Dolaylı vergilerin gelir dağılımı üzerindeki etkisi: Türkiye analizi
Bibliographic record
Abstract
Devletin ekonomiye müdahale nedenleri arasında gelir dağılımında adaleti sağlama yer almaktadır. Bu amaca ulaşmak için karar alıcılar vergi politikalarını kullanmaktadırlar. Vergiler ise dolaysız ve dolaylı olarak tasnif edilmektedir. Bu tasnif özellikle gelir dağılımı açından önemlidir. Dolaysız vergilerin dolaylı vergilere göre gelir dağılımında daha etkin olduğu bilinmektedir. Ancak gelişmekte olan ülkelerde dolaylı vergilerin payı ekonomik büyüme amacına hizmet ettiği için daha yüksektir. Türkiye’de de dolaylı vergilerin toplam vergi gelirleri içindeki payı daha yüksektir. Çalışmanın amacı Türkiye’de dolaylı vergilerin gelir dağılımı üzerindeki etkisinin analizidir. Çalışmada vergiler ve gelir dağılımı kavramı ele alındıktan sonra, Türkiye’de dolaylı vergilerin gelir dağılımı üzerindeki etkisi rakamlarla analiz edilmektedir.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.003 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".