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Enregistrement W2474470468 · doi:10.55016/ojs/sppp.v9i1.42577

The Costliest Tax of all: Raising Revenue through Corporate Tax Hikes can be Counter-Productive for the Provinces

2016· article· en· W2474470468 sur OpenAlexaffabout
Ergete Ferede, Bev Dahlby

Notice bibliographique

RevueThe School of Public Policy Publications · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policy and Economic Growth
Établissements canadiensUniversity of CalgaryMacEwan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRaising (metalworking)BusinessTax revenueTax creditRevenueAccountingEconomicsPublic economicsEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Raising taxes can come at a serious cost. Not just to the taxpayer, of course, but to the economy. Every tax hike naturally leads people or companies to reallocate resources in ways that are less productive, resulting in a loss of income-generating opportunities. At a certain point, raising taxes becomes manifestly counterproductive, with the revenue lost due to the negative economic effects outweighing any tax gains. In cases like that, a government would actually raise more money by lowering taxes, broadening the tax base, than it does by increasing taxes. In fact, an analysis of the tax-base elasticities of the provinces, using data from 1972 to 2010, reveals that this very phenomenon is what occurred in Saskatchewan, which raised corporate taxes to a point where it began to backfire, sabotaging the government’s goal of raising more revenue. It also occurred in New Brunswick, Newfoundland and Labrador, P.E.I., and Nova Scotia. In all these provinces, tax increases on corporate earnings actually ended up yielding less for the provinces than the provincial governments would have collected had they instead lowered corporate income taxes. In five other provinces, governments undermined their own provincial economies over the same period, raising corporate taxes when they would have been better off actually cutting the corporate income tax, and making up the difference with a revenue-neutral sales tax. Alberta, Ontario, British Columbia, Manitoba and Quebec all paid dearly for the decision to hit corporations with higher taxes, by sacrificing what could have been significant welfare gains had they sought to raise the same amount of revenue through higher sales taxes (or in the case of Alberta, a new sales tax). Quebec, at least, has lower tax-base elasticity than the others, however, possibly due to its unique cultural and linguistic characteristics, which may make it somewhat less likely for people and investors to leave the province. The evidence clearly demonstrates that corporate income taxes are far more sensitive to changes in the provincial tax rate than are personal income taxes or general sales taxes. Of course, it is not hard to see why politicians may feel political pressure to raise taxes on corporations, who do not vote, rather than passing tax increases onto residents, who do. But, while taxing corporations may be popular, preferred both by the voters and the politicians, when creating greater economic opportunities for their residents, provinces would have been far better off, over the measured 38-year period, looking elsewhere for additional revenue. As politically contentious as it may be, that means going easier on corporations and instead raising personal income and sales taxes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,190

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,132
Tête enseignante GPT0,292
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 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'étudeSans objet
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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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