Cognizant of The Importance of Tax Compliance Intention among Individual Taxpayers in Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies on tax compliance intention by individual taxpayers have been largely empirical, with no consensus among researchers regarding the factors that influence tax compliance. The present research aims to identify the determinants that significantly affect the intention of tax compliance among individual taxpayers in Malaysia to provide valuable insights for policymakers and stakeholders. It seeks to determine the impact of five key elements: tax audit, penalty rate, tax fairness, government spending, and financial position on individual tax compliance. The theory of planned behaviour is used in tax compliance literature and has been applied to form the framework and to develop the hypotheses. A quantitative study was conducted using individual Malaysian taxpayers, and a questionnaire design was utilised to collect data via Google Forms. Out of the 384 questionnaires distributed, only 242 samples of individual taxpayers answered and were usable for this study. The researchers developed and tested five hypotheses. The results suggest that tax audits, penalty rates, and government spending positively impact an individual’s intention to comply with taxes. However, tax fairness and financial position do not affect tax compliance intention. Therefore, three of the five hypotheses were proven correct and supported. The study results are helpful for the Malaysian government and tax authorities in identifying the root cause of non-compliance. Malaysia is facing significant issues related to tax non-compliance, and the tax authority is struggling to investigate the reasons behind non-compliance due to a lack of resources. Identifying the reasons behind tax non-compliance is crucial for policymakers, and this study can help pinpoint the underlying factors contributing to non-compliance.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».