Tax burden and economic growth in Lesotho: An estimate of the optimal tax burden
Notice bibliographique
Résumé
Lesotho faces fiscal deficits due to high government expenditure as characterized by the huge wage bill regarded as one of the highest in the world (UNICEF, 2018). The aim of this research paper is to investigate the tax revenue impact as a share of Gross Domestic Product (GDP) on economic growth in Lesotho. This research is provoked by the theoretical postulations and empirical evidence that their relationship is positive up to a certain optimal level which is the point at which economic growth rate is maximized. The study used data from 1988 to 2017 to investigate the relationship between tax burden and economic growth in Lesotho by applying the log-linearized model of Scully’s tax optimization model transformed into an ARDL bounds testing framework. Granger causality test and error correction model was employed to investigate the long run relationship between tax burden and economic growth in Lesotho. The findings of study revealed a long-run relationship between economic growth rate and tax burden with a unidirectional causality running from economic growth to tax burden. Granger causality revealed no causal effect running from tax burden to economic growth in Lesotho despite expectation of significant causal effect following both theoretical and empirical literature from various studies. Error correction results further supported a co-integrating relationship running from economic growth to tax burden with 100 percent speed of adjustment in the short-run towards a long-run equilibrium level. An optimal tax burden could not be established as the variables of interest were negative and insignificant signifying the insignificance of tax policy in stimulating the economic performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».