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Enregistrement W3112685217 · doi:10.19088/ictd.2020.005

Tax Amnesties in Africa: An Analysis of the Voluntary Disclosure Programme in Uganda

2020· preprint· en· W3112685217 sur OpenAlexaboutno aff
Solomon Rukundo

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueTaxation and Compliance Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnforcementRevenueBusinessTax avoidanceAmnestyTax revenueCompliance (psychology)Public economicsIndirect taxTax reformAd valorem taxValue-added taxAccountingEconomicsPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tax amnesties have taken centre stage as a compliance tool in recent years. The OECD estimates that since 2009 tax amnesties in 40 jurisdictions have resulted in the collection of an additional €102 billion in tax revenue. A number of African countries have introduced tax amnesties in the last decade, including Nigeria, Namibia, South Africa and Tanzania. Despite their global popularity, the efficacy of tax amnesties as a tax compliance tool remains in doubt. The revenue is often below expectations, and it probably could have been raised through effective use of regular enforcement measures. It is also argued that tax amnesties might incentivise non-compliance – taxpayers may engage in non-compliance in the hope of benefiting from an amnesty. This paper examines the administration of tax amnesties in various jurisdictions around the world, including the United States, Australia, Canada, Kenya and South Africa. The paper makes a cost-benefit analysis of these and other tax amnesties – and from this analysis develops a model tax amnesty, whose features maximise the benefits of a tax amnesty while minimising the potential costs. The model tax amnesty: (1) is permanent, (2) is available only to taxpayers who make a voluntary disclosure, (3) relieves taxpayers of penalties, interest and the risk of prosecution, but treats intentional and unintentional non-compliance differently, (4) has clear reporting requirements for taxpayers, and (5) is communicated clearly to attract non-compliant taxpayers without appearing unfair to the compliant ones. The paper then focuses on the Ugandan tax amnesty introduced in July 2019 – a Voluntary Disclosure Programme (VDP). As at 7 November 2020, this initiative had raised USh16.8 billion (US$6.2 million) against a projection of USh45 billion (US$16.6 million). The paper examines the legal regime and administration of this VDP, scoring it against the model tax amnesty. It notes that, while the Ugandan VDP partially matches up to the model tax amnesty, because it is permanent, restricted to taxpayers who make voluntary disclosure and relieves penalties and interest only, it still falls short due to a number of limitations. These include: (1) communication of the administration of the VDP through a public notice, instead of a practice note that is binding on the tax authority; (2) uncertainty regarding situations where a VDP application is made while the tax authority has been doing a secret investigation into the taxpayer’s affairs; (3) the absence of differentiated treatment between taxpayers involved in intentional non-compliance, and those whose non-compliance may be unintentional; (4) lack of clarity on how the VDP protects the taxpayer when non-compliance involves the breach of other non-tax statutes, such as those governing financial regulation; (5)absence of clear timelines in the administration of the VDP, which creates uncertainty;(6)failure to cater for voluntary disclosures with minor errors; (7) lack of clarity on VDP applications that result in a refund position for the applicant; and (8) lack of clarity on how often a VDP application can be made. The paper offers recommendations on how the Ugandan VDP can be aligned to match the model tax amnesty, in order to gain the most from this compliance tool.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,160 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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