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Enregistrement W4289004328 · doi:10.7302/6295

Three Essays in the Economics of Taxation

2022· article· en· W4289004328 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDeep Blue (University of Michigan) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policy and Economic Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsPositive economicsNeoclassical economicsPublic economicsMathematical economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dissertation presents three essays advancing the theory of taxation. The first chapter presents a new method for evaluating proposed reforms of progressive piecewise linear tax schedules. Typically, estimates of the elasticity of taxable income (ETI) are used to predict taxpayer responses to changes in tax rates and/or tax bracket thresholds. In this chapter, I show that elasticities are not always needed for this task; the ``bunching mass'' at a bracket threshold (the share of taxpayers locating there) is a sufficient statistic for the revenue effect of behavioral responses to small changes of the threshold. Building on this finding, revenue forecasting and welfare analysis of threshold changes can be conducted using the pre-reform distribution of taxable income alone. I apply these results in an analysis of the Earned Income Tax Credit, an exercise which motivates extensions addressing taxpayer optimization errors, tax rate heterogeneity, large reforms, and income and participation effects. My approach complements existing bunching methods: it avoids key limitations of bunching-based ETI estimation, but addresses a relatively narrower set of policy questions. The second chapter explores the evolution of economic inequality and political inequality in a democratic society where these two types of inequality mutually reinforcing. I introduce a simple dynamic model of democratic redistribution where, in each period, two candidates compete in an election by proposing how a fixed amount of income will be divided amongst a group of citizens in the next period (i.e. pure redistribution policy). Campaign spending is financed by citizen political donations, leading to inequality of political influence favoring wealthier citizens. This creates a feedback loop through which the current distribution of income affects the future distribution. If the marginal dollar of income yields a sufficiently large increase in political influence, long run convergence to a plutocratic equilibrium can occur for arbitrarily small levels of initial economic inequality. The opposite scenario is also possible: a society which is initially extremely unequal may nonetheless be destined for egalitarianism. The long run distribution of income can exhibit extreme sensitivity to initial conditions: tiny differences in initial inequality may determine whether democratic redistribution leads to plutocracy or egalitarianism. Turning to a version of the model where elections are fought over a nonlinear income tax, I show that the same conditions that determine whether convergence to egalitarianism occurs in the pure redistribution model also dictate whether taxation of the rich is possible in the nonlinear tax model. The third chapter employs a variant of the election model from the second chapter to examine the optimal tax treatment of political contributions. Adopting the normative stance that inequality of political influence is undesirable, I characterize the optimal nonlinear tax schedule on political donations. Sufficient statistics for optimal policy include not only donation demand elasticities, but also the marginal efficacy of campaign spending, and the effect of taxes on the sensitivity of donations to candidate policy platforms. Using numerical simulations, I provide proof-of-concept results showing that this framework can rationalize real world policies such as the nonlinear subsidy schedules present in Canada. These feature generous marginal rates of subsidy on the first dollar of political donations, with rates of subsidy declines in donation amount.

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)0,000
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,223
Score d'incertitude au seuil0,838

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,163
Écart entre enseignants0,142 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2022
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