Análisis de efectos tributarios en las Mipymes. Una perspectiva e impacto del contenido de la Ley de simplificación y progresividad tributaria 2020
Bibliographic record
Abstract
El presente artículo está basado en las obligaciones tributarias que tienen los contribuyentes de las Mipymes, el nuevo régimen impositivo para las microempresas, creado en la Ley Orgánica de Simplificación Tributaria (2019), cuenta con sus reglas para su aplicación. El Servicio de Rentas Internas -SRI (2020), emitió una resolución sobre el catastro y obligaciones de estos sujetos pasivos, el pasado 22 de mayo del 2020, en donde se procederá a dar cumplimiento a una disposición transitoria de la ley que fijó un plazo de 20 días, desde la vigencia de la norma, para que el SRI formalizara una actualización de oficio del Registro Único de Contribuyentes (RUC) a las microempresas, según el reglamento del Código de la Producción, son microempresas aquellos negocios con ventas o ingresos brutos anuales iguales o menores a USD $300.000,00, la administración tributaria incluye también a los pequeños comerciantes, emprendedores, además las personas naturales obligadas o no a llevar contabilidad y las sociedades que hayan tenido ingresos brutos al año inmediato anterior iguales o menores al monto anteriormente citado, el objeto de la presente investigación estriba en determinar cuál sería el comportamiento de los contribuyentes, toda vez que dejan de ser agentes de retención, y las declaraciones pasan a ser semestrales, cuál será el impacto, por cuanto tienen que tienen que acumular semestralmente aquellos recursos que necesitaran para cubrir la obligación semestral del IVA, la repercusión se ahonda más todavía, cuanto tengan que tributar sobre el total de las ventas brutas el 2% que les imponen, sin considerar el resultado del ejercicio fiscal. La metodología utilizada en la investigación fue de campo de carácter descriptivo, en base a la revisión bibliográfica y documental, y la técnica de la encuesta y el instrumento el cuestionario, que permitió revisar, analizar, diagnosticar y puntualizar temas referentes a la aplicación de la ley. Para el cálculo del tamaño de la muestra se ha utilizado una población objetiva de 100 Contadores y Auditores, agremiados en la Unión Nacional de Colegios de Contadores del Ecuador (UNACCE), vinculados laboralmente ya sea con relación de dependencia o por servicios profesionales con las Mipymes, correspondiendo una muestra de n = 79 cuestionarios, los resultados arrojan sin duda que estos tributos significarían un golpe duro a la economía de las Mipymes, especialmente de los microempresarios, pequeños empresarios y emprendedores.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".