THE IMPACT OF THE TAX SYSTEM STRUCTURE ON THE NARROWING OF INCOME DISPARITIES IN OECD COUNTRIES
Notice bibliographique
Résumé
Social disparities have a common and consistent character in the vast majority of contemporary countries. The level of income inequality in OECD countries has grown in the past 30 years and is still rising. Taxes and tax systems, aside from social transfers, are fiscal instruments widely used in compensation policy. The aim of the article is to define the optimal structure of tax systems (i.e. the share of different tax categories in tax revenues) in terms of narrowing income disparities. To achieve this aim, scatter diagrams have been used. For the purpose of the article a tentative hypothesis has been formulated that the optimal tax system in terms of narrowing income disparities is characterised by a relatively large share of Personal Income Tax and at the same time a relatively low share of consumption taxes in tax revenues. The detailed analysis is focused on the countries for which the full data is available. The group of countries covers some “old” member states of the European Union (Austria, Belgium, Finland, Greece, Ireland, Italy, Luxembourg and the United Kingdom), the South- -East European countries (the Czech Republic, Estonia, Poland, the Slovak Republic and Slovenia) as well as non-EU countries (Canada and Iceland). These countries represent different levels of socio-economic development and, as a result, the variety of situations concerning the distribution of income.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».