The Big and the Small of Tax Support for R&D in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Innovation is critical in the knowledge-based economy. It is generally accepted that governments have an important role to play in promoting innovative activity and R&D. Both the federal and provincial governments in Canada provide tax subsidies, and other forms of support, for R&D. Changes to various programs offered by the federal government were introduced in Budget 2012, most particularly related to the Scientific Research and Experimental Development (SR&ED) tax credit program. This paper analyzes the state of tax subsidies for R&D both pre- and post-budget, and at both the federal and provincial level. It is shown that there is a patchwork of effective tax subsidy rates in Canada, which vary both between and within provinces, between small versus large firms, and across sectors and types of R&D activity. The result is a misallocation of R&D resources and a system of government support that is less effective than it could be. On some dimensions Budget 2012 was a move in the right direction, but on other dimensions matters were made worse, resulting in a reconfiguration of tax support across R&D activities that is more distortionary and less efficient. Most particularly, the post-budget tax system heavily favours small firms over large firms, and labour intensive R&D over capital intensive R&D. This paper offers a lucid examination of R&D tax support pre- and post-budget, and argues persuasively that Canadian governments should adopt a more uniform, less distortionary approach to tax subsidies for R&D if they are truly interested in setting innovation free.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».