Excise Tax Avoidance: The Case of State Cigarette Taxes
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we contribute new empirical results about consumers' decisions to avoid cigarette excise taxes, and a new applied welfare economic analysis of optimal excise taxation with tax avoidance.We examine direct measures of consumer excise tax avoidance in novel individual-level data from the 2003 and 2006 -2007 Tobacco Use Supplements to the U.S. Current Population Survey.We estimate reduced-form models and a structural endogenous switching regression model.In the structural border-crossing equation, the decision to cross the border depends on the difference between the endogenous homeand border-state prices.The reduced-form and structural results show that the probability of cross-border cigarette purchases responds in predictable ways to the economic incentives created by the distance to the border and state tax differentials.To our knowledge, we are also the first study to extend the formula for optimal Pigouvian corrective taxation to incorporate excise tax avoidance.Taking into account tax avoidance implies the optimal tax is substantially below the simple Pigouvian tax that internalizes external costs.In illustrative calculations for 2003, we find that in 20 states the optimal tax that accounts for tax avoidance is at least 20 percent smaller than the simple Pigouvian tax.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».