Allocating taxable income for provincial corporate income taxation in Canada, 2015-2017: practice and analysis
Notice bibliographique
Résumé
Canada is one of the few countries in the world where an intra-country formula allocation (FA) mechanism plays an important role in the taxation of corporate income by sub national governments, that is provinces. This paper presents and analyses information prepared for its authors by CRA on the allocation of taxable income between provinces for three years: 2015, 2016 and 2017. Profits allocated using the FA approach account for about one third of taxable income. The Income tax regulations contain one general formula and nine sector specific formulas, the general one is used to allocate more than 85% of revenues between provinces. The second most important one pertains to the banking sector. The formulae used by the CRA date back mainly to 1947 and have applied to all provinces since 1960.They have not been the object of much analysis. In particular the use of a two factor formula with weights of 50% for each of payroll and revenues has not been much discussed. The paper thus presents both the existing distribution of taxable revenues between provinces and simulates what it would be if one of alternative formulas either used in the United States or under examination in Europe was used. The three factor formula would change the distribution of taxable income significantly between provinces
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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 | 0,006 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».