Impact of informality on the SMEs tax regime in the district of Huayucachi, Huancayo, Junín - Peru, 2017 – 2022
Bibliographic record
Abstract
El sistema laboral y tributario peruano es reconocido por sostenerse ampliamente en la informalidad, puesto que la tolerancia del Estado, sumado a su poca capacidad de gestionar y atraer hacia la formalidad a la mayoría de pequeñas y microempresas, promueve que los negocios operen de esta manera. Debido a esta realidad, la presente investigación analiza el impacto que tuvo la informalidad en el régimen tributario mype en el distrito de Huayucachi, Huancayo, Junín – Perú, en el periodo 2017-2022. Para ello, se revisa cómo el régimen tributario a través de los años ha cambiado, principalmente, en el lapso pre y pos pandemia de la covid—19 en el Perú. Para ello, se destaca la participación en los tributos que realizan las MYPES desde su formación y durante el desarrollo de su ciclo de vida en el mercado peruano. Asimismo, se presenta evidencia literaria respecto a la contribución de la tributación en la formalización de los micro y pequeños empresarios. Como parte de la metodología utilizada, se analiza una muestra de las actividades comerciales 359 micro y pequeñas empresas que operan en el distrito de Huayucachi aplicando el coeficiente Alfa de Cronbach. El principal hallazgo al que se llega es que existe un valor de 0.7 de este coeficiente, lo cual supone una relación positiva entre la informalidad y en la manera en que opera el régimen tributario actual.
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 | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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".