Forging a resilient pathway: Uncovering the relationship between the supply chain sustainability and the tax compliance, and the sustainable future of the micro, small, and medium enterprise industry
Notice bibliographique
Résumé
The prolonged duration of the Covid epidemic has contributed to the challenging situation faced by land-based Micro, Small, and Medium Enterprises (MSMEs), leading to difficulties in meeting tax obligations. This study aims to identify the factors causing low tax compliance among micro, small, and medium-sized businesses. Employing quantitative methods, the research relies on primary sources and specifically focuses on small and medium-sized companies in Sidoarjo Regency. Purposive sampling was employed, resulting in the inclusion of 164 micro, small, and medium-sized firms meeting the specified criteria. Data analysis was conducted using Structural Equation Modeling Partial Least Square. The study reveals that supply chain sustainability significantly and positively influences taxpayer compliance. Additionally, supply chain sustainability, quality of staff tax services, financial attitudes, and tax comprehension all demonstrate substantial and positive impacts on taxpayer compliance. Indirectly, Supply Chain Sustainability, Tax Employee Service Quality, Financial Attitude, and Tax Understanding exert a significant influence on Development Sustainability in Sidoarjo Regency, East Java Province, Indonesia, through Taxpayer Compliance as an intervening variable for MSMEs. This research contributes to the existing literature by confirming that taxpayer compliance is influenced by Supply Chain Sustainability, Tax Employee Service Quality, Financial Attitude, and Tax Understanding. Furthermore, the study validates the application of the theory of planned behavior in exploring the moderating effect of tax compliance between Supply Chain Sustainability, Tax Employee Service Quality, Financial Attitude, and Tax Understanding on development sustainability, particularly in the context of developing countries.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».