Social Infrastructures Tax Evasion and Productivity
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we examine the hypothesis that poor social infrastructures in developing countries influence firms' tax evasion. Using firm-level data from the World Bank Enterprises Survey (WBES) across 43 African and Latin American countries, we provide evidence which is consistent with this hypothesis. In particular, we show empirically that the level of distortions generated by poor social infrastructures is positively correlated with firms' tax evasion. We develop a general equilibrium model where entrepreneurs use tax evasion to counterbalance additional costs and losses generated by poor social infrastructures. In our model, the economic environment consists of heterogeneous firms which maximize their profits and make tax evasion according to the level of idiosyncratic distortions generated by poor social infrastructures, a representative household which maximizes his inter-temporal utility, and a government which balances its budget constraint. We calibrate the model to the United States economy and treat this countries as an economy with no distortions as is standard in the literature. The model is simulated for a sample of African and Latin American countries using each country specific joint distribution of productivity and distortions. We validate the model by showing that simulated aggregate output and tax evasion are strongly correlated with the data. Moreover, and the model explains the observed income variation and 61\% of variation in tax evasion across these countries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».