Promoting Tax Compliance in the Democratic Republic of Congo: Lessons Learned from the Republic of Korea as Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Tax revenues are primary sources of funding for public expenditure in most developing countries. Therefore, tax administration as a focal point of economic policies should receive keen attention. This raises the following important questions: 1) what constitutes an efficient tax system? and 2) how can the tax system be designed to generate optimal revenue to finance public spending and promote economic development? Many developed countries, including the United States, Canada, South Korea, and China, have made significant efforts to establish effective tax management systems using available solutions. According to official reports from international organizations, African countries generally rank poorly in tax sector management. Challenges include inefficient tax collection methods, structural and functional complexities, lack of a tax culture, and crucially, underutilization of information technology as a tool to modernize the tax system. This paper strongly encourages developing countries to learn from achievements and best practices of other countries rather than reinventing the wheel. It specifically analyzes the existing tax management system of the Democratic Republic of Congo (DRC), provides a comprehensive review of the Korean tax system, and summarizes key lessons learned. A critical assessment of organizational, functional, and structural challenges was carried out using analytical and descriptive methodologies. The case study of South Korea is particularly insightful. The design of Korea's tax system reflects its unique structure, function, and policy goals, which have evolved in tandem with its economic development policies. However, the author advises caution when considering Korean fiscal policies due to their unique contexts. This paper proposed a customized tax framework for the DRC, which could also be applicable to other developing countries.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».