多次元スキルのバンチングと課税【JST・京大機械翻訳】

Boerma Job; Tsyvinski Aleh; Zimin Alexander P.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220808508847 整理番号：22P0340396

多次元スキルのバンチングと課税【JST・京大機械翻訳】

Bunching and Taxing Multidimensional Skills

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発行年： 2022年04月28日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月28日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

バンチングによる多次元非線形課税モデルにおける最適政策を特徴づけた。認知的および手動的スキル,企業不均一性,および労働市場ソーティングによる経験的に関連するモデルを開発した。最適政策の解析は2つの主な結果に基づいている。最初に,最適性条件(一般的ABC式)を導き,税の2次確率の利益の全スケジュールが,税歪みの全スケジュールを確率的に支配する状態である。第二に,線形プログラムとしてこの問題を表現するためにLegendre変換を用いた。この線形化は,モデルを定量的に解決し,バンチングの領域とパターンを正確に特性化することを可能にする。最適で,労働者の9.8パーセントは,局所的および非局所的の両方でバンチされた。バンチングのバンチングとターゲットバンチングの2つの概念を紹介した。Bluntバンチングは,すべてのバンチングの30パーセントを構成し,認知的および手動的スキルの最低領域で発生し,これらの労働者の配分を集中させ,有意な歪みをもたらす。標的バンチングは,全てのバンチングの70%を構成し,労働者の比較利点を認識した。プランナーは,労働者を彼らの主要なスキルに分離して,より弱いスキルでそれらをバンチして,このように,主要なスキル次元に沿った歪みを緩和する。Taxウェッジは,鈍いバンチングされた低熟練労働者にとって特に高く,また,標的にバンチングされたより熟練した労働者に対する比較不利の寸法に沿っても高い。【JST・京大機械翻訳】

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