Determining the Factors of Tax Agents’ Readiness Towards the Digitalisation of Tax Administration
Notice bibliographique
Résumé
The increase in digital transformation through Industry 4.0 has become a top priority for both businesses and governments on a worldwide scale, thus forcing the need for updating the tax system.With substantial technological advancements and accelerating demands to save costs, many tax authorities are undergoing a considerable transformation from the conventional to an online platform in engaging with taxpayers and tax agents; however, the tax agents responsible for advising and assisting companies or individuals with income tax matters may not be ready for such a transformation.This study aims to examine tax agents' readiness towards the digitalisation of tax administration in Malaysia.By using the probability sampling technique, a list of tax agents was obtained from the Inland Revenue Board Malaysia (IRBM)'s website and data were collected from the structured questionnaires distributed to the IRBM-registered tax agents in Malaysia.Considering that Malaysia is still at an early stage of fully digitalising its tax system, the findings of this study are, therefore, important for many parties involved and the body of knowledge.By selecting 173 respondents that consist of tax agents listed with the Inland Revenue Board Malaysia (IRBM), this study employed Quadrant Analysis to determine the factors of priority in supporting the readiness towards the digitalisation of tax administration.Based on the findings, the three elements that demand immediate attention from the policymakers are perceived ease of use, technology infrastructure, and government policy and support.These findings are crucial for policymakers who intend to speed up the digital transformation process to improve the efficiency and effectiveness of tax administration.This study should be able to ascertain the factors that influence tax agents' readiness to deal with the digitalisation of Malaysian tax administration.There is a paucity of research on the digitalisation of tax administration, particularly for services to taxpayers that should have been fully digitalised years ago.This study should contribute to the literature by identifying the factors that contribute to the delay in fully digitalising tax administration in Malaysia.
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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) | 0,000 | 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 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 ».