MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3186092632 · doi:10.5539/ijef.v13n8p51

The Impact of Fiscal Policy on Economic Growth in Palestine

2021· article· en· W3186092632 sur OpenAlexvenueno aff
Suleiman M. Abbadi, Mohammad Olabi, Haytham Owida, Abdelfattah Abu Shuku

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Economics and Finance · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policy and Economic Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsTax revenueRevenueValue-added taxTax rateMonetary economicsGovernment revenueEconomic policyMacroeconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims at finding the impact of fiscal policy with its various instruments such as, current expenditures, capital expenditures, Tax revenues, non-Tax revenues, foreign assistance and value added tax revenues on economic growth in Palestine represented by the rate of growth of real GDP during the period 1996-2018. A Multiple Regression Analysis was used to build the model and test the hypothesis. The estimated results showed four of the six independent variables have a significant effect on economic growth, with current and development expenditure having a positive effect while tax and non-tax revenue having a negative effect. On the other hand, foreign aid and clearing tax by Israeli authorizations have no significant effect on economic growth, (though, the last one is significant at 10%). The study has also found that government expenditures need to be redistributed between current and development expenditures so as to increase the share of development expenditures in order to maintain a high growth rate. The paper recommends that the tax rate should be reduced on productive projects which are designed to decrease the unemployment rate and increase the rate of growth. The study has also pointed out to the significance of re-negotiating the Paris accord with the Israeli authorities so as to improve the terms of this accord, especially in the case of collecting the VAT revenues.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Economics and FinanceMême sujetFiscal Policy and Economic GrowthTravaux en français237 207