Tax Amnesties in Indonesia and Other Countries: Opportunities and Challenges
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.
Notice bibliographique
Résumé
Recently, revenue of national budget from taxes has decreased since economic deceleration happened and many capitals and assets of Indonesian people were stationed overseas. In order to encourage the economic growth, the government establishes regulations on tax amnesty.This paper primarily aims to find out the implementation of tax amnesty in Indonesia which had run three times since 1964, 1984, and 2016; and to compare it with similar program implemented by several countries such as South Africa, India, and Italy. Tax amnesty program in 1964 and 1984 was considered unsuccessful due to the political condition at that moment and the government indifference to socialize this matter to the taxpayers. However, it differs from South Africa, India, and Italy which are considered successful in implementing the tax amnesty program, because it brings good impact on their national revenue and increased the obedience of the taxpayers. In order to reach the objectives of the tax amnesty program in 2016, Indonesia government needs to revise the regulations of taxation, prepare the human resource of tax officers, to prepare information system related to the data of taxpayers, to improve the coordination of public agencies from Financial Service Authority and Indonesian Financial Transaction Reports and Analysis Center (INTRAC) and to enforce the regulation after the enactment of tax amnesty.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle