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Enregistrement W7024732260

Should I Pay or Should I Go? Dutch Evidence on Tax-Induced Out-Migration

2023· report· en· W7024732260 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueResearch Publications (Maastricht University) · 2023
Typereport
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical chemistry methods development
Établissements canadiensMontreal Council on Foreign Relations
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)Work (physics)PaymentProduction (economics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate the mobility response of workers to a loss in preferential tax treatment, exploiting a radical policy change that shortened the duration of the tax break available to high-skilled migrants to the Netherlands. The policy change only affected migrants who arrived from specific countries within a certain period. Using tax and population-wide data and a difference-in-differences approach, we uncover the causal effect of tax-induced emigration and show that taking away tax breaks from migrants strongly increases their likelihood of leaving. Crucially, our findings show that this effect is entirely driven by out-migration from the top 1% of the income distribution. No migration response was detected for those below the 95th earnings percentile. Individuals in the top 1% of the income distribution decrease their length of stay by 11.1% and are 18.3% less likely to remain beyond the end of the five years that they receive the tax break, while ‘highly mobile’ individuals also react in terms of both intensive and extensive duration margins when among top 5% of earners. We estimate that the elasticity of migration with respect to the net-of-tax rate for the<br/>top 1% of earners is 1.48 to 1.74. Regarding the distortionary effect of national policies on international tax competition, we show that the most mobile tax earners become much more likely to leave for a tax-friendly country post reform, and we conclude that, at least in terms of the change in taxable receipts from labor in the Netherlands, this policy was cost neutral.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,668
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,169 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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