XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System税收政策
英国税收政策该集团的愿景是最大化...
本文件列出了其英国运营（“英国税收政策”）的McDermott International，Ltd Group（集团）税收政策，包括其政策和进行税务事务的政策和方法，并处理与其英国业务有关的税收风险。McDermott International，Ltd通过许多英国公司进行英国业务。英国公司是跨国企业（MNE）集团的一部分。MNE父母税收政策/策略已被每个英国公司采用。英国税收政策通过与集团税收团队结合的管理进行定期审查。英国税收政策对截至2023年12月31日的年度有效。该小组的愿景是最大程度地利用自然资源为客户的潜力，这得到了五个价值观的支持 - 诚信，一个团队，超越承诺和福祉。“诚信”要求坚持法律和道德行为。小组的商业行为守则更详细地列出了小组对诚信的承诺。因此，我们对英国税务事务的方法是建立在坚决遵守法律和道德行为的基础上的。我们将税收合规视为确保我们在正确的时间在正确位置计算适当税的承诺，同时利用可用的救济。符合税收的成绩是我们遵守法律行为的不可或缺的一部分，这是我们诚信价值的一部分。同样，对道德行为的承诺规定，通过我们的政策，程序和意识计划，我们培养了一个环境，在这些环境中，每个员工都负责行使尽职调查，以防止，检测和报告违反我们的商业行为，适用法律或法规的行为，并且我们将我们的业务伙伴和供应商与此标准保持联系。
税收政策到期的经济影响，鼓励美国制造业
分别使用EY宏观经济模型来估计这些税收政策到期的宏观经济影响。具体来说，该模型模拟了市场如何适应政策变化，以及经济中的劳动力和资本如何响应税后劳动力和资本回报率的变化（例如，离开一家企业的工人可能会受到另一家业务的雇用，尽管潜在的较低工资）。该分析估计，使用这种方法，鼓励美国制造业的税收政策的到期平均可以使美国经济的总就业水平在前十年中减少290万个就业机会，此后的工作量达到250万个就业机会。此外，这些到期可能会使美国GDP平均在头十年中每年减少4700亿美元，此后每年7800亿美元。
绿色预算和税收政策工具支持绿色恢复
政府有机会“绿色”恢复套餐，以加快向低碳过渡的结构变化。使用脱碳目标设计恢复包将有助于确保恢复强劲，并建立比过去更可持续的增长轨迹。绿化恢复工作将提高社会对未来冲击的抵御能力，并降低未来风险，包括与气候变化有关的风险。此外，由于强大的财政乘数和创造就业机会，还可以在经济上恢复期间的财政支出在经济上是有道理的。从长远来看，绿色恢复套餐还可以通过具有成本效益的方法和投资来帮助为与大流行有关的非凡支出提供资金。相比，将长期脱碳目标留在风险之外，将社会和企业推向消费和投资选择的风险，这将延迟过渡到低碳未来，并增加商业和社会过渡的成本。
利用税收政策促进美国经济增长以应对与中国的竞争
• 与中国的竞争已成为美国政治的关键主题。这种竞争的一个重要方面就是总体经济增长。• 影响总体经济增长的政策杠杆之一（在众多杠杆中）是企业税制的结构及其对投资和生产率的影响。• 从历史上看，广泛地支持投资的税收政策推动了更高水平的投资和生产率增长。相比之下，针对特定行业的狭隘政策可能会使受惠者受益，但往往会重新分配而不是刺激投资。• 目前，中国对投资提供更为优惠的税收待遇，并且比美国提供更大程度的补贴，尤其是对研发（R&D）的超额扣除。• 在美国，机械和设备投资的全额成本回收正在逐步取消，新的研发税收处罚已经生效，包括州和地方平均税率在内的企业总体税率已经高于中国的总体税率。• 恢复研发、机械和设备的费用化；将更好的成本回收扩展到结构投资；避免提高企业税率将为美国经济创造更强劲、更有利于投资的政策环境。我们估计，更好的成本回收可以使美国经济产出增加 1.7%，资本存量增加 3.3%，而预算成本约为《通货膨胀削减法案》的绿色能源税收抵免以及《CHIPS 和科学法案》的税收抵免、补助和支出授权的一半。• 更好的税收政策不会成为解决与中国有关的狭隘经济担忧的万灵药，但会支持提高应对此类挑战的能力。
人工智能经济学家：通过两级深度多智能体强化学习设计税收政策
人工智能 (AI) 和强化学习 (RL) 已经改进了许多领域，但尚未在经济政策设计、机制设计或整个经济学中得到广泛采用。AI 经济学家是一个两级深度强化学习框架，用于政策设计，其中代理和社会规划者相互适应。具体而言，AI 经济学家使用结构化课程学习来稳定具有挑战性的两级协同适应学习问题。我们在税收领域验证了这个框架。在一步式经济中，AI 经济学家恢复了经济理论的最佳税收政策。在时空经济中，AI 经济学家大大改善了功利主义社会福利以及平等与生产力之间的权衡。尽管出现了新兴的税收博弈策略，但它仍然做到了这一点，同时考虑到了新兴的劳动力专业化、代理交互和行为变化。这些结果表明，两级深度强化学习补充了经济理论，并开启了一种基于 AI 的设计和理解经济政策的方法。
AI和机器学习在优化农村发展和基础设施升级的税收政策中的作用
近年来，人工智能（AI）和机器学习（ML）在税收政策中的相关性已引起了很大的关注，这些技术重塑了公共财政策略，并促进支持农村发展的更有效的税收框架。AI和ML促进了有效的数据处理和决策，对于优化针对社会经济边缘化区域的税收政策至关重要。尤其是，AI的预测能力有助于决策者预测收入，评估经济状况并动态调整政策，从而使税收既适应性又具有战略性（Shao等，2022）。通过采用AI驱动的预测模型，政府可以更精确地分配税收收入，以资助诸如医疗机构，学校和道路等农村基础设施项目，最终改善欠发达地区的生活水平和经济成果（Singh＆Singh，2021）。
华盛顿州税务局2024年度报告
Tim Jennrich，税收政策高级助理主任Tim监督该部门的行政审查和听证会，解释和技术建议，立法和政策，财产税，研究和财政分析部门，以及该部门的部落伙伴关系计划以及立法和外部事务计划。他负责代理税收政策的整体制定。蒂姆（Div> Tim）在该部门工作了17年，将其法律和政策专业知识带到了各种税收政策职位，包括税收政策专家和立法，政策以及解释以及技术建议部门的助理主任。他在代表华盛顿作为国家精简销售税管理委员会和多州税务委员会的代表方面也发挥了重要作用。蒂姆从西雅图大学获得了华盛顿大学征税硕士学位的法律学位，并且是华盛顿州律师协会的活跃成员。