Tax Loss Utilization and Corporate Groups: A Policy Conundrum
Notice bibliographique
Résumé
There are both theoretical and practical tax policy considerations that favour a broad recognition for the value of corporate income tax losses-- including for businesses operated within corporate groups. Ideally, an equitable and economically efficient tax system could obviate the need for loss netting against income by providing for the tax value of losses from business to be refundable by tax authorities in cash to owners. This approach, however, involves many serious difficulties, including revenue cost to governments and potential for abuse by both domestic and foreign businesses. Accordingly, loss refundability tends to be provided for only sparingly, if at all; while many corporate income tax systems—such as in the U.S. the U.K., Japan and many other OECD countries--deal with loss netting within corporate groups through a formal system of tax loss transfer or tax consolidation. While Canadian policymakers have considered introduction of such a system over a long period of time, they have yet to come up with a satisfactory formal system for Canada. So, corporate groups in Canada have been left to make do with an informal self-help loss trading system that presents a number of problems compared to formal systems. As a federal country with substantial corporate taxation levied at the provincial level, Canada appears unusually constrained in what it can do to bring greater equity and efficiency to corporate group tax loss utilization. Moreover, the inefficiencies in the current system are small in aggregate terms, and the informal self-help system has a relatively generous threshold for access. Accordingly, while Canada’s current informal self-help corporate group loss system is far from ideal, it appears to remain as a workable approach. Alternatives to the status quo should be considered cautiously, as they have the potential to do more harm than good.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».