MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3021846081 · doi:10.5539/ibr.v13n6p1

Impact of Tax Revenue on Economic Development in Nigeria

2020· article· en· W3021846081 sur OpenAlexvenueno aff
Uket Ewa, Wasiu Adebisi Adesola, Etim Ndu Essien

Notice bibliographique

RevueInternational Business Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policy and Economic Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsGross domestic productTax revenueRevenueValue-added taxGross incomeState income taxBusinessTax reformPublic economicsEconomic growthFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There has been conflicting preposition as to the extent of tax contribution to the development of Nigerian economy. This study is to determine the impact of taxation proceeds on the development of Nigerian economy. The study explored the impact of three tax income streams – Income tax from companies’ profits, income tax from petroleum companies profits  and Value Added Tax on economic development represented by Gross Domestic Product (at current basic prices) growth for the period 1994 to 2018. The study applied Ordinary Least Square statistical tool with the help of SPSS 20.0. The study revealed a positive relationship with a coefficient of determination of 99.2% of the variation in economic development attributable to the tax income streams studied. Also although the study revealed the existence of significant effect of taxes from companies’ profits and Value Added Tax on Gross Domestic Product Growth, there is little or no significant impact of taxes on profits of Petroleum companies on Gross Domestic Product growth in Nigeria due to restriction by Organization of Petroleum Exporting Countries production ceiling on Nigeria’s production/sales and the global price shocks of crude oil over the decade. Also the study revealed tax payers apathy to tax payment and presence of tax leakages due to corruption and administrative inefficiencies by the tax authorities.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,127
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Business ResearchMême sujetFiscal Policy and Economic GrowthTravaux en français237 207