MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2587035607 · doi:10.5539/ibr.v10n3p42

Tax Policy and Foreign Direct Investment: Empirical Evidence from Mauritius

2017· article· en· W2587035607 sur OpenAlexvenueno aff
Sharvesh Digumber, Hemavadi Soondram, Bhavish Jugurnath

Notice bibliographique

RevueInternational Business Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Taxation and Avoidance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForeign direct investmentTreatyDouble taxationEconomicsInternational economicsTax treatyMonetary economicsWithholding taxPer capitaCapital (architecture)Ad valorem taxBusinessPublic economicsTax avoidanceInternational tradeMacroeconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study demonstrates, through the use both qualitative and quantitative data, that there are several factors determining Foreign Direct Investment flows between two countries. A total of 180 accountants were surveyed in this study, whereby the majority of respondents agreed that Capital Gains Tax is an important factor determining FDI flow within a tax treaty but is not the only significant factor. The study also used regression analysis through a gravity equation to confirm the survey’s conclusion. Using Mauritius and a host of its tax treaty partners as proxies, it was found that Gross Domestic Product per capita, Capital Gains Tax, common language and distance were major factors affecting Foreign Direct Investment flow in a bilateral tax treaty. This study gives a good insight on the reasons why foreign investors use the Mauritian tax treaty network as a platform for investment. The main rationale for such investments was attributed to Mauritius offering a 0% Capital Gains Tax rate and being a low tax jurisdiction. However, this study sheds new light on this reasoning and provides evidence that investment does not depend solely on Capital Gains Tax levy but also a host of other important factors.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,211
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Business ResearchMême sujetCorporate Taxation and AvoidanceTravaux en français237 207