Rethinking Tax Systems: How Heterogeneous Tax Mix Shapes Income Inequality in European OECD Economies
Notice bibliographique
Résumé
Divergences in tax policies are evident among European OECD economies, due to varying priorities of efficiency vs. equity, influenced by the forms of direct vs. indirect taxation. The special interest of this paper is to identify how different tax forms (direct—corporate and personal income taxes (CIT, PIT); and indirect—value added tax (VAT)) affect inequality in European OECD economies in the period 2003–2020. Using heterogeneous non-stationary panel models and the (Pooled) Mean Group (PMG/MG) methods of estimation, a long-run negative relationship between direct tax forms (CIT, PIT) and the Gini coefficient was discovered, meaning that utilizing progressive direct tax forms resulted in more equity. The error-correction terms are heterogeneous, showing that developed economies decrease income inequality by using direct taxes more efficiently than emerging European OECD economies. The short-run statistically significant relationships between VAT and the Gini coefficient are discovered, meaning that certain European OECD economies effectively use VAT revenue to achieve greater equity in society. This study demonstrates that the use of indirect tax forms may be beneficial in terms of collecting more tax revenues, and that using them for redistributive programs can reduce inequality while maintaining economic efficiency.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».