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Enregistrement W4407185329 · doi:10.1111/dpr.70001

Taxing high‐net‐worth individuals in Nigeria: Challenges and opportunities for policy‐makers from a preliminary investigation

2025· article· en· W4407185329 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueDevelopment Policy Review · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policy and Economic Growth
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDirektoratet for UtviklingssamarbeidForeign, Commonwealth and Development OfficeBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésEconomicsPublic economicsDevelopment economicsBusinessEconomic growthPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Motivation Nigeria ranks third in Africa for the number of US dollar millionaires, but whether these high‐net‐worth individuals (HNWIs) are contributing their fair share to domestic revenue mobilization is open to question. Although there have been various attempts to improve tax collection in recent years, including the establishment in 2023 of a presidential committee to harmonize fiscal policy across the country's 36 states, some of which are developing compliance strategies for wealthy individuals, very little is known about the impact of these reforms. Purpose To understand what approaches are currently prevalent to improve HNWI compliance across Nigeria and whether they are perceived to be effective. Methods The study is based on 12 semi‐structured interviews with public and private stakeholders from North East Nigeria, analysis of federal and state‐level legislation, data collected from 10 State Boards of the Internal Revenue Service from all Nigerian geopolitical zones in preparation for a two‐day workshop on HNWIs, and discussions with the 26 participants in the workshop. Findings Despite the great diversity in the economic and social structures of the states of Nigeria, legal, administrative, and political challenges faced by the State Boards of the Internal Revenue Service are very similar. Different states have passed subnational legislation that introduces requirements over and above those present in federal legislation to collect the information required to identify HNWIs. However, enforcement is made complex by low tax morale amongst the citizenship and political interference in tax administrative processes. These trends are then discussed in more depth for the particular case of Borno State. Policy implications Given the similarities between the obstacles faced by State Boards of the Internal Revenue Service in taxing HNWIs, there is scope for promoting regional approaches coordinated by the Nigerian Joint Tax Board. More evidence needs to be gathered on the effectiveness of policy measures implemented by particular states and the sharing of experiences across State Boards of the Internal Revenue Service needs to be facilitated.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,490
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
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 GPT0,272
Écart entre enseignants0,152 · 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