About the progressive tax system of labor remuneration in Russia
Notice bibliographique
Résumé
© 2014 Canadian Center of Science and Education. All rights reserved. This paper presents the results of research aimed at improvement of the taxation of wages in Russia. It analyses the problem of determining the progressive income tax scale as being a more socially equitable than the current flat rate in Russia with 13% tax rate on income. Proposed tax scale of tax rates exempts the poor citizens from income tax, shifting the tax burden from the poor to the rich. In accordance with the principle of redistribution that leads to a reduction in income inequality in Russia. The most important source of budget revenues are taxes. In Russia, as in most countries, the tax on personal income (referred to as PIT) is one of the main sources of budget revenues. Its share of the budget is directly dependent on the level of economic development. This is one of the most popular taxes in the world payable on personal incomes. PIT is linked to consumption, and it can either stimulate consumption or reduce it. Therefore, the main challenge of income taxation is to achieve optimal balance between economic efficiency and social justice of the tax. In other words, such tax is required, which would provide the maximum equitable redistribution of income with minimal damage to the interests of taxpayers from taxation. Analysis of tax on personal income shows that it, as well as the whole tax system in the Russian Federation is constantly developing.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,007 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».