured income inequality, especially in the upper tail of the distribution. In sum, top income shares are significantly higher when CCPC incomes are included.

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)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,668
Score d'incertitude au seuil0,883

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,160 · 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
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

Citations18
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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