TAX REGIME AND CHALLENGES OF SCALING UP TAX COLLECTION IN NIGERIAN INFORMAL ECONOMY
Notice bibliographique
Résumé
The vast and rapid dynamism in economic policies towards improved and speedy policy implementation aided by unrelenting technology capabilities have also transitioned into the tax administration economy. E-taxation is steadily taking the place of manual taxation. Electronic tax system expresses fast, convenient, cost efficient, organized and transparent taxation rather than tasking, time consuming and tax officials-tax payers' corruption ridden operations of manual taxation. This article, engaging exploratory-qualitative research technique, examines multinational peculiarities of automated taxation to draw lessons from issues emanating from implementation, adoption and compliance. It further shed light on challenges of migrating e-tax collection to informal economies in Nigeria. From the extant review of cross-cultural literatures, it was revealed that developed and developing countries are gradually embracing and making constant efforts towards transitioning into a more established e-tax system. Countries like USA, China, Canada, Japan, Russia, Costa Rica, Colombia, and Kenya already joined in adopting etaxation. The paper argued that inadequate database of taxable individuals; expensive internet infrastructure, cyberspace crime and limited awareness among tax payers are drawing back implementation of e-taxation in the Nigerian informal economies, and subsequently suggests practicable policy options.
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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 ».