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Enregistrement W4400289807 · doi:10.3390/jrfm17070278

Impact of Mandatory Audits of Small- and Medium-Sized Enterprises on Their Income Tax Compliance: Evidence from the Egyptian Small- and Medium-Sized Enterprise Stock Market

2024· article· en· W4400289807 sur OpenAlexvenueno aff
A. Mohamed, Shengdao Gan

Notice bibliographique

RevueJournal of risk and financial management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueTaxation and Compliance Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessAuditCompliance (psychology)AccountingSmall and medium-sized enterprisesStock marketIncome taxSmall businessFinancePublic economicsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Small- and medium-sized enterprises are essential to the economies of nearly all countries, as they directly influence the GDP and tax revenue. In 2019, the European Federation of Accountants and Auditors for SMEs surveyed SME account users, revealing that tax authorities were the most common recipients of the company’s accounts, accounting for 61.40% of cases. This study, from a macroeconomic perspective, aims to uncover evidence of the impact of mandatory audits of Egyptian SMEs on their income tax compliance. It also seeks to explore the Egyptian SME tax environment to fill the knowledge gap by exploring perceptions of SMEs’ tax performances and their levels of tax. This study provides evidence that the taxpayers’ tax compliance behavior is an essential and decisive factor in the compliance of Egyptian SMEs with income tax. The results show that SME management is less persuaded by the potential benefits of mandatory audits on tax compliance than auditors and academics. Also, the study found experimental evidence confirming that the mandatory auditing of SMEs positively impacts their compliance with income tax. Additionally, this study developed a tax compliance scale (the RTRP scale) that effectively suits the nature and characteristics of SMEs, enabling the quantitative measurement of their compliance levels with income tax, as well as comparisons between SMEs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,683

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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