The Effect of Tax Fairness, Peer Influence, and Moral Obligation on Sales Tax Evasion among Jordanian SMEs
Notice bibliographique
Résumé
Tax evasion remains a complex issue for tax authorities, policymakers, and researchers. While socio-psychological factors have been researched, their impact on tax evasion among SMEs has not yet been determined. This paper empirically analyses the effects of tax fairness, peer influence and moral obligation, on sales tax evasion among Jordanian SME owners/managers. A survey was used to obtain data from three regions of Jordan (north, middle, south). Random sampling was utilized in selecting the prospective respondents from SMEs in three sectors (trade, service, manufacturing). A total of 212 usable questionnaires retrieved from the SMEs were analysed using Smart-PLS 3.0. The results revealed that tax fairness and moral obligation had a significant negative effect on sales tax evasion behaviour among SME owner-managers. On the other hand, peer influence positively and significantly impacted sales tax evasion behaviour. Thus, policymakers and tax authorities should incorporate these factors in developing effective strategies to reduce tax evasion in Jordan, which could result in an improvement in the country’s overall revenue collection. The findings also contribute to the scarcity of literature about the significance of socio-psychological factors in mitigating tax evasion by examining the effects of tax fairness, peer influence, and moral obligation on sales tax evasion.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».