Effective tax levels using the Devereux/Griffith methodology. Project for the EU Commission TAXUD/2013/CC/120: Intermediate report 2015
Notice bibliographique
Résumé
[Introduction] This 2015 report of the project TAXUD/2013/CC/120 presents estimates of the effective tax rates on investment in the EU member states, FYROM and Turkey as well as Norway, Switzerland, Canada, Japan and the United States. The work presented in this report updates for the year 2015 the analyses of the previous projects within the former Framework Contract TAXUD/2008/CC/099 and the current Framework Contract TAXUD/2013/CC/120. Following the methodology used in previous work, we apply the Devereux and Griffith framework to compute effective tax levels. The report considers primarily taxes on corporations in each country, but also includes analyses of personal taxes on investment and saving. It also considers both cross-border investment and investment by small and medium sized enterprises (SME). This report is organized as follows. Section A introduces the tax parameters for the period 1998 - 2015 covered by this report. These tax parameters form the basis of the computations of effective tax rates. Section B provides worked examples for several countries for a better understanding of the model. Section C then provides detailed results for domestic investment in all countries covered in this report. In addition to results focusing on the corporate level, this report comprehensively includes the analysis of personal taxes on investment and saving at the shareholder level for three different types of shareholders when calculating effective tax rates on domestic investment. Section D presents estimates for effective tax burdens of cross-border investment if all countries were either locations of investment or locations of the investor. Finally, Section E provides effective tax burdens of SMEs in selected countries. Please note that all results presented in this report refer to the legal situation as of 1 July 2015.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».