Taxing corporations - how fair is corporate taxation of the mining sector in Tanzania and Canada?
Bibliographic record
Abstract
Diese These befasst sich mit einer vergleichenden Analyse der Besteuerung von Unternehmen in Bergbausektor in Kanada und Tansania vor dem Hintergrund der Steuergerechtigkeit. Die grundlegende Annahme hierzu ist, dass die Besteuerung von Unternehmen dem Zweck dient, Staatsausgaben zu finanzieren, idealerweise zur Förderung sozialen Gerechtigkeit und zur Erfüllung der Bedürfnisse der Bevölkerung eines Landes. Gleichermaßen können natürlich Ressourcen zu dem Wohlstand und Vermögen eines Landes beitragen. Ob ein Land jedoch tatsächlich finanziell von diesen natürlichen Ressourcen profitieren kann, hängt zumindest teilweise von der Gestaltung seines steuerrechtlichen Regimes ab. Während sich bestimmte Steuerinstrumente zumeist positiv auf die Einnahmen eines Landes auswirken, begünstigen andere den internationalen Trend der aggressiven Steuerplanung durch transnationalen Unternehmen. Deshalb versuchen Länder einerseits, ihr Steuerrecht so zu gestalten, dass sie ausländische Investitionen anziehen, andererseits sollen Steuern und Incentivierungen ein gewisses Staatseinkommen garantieren. Der Konflikt ist offensichtlich. Während Körperschaftssteuern für eine Regierung erforderlich sind, um auf die Bedürfnisse ihrer jeweiligen Gesellschaft reagieren zu können, senken steuerliche Anreize die Einnahmen aus dieser Besteuerung, um mehr Investitionen gewinnen. Um herauszufinden, wie gerechte eine Besteuerung des Bergbausektors aussehen kann, untersucht diese These zwei verschiedene Steuerregelungen, zum einen in einem westlichen Hocheinkommenszentrum und des Weiteren in einem peripheren Niedrigeinkommensland. Für die Beurteilung wurden sechs verschiedene Kriterienkategorien als notwendig für eine faire Besteuerung identifiziert. Zu diesen Kategorien gehören: (I.) Ausreichende Einnahmen aus dem Bergbausektor, (II.) Effektive Steuerverwaltung, (III.) Effektive Besteuerung des Bergbausektors, (IV.) Transparenz und Rechenschaftlichkeit (V.) Maßnahmen gegen Steuervermeidung und (VI.) steuerliche Progressivität. Jede Kategorie besteht aus einer Reihe von polaren Scoring-Fragen, welche die Stärken und Schwächen beider Steuerregelungen quantifizieren. Basierend auf den Antworten der Scoring-Fragen wurde eine gewichtete Scorecard erstellt und ausgewertet. Nach der Auswertung der Scorecard erzielt Tansania ein etwas höheres Ergebnis als Kanada, was darauf hinweist, dass die tansanischen Steuerregelungen für die Besteuerung des Bergbausektors etwas gerechter sind als die kanadischen.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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".