Book-Value Wealth Taxation, Capital Income Taxation, and Innovation
Notice bibliographique
Résumé
When is a wealth tax preferable to a capital income tax?When is the opposite true?More generally, can capital taxation be structured to improve productivity, incentivize innovation, and ultimately increase welfare?We study these questions theoretically in an infinite-horizon model with entrepreneurs and workers, in which entrepreneurial firms differ in their productivity and are subject to collateral constraints.The stationary equilibrium features heterogeneous returns and misallocation of capital.We show that increasing the wealth tax increases aggregate productivity.The gains result from the "use-it-or-lose-it" effect of wealth taxes when returns are heterogeneous, which causes a reallocation of capital from entrepreneurs with low productivity to those with high productivity.Furthermore, if the capital income tax is adjusted to balance the government's budget, aggregate capital, output, and wages also increase.We then study the welfare maximizing combination of wealth and capital income taxes and show that the optimal mix shifts towards a higher wealth tax and a lower capital income tax as the capital intensity of production increases.For a range of plausible parameter values, the optimal wealth tax is positive, whereas the capital income tax can be positive or negative (a subsidy).We then endogenize the entrepreneurial productivity distribution by introducing either ex ante innovation or entrepreneurial effort in production and show that this strengthens our results: by allowing entrepreneurs to keep more of the upside relative to a capital income tax, a wealth tax incentivizes more innovation and entrepreneurial effort, leading to larger increases in productivity, output, and welfare.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».