Notice bibliographique
Résumé
Informed by Aristotle's theory of justice and Reuven Avi-Yonah's views about goals of taxation, this article formulates a reciprocity-based framework for a systematic assessment of the normative merits and effectiveness of taxes, and tests this framework using the diverted profits tax (DPT) and the digital services tax (DST) imposed by the United Kingdom on some multinationals. This assessment is helpful in identifying changes in tax design and other conditions that may be necessary to make a particular tax "just" in terms of absolute or relative substantive justice. Drawing on Aristotle's types of justice, taxes can be classified as universal, distributive, or corrective. From a reciprocity perspective, each tax, depending on its type, contributes to the well-being of a community, but in a different way: universal taxes are contributions to the provision of public goods generally; distributive taxes ensure that members of the community who can pay more contribute more to the provision of public goods; and corrective taxes aim to prevent tax free-riding and seek compensation from free-riders for the harms that they cause by not paying taxes and thus jeopardizing the provision of public goods. This article concludes that the UK DPT is a corrective tax, and it is a just tax. In contrast, the UK DST is likely a distributive tax, and it is just only if its economic burden falls on the firms providing widely used digital platforms. Broadening the tax base would transform the UK DST into a universal tax and change its primary goal from wealth distribution to revenue raising. As a universal tax, the UK DST can be viewed as a just tax because the production and distribution of digital services require extensive use of specific public goods, such as the Internet's infrastructure.
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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 | 0,008 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,016 |
| Communication savante | 0,009 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».