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Enregistrement W4323044942 · doi:10.1093/restud/rdad028

Salience and Taxation with Imperfect Competition

2023· article· en· W4323044942 sur OpenAlexaff
Kory Kroft, Jean‐William Laliberté, René Leal-Vizcaíno, Matthew Notowidigdo

Notice bibliographique

RevueThe Review of Economic Studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policy and Economic Growth
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsImperfect competitionSalience (neuroscience)Tax incidenceMicroeconomicsCommodityImperfectEconometricsCompetition (biology)EndogeneityPublic economicsIndirect taxTax reform

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper studies commodity taxation in a model featuring heterogeneous consumers, imperfect competition, and tax salience. We derive new formulas for the incidence and marginal excess burden of commodity taxation highlighting interactions between tax salience and market structure. We estimate the necessary inputs to the formulas by using Nielsen Retail Scanner and Consumer Panel data covering grocery stores and households in the U.S. and detailed sales tax data. We estimate a large amount of pass-through of taxes onto consumer prices and find that households respond more to changes in prices than taxes. We also estimate significant heterogeneity in tax salience across households. We calibrate our new formulas using these results and conclude that essentially all of the incidence of sales taxes falls on consumers, and the marginal excess burden of taxation is larger than estimates based on standard formulas that ignore imperfect competition and tax salience.

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)0,001
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 enseignants0,360
Score d'incertitude au seuil0,631

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations15
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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