The future for Ontario cider production and consumption: Assessment of Ontario's excise tax regime
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A competitive tax rate is necessary for products aiming to grow their market share, yet little is known about the cider beverage competitive tax landscape in the Province of Ontario, Canada. This report argues for the adoption of the similar tax treatment of Ontario beer towards Ontario cider. The purpose of assessing current cider tax treatment within Canada is to address the growing concern from local cider producers on this commodity's taxes. An analysis of current trends within the cider market, particularly concerning consumption and trade data, is examined for Canada, the United States, Belgium, France, Denmark, Netherlands, and the United Kingdom. In addition, an overview of consumption trends within Europe is assessed. The tax treatment between European alcoholic beverages is compared, with France charging lower tax on Cider than beer to the Netherlands charging over six times the rate on cider at 1.33 CAD/L. In contrast, the United States charges only 0.06 CAD/L on cider versus 0.04 CAD/L on beer. Canada charges 0.32 CAD/L on Cider and 0.24 CAD/L on beer. The findings from Europe's cider analysis suggest restructuring and lowering Ontario's taxation on cider's local production and the multiplier effect on the provincial and national economy. Sensitivity analyses demonstrate a minor decline in the tax rate would generate significantly more tax revenue to the government and, at a 2.4‐time multiplier, a positive effect economic impact of between 14 million and 28 million CAD while generating direct tax to the government of between 278,647 CAD and 479,274 CAD. Recommendations are provided for the Ontario government to implement a tax rate that favors both the government and local farmers and local processors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».