Empirical Studies of Taxation in BRICS Countries: Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
The cross-country studies in taxation could provide a number of unique advantages over national studies The paper aims to analyze existing empirical research devoted to tax issues in BRICS countries to classify them according to their aim and empirical base and answer the question: could BRICS countries really be compared in tax frame, and for what extend. The sample for this study includes all papers available in Science Direct, Google Scholar and E-Library databases, which include pair of words “tax” and “BRIC(S)” or “налог” and “БРИКС” simultaneously in the title, abstract, keywords. Literature sources were sorted by relevance and search depth was not limited. The literature review showed that studies devoted to taxation in BRICS countries have different approaches based on their aim and data. The most part of research is based on tradition approach (tax rates and tax legislation) only few research of taxes and related topics in BRICS are based on indices. We also separated several directions in studies related to taxation in BRICS countries: comparative description of taxation; tax avoidance and tax evasion and their determinants; examination of the particular tax or particular industry to find relevant experience to apply; examination the interaction between taxes and other variables (taxes and economic development; taxes and economic inequality; taxes and environment). The majority of articles do not aim to find some regularities for BRICS countries they only use these countries as random sample comparing them with G7 or MINT or other groups of countries. While almost the BRICS member countries are rapidly developing, they are diverse in culture, economic conditions and social and political structures. From this perspective we could not address to BRICS countries as a homogeneous group that could be used for observation in tax frame.
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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 | 0,005 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».