Real VATs vs the Good VAT: Reflections from a Decade of Technical Assistance
Notice bibliographique
Résumé
This article explores the distinction between real value‑added taxes (VATs) and the good VAT in developing countries. The article draws on real‑world examples from a decade of work on technical assistance and international projects in Africa, the Caribbean, Central and South America, Central Asia, the Middle East and Persian Gulf regions. It reviews several problem areas that illustrate the depth of the divide between real VATs and the good VAT: first, the “big‑4” issues; second, situations when policy and administration clash; and third, situations in which coordination between agencies breaks down. “Big‑4” issues involve problems that plague many VATs in developing (and developed) countries: exemptions; non‑export zero rating; multiple rates; and unsuitable thresholds. Frontier issues (real property, financial services, and imported services and e‑commerce) also sharply highlight the disconnection between policy wishes and administrative realities in developing countries. Tax policy and administration often clash in the areas of registration and segmentation, VAT withholding, handling of refunds, and the failure to generally apply the statutory provisions of the VAT law and regulations. Coordination problems often arise between government agencies or ministries. Areas of conflict include: discretionary waivers; tax incentives; para‑fiscal levies; coordination of import duties, excises and VAT; and (last but not least) data integration between customs and domestic tax administrations. The conclusion sets out some ideas on the challenges for VAT to move forward.
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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 | 0,023 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,037 |
| Communication savante | 0,027 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».