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Enregistrement W3109001574 · doi:10.5267/j.msl.2020.11.007

Factors influencing the value added tax compliance in small and medium enterprises in Jordan

2020· article· en· W3109001574 sur OpenAlexvenueno aff
Amer Saadi Kallel Shakkour, Ahmad Ali Almohtaseb, Reem Matahen, Naser Amer Saadi Sahkkour

Notice bibliographique

RevueManagement Science Letters · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueTaxation and Compliance Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTaxpayerAuditCompliance (psychology)BusinessGovernment (linguistics)Sample (material)Work (physics)Public economicsConceptual frameworkTax creditAccountingValue-added taxValue (mathematics)MarketingEconomicsPsychologyComputer scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to obtain the results of value added tax (VAT) compliance through behavioral decision theory with work personal attributes of the taxpayer's, tax understanding and taxpayer education, and ability to pay theory with tax compliance cost and audit system as a connecting variable to VAT compliance. The researcher randomly selected sample of n= 172 small and medium enterprise owners from Jordan by using web-based survey questionnaires. Data analysis uses the SPSS 23.0 and validates the relationship between study variables. The researchers also propose a research model support by the behavior decision theory and the ability to pay approach. Findings reveal a strong positive relationship between personal characteristics, VAT education and tax compliance under both theoretical grounds and also indicate a positive correlation between VAT compliance cost, audit system and VAT compliance in Jordan. Addressing the understudies, this study extends the role of value added tax practices in SMEs. It provides some useful information to the government and policy makers to develop and impose the value added tax law on SMEs Level. Therefore, the researcher suggests more studies to investigate the factors affecting VAT compliance in Jordan by using the proposed conceptual model under consideration.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,382

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,163 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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