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Enregistrement W4404635075 · doi:10.3390/jrfm17120532

Flourishing MSMEs: The Role of Innovation, Creative Compliance, and Tax Incentives

2024· article· en· W4404635075 sur OpenAlexvenueno aff
Prianto Budi Saptono, Ismail Khozen, Gustofan Mahmud, Sabina Hodžić, I Desak Putu Kartika Pratiwi, Dwi Purwanto, Lambang Wiji Imantoro

Notice bibliographique

RevueJournal of risk and financial management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueTaxation and Compliance Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitas Indonesia
Mots-clésIncentiveSustainabilityBusinessStructural equation modelingFlourishingTax incentiveGovernment (linguistics)Resilience (materials science)Industrial organizationPsychological resiliencePublic economicsCompliance (psychology)Triple bottom lineMarketingEnvironmental economicsEconomicsMicroeconomicsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explores the interplay between tax incentives, creative compliance, and innovation in enhancing business resilience and sustainability among micro, small, and medium enterprises (MSMEs) in Indonesia, addressing gaps in the existing literature regarding their interrelationships during crises. A cross-sectional survey of 360 MSMEs was conducted, utilizing the Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) approach to analyze complex relationships among variables. The findings reveal that creative compliance, including tax planning and avoidance, does not directly impact resilience or sustainability. While tax incentives did not significantly enhance resilience during crises, they contributed to long-term sustainability. Innovation emerged as a critical factor linking creative compliance to business success and fully mediating the effects of tax incentives on resilience. This study emphasizes the necessity for MSMEs to prioritize innovation in their strategies, particularly in conjunction with effective tax practices, and highlights the need for government support through simplified regulatory frameworks to foster an innovative business environment. Limitations include the challenges of incorporating control variables in SEM and the need for further research into the long-term effects of these factors on sustainable performance.

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)0,000
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,563
Score d'incertitude au seuil0,232

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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