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Enregistrement W3024232241 · doi:10.1111/caje.12433

The incidence of income taxes on high earners in Canada

2020· article· en· W3024232241 sur OpenAlexaffvenueabout
Stephen Gordon

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Economics/Revue canadienne d économique · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policy and Economic Growth
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiberian dollarEconomicsLabour economicsPersonal incomeWages and salariesPersonal income taxIncome taxDistribution (mathematics)Value (mathematics)Demographic economicsEconomic inequalityIncome distributionInequalityGross incomeState income taxPublic economicsTax reformMacroeconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article explores the “brain drain” explanation for the concentration of incomes in Canada during the past 30 years, namely, that high‐skilled Canadians make use of high salaries on offer in the United States to extract higher salaries at home. If this is the case, then for a given level of US salaries, the threat to accept outside offers should be more credible when the Canadian dollar is depreciating against the US dollar, and weaker when the Canadian dollar is appreciating. The data are broadly consistent with this claim: income concentration worsened during the depreciations of the 1980s and 1990s, and eased when the Canadian dollar began to appreciate in value. The article develops a simple two‐parameter model based on the propositions that high earners in Canada can use US salaries to bargain for higher salaries, and that Canadian high earners can shelter part of their income from personal income taxes. It also offers some preliminary evidence about the parameter values consistent with available data. The results suggest that higher top marginal personal income tax rates may potentially accentuate top‐end after‐tax income inequality. If high earners are able to use their bargaining power to extract pay increases to offset higher tax rates, then the burden of increased personal income taxes will be deflected elsewhere, and may even have the perverse effect of making the after‐tax income distribution more unequal than it was before.

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)0,006
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,371

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0030,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,163
Écart entre enseignants0,062 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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