Evaluating the Relationship Between Taxation and Economic Growth in Zambia
Notice bibliographique
Résumé
From inception, taxation has been the main source of Government revenue across the globe, in the past 30 years, the Zambian government has been raising revenue through taxes despite the Country failing to raise enough revenue to finance the national budget. In many developing countries including Zambia, the prominent source of tax revenue is direct tax despite this tax type being identified as a threat to the growth of Small and Medium Enterprises (SMEs). This study sought to evaluate the effect of taxation on the economic growth of Zambia following various policy changes aimed at achieving middle income status as enshrined in the Vision 2030. The study used multiple regression analysis to analyse time series data. The Augmented Dicker Fuller (ADF), Auto Regressive Distributed Lag (ARDL) and Error Correction Models (ECM) were employed to test the stationarity of data in order to establish both the short-run and the long-run relationship between taxation and economic growth. The study revealed that despite various tax types giving varying results on how they affect economic growth both in the short-run and long-run, they have a positive effect on the growth of the Zambian economy. It is recommended that the Zambian Government improves efficiency in the collection of taxes by further digitalising their systems and embark on tax payer education programs in the quest to increase tax compliance. Further, there is need to reduce on tax exemptions or incentives as this narrows the tax base and introduce systems that will make tax payments easier for tax payers. Lastly, there is need to improve audit capacity by increasing the number of inspectors across the country, this increase poised to improve efficiency in the collection of the tax revenues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».