Une analyse des taux marginaux effectifs d'imposition au Québec
Notice bibliographique
Résumé
Cet article dresse un portrait de la situation des taux marginaux effectifs d'imposition (TMEI) sur le revenu de travail au Québec. Il vise à permettre une meilleure compréhension de l'impact des politiques gouvernementales sur le comportement des agents économiques. À l'aide d'un modèle de microsimulation comptable reproduisant les systèmes d'impôts et de transferts au Québec pour 2002, nous mesurons les TMEI qui résultent de l'interaction des mécanismes de perception et de redistribution. En outre, nous en évaluons la répartition au sein de la population. L'analyse de ces taux démontre, entre autres, que la politique familiale du gouvernement, dont l'aide est ciblée vers les familles à faible revenu, engendre des TMEI élevés attribuables à la réduction généralement rapide des transferts avec le revenu de travail. Ainsi, plus du quart des chefs de famille monoparentale ont un TMEI pouvant atteindre, et même excéder, 80%. Quant aux familles biparentales, elles font majoritairement face à un TMEI qui approche 50%. Nous montrons l'importance de tenir compte de l'hétérogénéité, à la fois selon les types de familles et selon les niveaux de revenu, de manière à bien évaluer la variabilité des TMEI à travers la population.
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 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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».