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Abstract
Le Crdit d'impt recherche en dbat 1Sarah Guillou et Evens Salies La remise en cause du Crdit d'impt recherche (CIR) revient de faon rcurrente l'occasion des dbats plus gnraux sur les dductions fiscales accordes aux entreprises.Rcemment, ce dispositif de soutien de la R&D des entreprises a fait l'objet d'interrogations plus cibles sur son efficacit, au regard de son cot pour la collectivit qui a fortement augment depuis la rforme de 2008.Au mme moment, des dcisions de localisation de sites ddis la R&D en France par des entreprises trangres (Facebook, Intel) sont utilises comme des faire-valoir de l'utilit de la gnrosit du dispositif franais.Couvrant aujourd'hui prs de 15 000 entreprises, le CIR induit une crance sur l'tat estime 6,2 milliards d'euros en 2014, aprs plus de 5 milliards en 2013.Cette crance est quivalente 0,26 % du PIB alors qu'au Canada et aux tats-Unis, les crdits d'impts recherche quivalent 0,21 % et 0,05 % du PIB, respectivement.Si on observe une augmentation de la Dpense intrieure de R&D des entreprises (DIRDE) depuis 2008 (MENESR, 2015b), qui s'lve 31,2 milliards d'euros en 2014, la part dans le PIB de la R&D prive est toujours insuffisante relativement l'objectif europen de Lisbonne ; on peut lgitimement s'interroger sur l'impact de la gnrosit du CIR sur la DIRDE 2 .Par ailleurs, la mise en concurrence des dispositifs nationaux, alors que l'Asie est un attracteur de plus en plus puissant des dpenses en R&D, interroge sur la prennit du systme.Cette note tente de synthtiser l'tat des connaissances sur le CIR qui a fait l'objet de nombreux rapports et de plusieurs valuations sur des priodes diffrentes.Elle propose de clarifier les termes du dbat afin d'envisager le futur de ce dispositif dans un contexte qui associe une exigence de plus en plus forte de comptitivit hors-prix, des contraintes budgtaires qui renforcent la ncessit de l'valuation du dispositif et un processus d'internationalisation de la R&D. 1. Cette note a bnfici de discussions entre les membres du Dpartement Innovation et Concurrence de l'OFCE.Les auteurs remercient les chercheurs pour ces changes encourageants et moteurs, ainsi que Benot Masquin et Adric Aulbry pour leurs informations prcieuses.2. Les objectifs de Lisbonne sont dtaills plus bas.Pour des comparaisons europennes voir MENESR (2015d).f
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.005 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".