Investment Incentives and Effective Corporate Tax Rate for Manufacturing Firms in Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Effective corporate tax rate is a finance subject of interest to firms, policy makers and researchers. It measures level of tax burden at firm level. Thus, governments implement various investment incentives to influence effective corporate tax rate. The effective corporate tax rate in Kenya is still a problem averaging 31.3 percent for the last 10 years. Such high effective corporate tax rate militates against desired competitive corporate environment for the manufacturing sector. In the last ten years, the manufacturing sector has deteriorated to 7.4 percent contribution to gross domestic product which is less than 15 percent as envisaged in Kenya Vision 2030. This undesirable phenomenon prompted design of this study. The objective of the study was to determine the effect of investment incentives on effective corporate tax rate. The study adopted positivist philosophy and longitudinal research design. A sample of 278 firms provided secondary data for the period 2010 to 2020. Descriptive and inferential statistics were conducted using panel data regression. The study established that investment incentives are statistically significant predictors of effective corporate tax rate for manufacturing firms in Kenya. The study recommends that public policy makers should design appropriate profit based, capital investment and custom duty incentives as part of fiscal policy instruments to grow firms involved in manufacturing. The study has added to finance knowledge that fiscal policy affects corporate operations. However, there is need for further investigation on other possible investment incentives that were not covered in this study that influence effective corporate tax.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».