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Enregistrement W4280571027 · doi:10.5539/ijef.v14n6p22

Evaluating the Relationship Between Taxation and Economic Growth in Zambia

2022· article· en· W4280571027 sur OpenAlexvenueno aff
Evans Mubanga

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Economics and Finance · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueTaxation and Compliance Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsTax revenueRevenueGovernment revenuePublic economicsIndirect taxOrder (exchange)Double taxationShort runGovernment (linguistics)Direct taxIncentiveTax incentiveValue-added taxTax reformEconomic policyMacroeconomicsFinanceMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,004
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 enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,201

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,188 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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