Correlations of Taxation and Macroeconomic Indicators in the OECD Member Countries from 2014 to the First Year of the Crisis Caused by COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the characteristics and inter-relationships of tax systems in the OECD countries over the period 2014–2020, i.e., from a relatively consolidated economic period until the end of the first year of the COVID-19 pandemic. A predictable tax system is essential for the proper functioning of the economy. One of our two main research objectives was to develop a composite indicator for taxation, consisting of tax rates and tax administration time. This composite indicator was then tested using multivariate statistical methods. Our second research objective was to explore the correlation between tax rates, tax burden indicators and macroeconomic indicators over the period 2014–2020, focusing on three years, 2014, 2019 and 2020. An important criterion for the choice of the study years was that 2014 was considered the first overall year of recovery from the crisis, 2019 the last year before the COVID-19 pandemic, and 2020 the first year affected by the pandemic. We investigated the significant differences between the composite indicator categories and the tax burden macroeconomic indicators, and examined and tested correlations between the variables under study (tax rates, tax burden and macroeconomic variables). We found that the amount of working time spent on tax administration is decreasing, presumably due to the increasingly digitalised environment, but this trend has been slightly interrupted by the pandemic. Furthermore, we found that countries with more complex tax systems with a high tax burden perform worse on certain macroeconomic indicators, mainly in southern Europe from a geographical perspective; however, these potentially more burdensome, higher-rate tax systems of more developed countries do not put these countries at a competitive disadvantage. This reflects on the fact that these countries rely on the monetarist school rather than the Keynesian school, a fact which was also compared and considered in our paper.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».