Tax Compliance in Slovenia: An Empirical Assessment of Tax Knowledge and Fairness Perception
Notice bibliographique
Résumé
Complex tax systems can result in tax evasion, which further impacts the revenues necessary to achieve sustainable development goals. Enhancing taxpayer education, tax knowledge, and tax fairness perception is essential for boosting revenues to support societal sustainability. The aim of this study was to assess the levels of tax knowledge and tax fairness perception within the Slovene taxpayer population, with a specific focus on the differences related to gender and settlement size. Further, the connections between tax knowledge and various aspects of tax fairness were explored. The Kruskal–Wallis test was used to assess the statistical significance of gender and settlement size differences and the Kendall’s coefficient of rank to determine the association between the tax knowledge and fairness perception dimensions. The results provide evidence that highlights disparities in tax knowledge between male and female taxpayers (p-value = 0.0116). Additionally, this study demonstrates that settlement size does not significantly impact tax knowledge perception among Slovene taxpayers (p-value = 0.2067). However, tax fairness encompasses various dimensions, and our research reveals no disparities based on gender (p-value = 0.7263) or settlement size (p-value = 0.2786). When assessing the correlation between tax knowledge and tax fairness perception, the results indicate statistically significant but weak correlations in both directions, depending on the specific fairness dimension.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 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 ».