Government Revenue Structure and Fiscal Performance in the G7: Evidence from a Panel Data Analysis
Notice bibliographique
Résumé
In a global context characterized by budgetary pressures, aging populations, and accelerated economic transitions, the capacity of countries to mobilize stable and sustainable tax revenues represents a crucial pillar for maintaining macroeconomic stability and social cohesion. This research investigated the determinants of total tax revenues in the developed economies of the G7 group (Canada, France, Germany, Italy, Japan, the United Kingdom, and the United States) during the period 2000–2022, employing both static and dynamic panel econometric approaches. The estimated model considered total tax revenues as the dependent variable, while the explanatory variables encompassed the main categories of government revenues: direct taxes (personal and corporate income), indirect taxes (consumption, trade, and other taxes), social contributions, grants, other non-tax revenues, and institutional quality indicators (regulatory quality and control of corruption). The empirical findings revealed that all tax components analyzed exert a positive and significant influence on total tax revenues, with particularly strong effects observed for consumption taxes, social contributions, and personal income taxes. Based on these results, the study provides policy recommendations aimed at diversifying revenue sources, balancing direct and indirect taxation, and broadening the tax base equitably. The study advances the literature on international taxation by offering an integrated and comparative analysis of the revenue structures in advanced economies, while also identifying relevant pathways for sustainable tax reforms in a dynamic global environment.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».