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Enregistrement W4387146148 · doi:10.17721/1728-2667.2023/222-1/19

THE RELATIONSHIP BETWEEN GDP AND TAX REVENUES FROM THE MARKET OF GAMBLING AND LOTTERIES IN LITHUANIA

2023· article· en· W4387146148 sur OpenAlexaboutno aff
Erstida Ulvidienė, Irma Meškauskaitė, Vincentas Giedraitis, Andriy Stavytskyy

Notice bibliographique

RevueBulletin of Taras Shevchenko National University of Kyiv Economics · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLotteryRevenueTax revenueEconomicsConsumption (sociology)Income taxDemographic economicsPublic economicsSociologyAccountingSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

More than two decades after the legalisation of gambling and almost three decades after the beginning of the organisation of lotteries in Lithuania (the Gaming Law of the Republic of Lithuania came into force in 2001 and the Law on Lotteries in 2004), it is already possible to discern the trends in the development of this business and the impact of this business on the individual and on society. Gambling and lotteries are seen ambiguously both in the work of researchers and in society: some see the activity as a fun pastime or a form of leisure, while others argue that it is an addiction with negative psychological, social and economic consequences for the individual, the family and society. In Lithuania, there has been very little research on the impact of gambling and lotteries on individuals and society, compared to other countries such as Italy, the United States, Australia, New Zealand and Canada. In these countries, gambling and lotteries have a very long and deep tradition, are a very important area of the economy (business) and a popular way of spending leisure time. This article examines the development trends of the gambling and lotteries market in Lithuania. The study made use of quarterly time series data including from 2004Q1 to 2021Q4. During the research we established, that every year, the income from land-based gambling decreases and the gross income from online gambling increases. In 2021, 53 percent of the gross gambling and lottery revenue structure was from online gambling. Additionally, according to the of Autoregressive Distributed Lag (ARDL) model, the paper estimated the relationship between the gross domestic product of Lithuania and the tax receipts of gambling and lotteries to the Lithuanian state budget. According to the study, GDP growth influences gambling and lottery tax revenues directly, without postponed effect, but at the same time, there is a fairly strong inertia in budget revenues from gambling and lottery.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,239

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,191 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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