Міжнародна практика оцінювання податкового розриву з персонального прибуткового податку(International practice of tax gap assessment from personal income tax)
Notice bibliographique
Résumé
У статті проаналізовано міжнародну практику оцінки податкового розриву з персонального прибуткового податку, зокрема в Австралії, Канаді, Сполученому Королівстві, Сполучених Штатах Америки та Швеції. Визначено загальне декларування доходів і звітування третіх осіб як основні причини щодо малого розміру податкового розриву із трудових доходів у розвинених державах. Запропоновано підхід щодо оцінювання податкового розриву із податку на доходи фізичних осіб в Україні, який ґрунтується на використанні даних щодо доходів домогосподарств та окреслено перспективність проведення досліджень податкового розриву на постійній основі. (The article deals with the international practice of personal income tax gap assessment, in particular in Australia, Canada, the United Kingdom, the United States of America and Sweden. The compulsory individual incomes declaration and third party reporting are identifi ed as the main reasons for the small size of the employment income tax gap in developed countries. The approach to assessing the personal income tax gap in Ukraine, based on the use of household income data, is outlined as well as the prospects of conducting tax gap research on a regular basis.)
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,007 |
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 ».