Novel Configuration of Formulary Apportionment Using the Correlated Random Effect Approach
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines various configurations of the formula under the formulary apportionment methodology from the perspective of the explanatory power of the variability in profitability of multinational companies with the aim to identify the best-performing formula based on analytical evidence of panel microeconomic data.The considered configurations of the formula are based on the novel composition of the allocation formula indicated under the BEFIT proposal, preceding the CCCTB proposal, and traditionally used formulas, at the sub-national level, in Canada and the United States.The empirical analysis uses microeconomic panel data obtained from the Orbis database for 77,087 subsidiaries affiliated with 2,283 parent companies observed from 2011 to 2020.Utilising the correlated random effect approach, accounting for time-specific effects, including the time-constant explanatory variables such as economic activity, classified by NACE codes and the EU Member States' jurisdiction, this paper devises a novel formula configuration.Besides a novel configuration of the apportionment formula, consisting of sales, costs of employees, tangible and intangible assets, this paper estimates proportional weights of apportionment factors and concludes with policy recommendations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».