Building Trust and Enhancing Tax Compliance: The Role of Authoritarian Procedures and Respectful Treatment in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
This study delves into the impact of tax collection behavior on tax compliance among individual taxpayers in Indonesia, with a specific focus on two distinct behaviors: respectful treatment and authoritarian procedures. The research employs a cross-sectional survey method, targeting the population of individual taxpayers registered at the Regional Tax Office of East Java I. The sample size of 400 was selected through random sampling. Attitudes, opinions, and perceptions regarding tax collection behavior were measured using a Likert scale. Tax officials’ conduct was categorized as either respectful treatment or authoritarian procedures. The research employed Structural Equation Modeling (SEM) with the Partial Least Squares (PLS) software to assess the outer model. Hypothesis testing was conducted to scrutinize the relationship between tax collection behavior and taxpayer compliance. The study’s results indicate that respectful treatment positively influences compliance, whereas the utilization of authoritarian procedures leads to an increase in tax non-compliance. Notably, trust emerged as a mediating factor within this relationship. The findings underscore the crucial role of tax officials in cultivating trust with taxpayers by demonstrating respect, upholding integrity, and executing their responsibilities transparently and equitably. By fostering an environment of trust, tax compliance can be bolstered, fostering a collaborative approach that aids taxpayers in fulfilling their tax obligations.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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 ».