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Enregistrement W3126613143

An International Comparison of Tax Assistance for R&D: 2017 Update and Extension to Patent Boxes

2018· article· en· W3126613143 sur OpenAlexaffabout
John Lester, Jacek Warda

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueInnovation Policy and R&D
Établissements canadiensUniversity of WindsorUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtension (predicate logic)BusinessInternational tradeEconomicsComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Business investment in research and development (R&D) is widely recognized as providing benefits to the broader economy that exceed the benefits to the firms that perform the R&D. As a result of this externality or spillover, most governments provide support for R&D in order to encourage more of it. In 2017, 29 of the 35 members of the Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) provided tax incentives for spending on R&D. That’s up slightly since 2014, when we last prepared an international comparison of tax assistance for R&D. On the other hand, average support levels edged down from 2014 to 2017. In addition to these expenditure-based measures, 15 OECD countries provide preferential tax treatment for the income generated by commercializing R&D and other innovative activities. These income-based measures are often described as patent boxes, since they first applied to income realized from patented products and processes. In most cases, the qualifying patents did not have to be based on R&D performed in the country offering the incentive, so patent boxes were criticized for creating an incentive to shift taxable income without encouraging additional R&D. Recently, however, most countries have accepted the OECD recommendation that both the R&D and the income from its commercialization must be located in the same jurisdiction before an income-based incentive can be provided. With this linkage, income-based incentives can be a useful policy tool, particularly for large firms. Income- and expenditure-based incentives are likely to have similar impacts on the amount of R&D undertaken by large firms, but income-based measures have the advantage of providing a greater incentive to commercialize R&D in the implementing jurisdiction. They also blunt the incentive to shift the taxable income generated by commercializing R&D to lower-tax jurisdictions. However, smaller firms, who are more likely to be cashflow constrained, will respond less strongly to income-based measures since the subsidy is available with a delay. Further, small firms have limited opportunities to shift taxable income across international borders. Should the federal government implement an income-based tax incentive for R&D performed by large firms? A key consideration is what happens to tax revenue on income from commercialization of R&D. If a lower tax rate results in higher revenue as a result of tax base shifting effects, income-based measures have a clear advantage over their expenditure-based counterparts. Some competing jurisdictions have very low corporate income tax rates, so feasible reductions in federal tax rates may not generate tax base shifting effects large enough to make the policy a success. More information on how multi-national enterprises shift intellectual-property income out of Canada is required before proceeding with income-based tax incentives for R&D.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,541
Score d'incertitude au seuil0,436

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,250 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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