Valued Added Tax (VAT) Impact on Economic and Societal Well-Beings (Pre-and Post COVID19): A Perception Study From Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
The Kingdom of Saudi Arabia (KSA) has realized that merely relying on oil reserves, as the main income source will stop the country from achieving sustainable economic growth due to the instability of world oil market prices and its uncertainties. Hence, the first Value Added Tax (VAT) has been introduced in KSA in 2018 following to the urge by International Monetary Fund (IMF). However, VAT implementation in the Kingdom is not free from criticisms since its citizens, particularly younger generation, have been used to tax-free livings. In addition, the global health pandemic of COVID19 has hit major economies worldwide. In correspondence, KSA has decided to increase its VAT rate to 15% from 5% by the 1st of July 2020, which may suggest a different pattern of consumption behaviour since the rate has been drastically increased. Therefore, this study aims to examine the perception of Saudi younger generation on the acceptance of VAT based on five categorical factors underlying Saudi younger generation’s level of acceptance or rejection of VAT, namely; tax system effectiveness (TSE), income generation sources (IGS), income inequality (II), system knowledge (SK) and global practice (GP). The study also is set to examine the impact of VAT on Saudi younger generation’s consumption behaviour. Using a sample of 460 respondents, the findings reveal that most of the respondents (89.6%) are aware of VAT implementation. However, the negative perceptions found from the analysis shows that VAT is not an efficient tax system to be implemented (average TSE = 45.6% less favourable) as the VAT system does not provide income inequality among citizens (average II= 45.3 percent less favourable). Moreover, the results also show that VAT implementation does not affect the consumption behaviour, suggesting that Saudi younger generation still spends regardless of VAT. Limited studies among the GCC academics on VAT has motivated this research to be among the first attempt to document such impact and to consider it in lights of new legislative changes due to COVID-19. Hence, this study is both timely and relevant to provide new understandings to responsible authorities regarding its VAT system, its acceptance and impacts on consumption behaviour in lights of COVID-19.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».