Punishing in the Public Interest: Exploratory Canadian Evidence Pertaining to Convictions and Incarcerations for Tax Offences
Notice bibliographique
Résumé
Although naming and shaming is a deterrence strategy used by tax authorities, ostensibly to increase tax compliance, the contents of tax conviction notices in which taxpayers are named and shamed have not been investigated in empirical research. To this end, this study uses a sample of 2,570 taxpayers convicted of tax offences by the Canadian tax authority over a ten-year period (2006 through 2015) to identify key characteristics of convictions and incarcerations for tax crimes, and to understand how key conviction characteristics are associated with incarceration. Over this period, findings show that 55% of tax convictions in Canada relate to failure to file tax returns, and that 14% of convicted individuals are incarcerated for an average of 17 months. The mean unreported income per convicted taxpayer is $89,978, the mean unremitted excise tax per convicted taxpayer is $15,330, and the mean fine amount per convicted taxpayer is $48,201. Males are more likely to be convicted of a tax crime than females. Further, professionals are far more likely to be incarcerated than non-professionals. Results also indicate that underreporting related to excise tax as a form of tax evasion is more likely to result in harsher sentencing than underreporting related to income tax. Lastly, we observe a downward trend in convictions and incarceration over the 10-year span, such that the total convictions and incarcerations at the end of the sample period are roughly one-third of the convictions at the beginning. Implications for public policy are discussed.
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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 | 0,005 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».