ارائه مدل اعتبارسنجی مؤدیان مالیاتی
کلمات کلیدی:
مودیان مالیاتی, اعتبارسنجی, تمکین مالیاتیچکیده
تحقیق حاضر ارائه مدل ترکیبی جهت اعتبارسنجی مؤدیان مالیاتی است. در این راستا پس از بررسی رفتار مؤدیان مالیاتی، بهمنظور ارائه مدل اعتبارسنجی مؤدیان مالیاتی، بر اساس گامهای برنامه مدیریت ریسک تمکین سازمان توسعه و همکاری اقتصادی (2004) برای سیستم مالیاتی ایران اقدام شد. این برنامه شامل مراحل تعیین بافت عملیاتی برنامه مدیریت ریسک تمکین (داخلی و خارجی)، مرحله شناسایی ریسکهای عدم تمکین مؤدیان مالیاتی، رتبهبندی، اولویتبندی و ارزیابی ریسک و پیادهسازی استراتژیهای برخورد و مقابله با ریسک است. بر این اساس در این مرحله 44 ریسک عدم تمکین شناسایی شد که در 4 دسته عدم ثبتنام و شناسایی، عدم تسلیم، عدم ارائه اطلاعات صحیح (کتمان درآمد)، عدم پرداخت بهموقع مالیات و نیروی انسانی مجرب و توانمند طبقهبندی گردید. سپس با رویکرد دلفی فازی و نظرخواهی از خبرگان این حوزه اعتبارسنجی شد. مدل ارائهشده دو مرحله اصلی تحلیل پیش از ثبتنام و پس از ثبتنام دارد. در مرحله پیش ثبتنام لازم است کنترلهای لازم در خصوص دلایل قانونی ثبتنام متقاضیان انجام شود و مقام مالیاتی میتواند بهعنوان بخشی از فرآیند ثبتنام اطلاعات مندرج در فرم درخواست مؤدی را با اقلام سایر ثبتنامها با استفاده از همان کد پستی، نشانی منازل، شماره تلفن همراه، حسابهای بانکی، پایگاههای دادههای مشکوک و دادههای سایر دستگاههای دولتی مطابقت دهد. همچنین برقراری تماسهای اولیه با مؤدی برای اطمینان از صحت و اصالت اطلاعات ارائهشده، تلاشی برای مقابله با تقلب است. در مرحله تحلیل پس از ثبتنام علاوه برآموزش و ارائه خدمات مشاوره در خصوص ریسکهای تنظیم اظهارنامه، پرداخت و ابراز مالیات، دخالت دستگاه مالیاتی زمانی انجام میشود که ریسک محقق شده باشد و این بعد از انجام ثبتنام است. درمجموع، نتایج این تحقیق نیاز به توجه ویژه مقامات مالیاتی برای بهبود فرآیندها و افزایش شفافیت در نظام مالیاتی را نمایان میسازد.
دانلودها
مراجع
Ahmadi, V., Shahnaazi, R. H., Eslamlouian, K., & Sadrayi Jahaari, A. (2021). Evaluating tax evasion measurement models from neoclassical economics to behavioral economics: A hierarchical analysis approach in Iran's economy. Journal of Planning and Budget, 26(1), 115-141. https://doi.org/https://doi.org/10.52547/jpbud.26.1.116
Barikani, A. (2021). Analyzing non-compliance and acceptance of tax payment by the public. https://civilica.com/doc/1341300
Belle, F., Murorunkwere, D., Haughton, J., Nzabanita, F., Kipkogei, I., & Habimana, K. (2023). Predicting tax fraud using supervised machine learning approach. African Journal of Science, Technology, Innovation and Development, 1-12. https://doi.org/https://doi.org/10.1080/20421338.2023.2187930
Gholami, A. (2021). Economic security considerations regarding tax arrears and evasion. Economic Security, 9(4), 87.
Jafari, N., & Gholamali, M. (2008). Using the fuzzy Delphi method to determine the country's tax policies. Journal of Economic Research.
Khoramniya, H., Mirfeiz, F., Zomorodian, G., Anvary, A. A., & Rostami. (2023). Comparison of Decision Tree (C5.0 Algorithm and Random Forest) and Support Vector Machine in the Validation of Taxpayers. Iranian National Tax Administration. https://doi.org/https://doi.org/10.61186/taxjournal.33.59.50
Manuel, M., Poza, C., & Borgia, S. (2022). A proposal of a suspicion of tax fraud indicator based on google trends to foresee Spanish tax revenues. International Economics. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/J.INTECO.2021.11.002
Mohseni Maleki, B. (2021). Factors influencing tax evasion using structural equation modeling: The moderating role of tax knowledge. Accounting and Auditing Studies, 28(3).
Namazian, A., Zeynali, H., & Pourheidari, O. (2021). Examining the impact of effective tax rates and corporate governance quality on tax evasion and tax corruption. Accounting and Auditing Studies, 28(3), 507-532.
Nasser, A. (2023). A Multi-Module Machine Learning Approach to Detect Tax Fraud. Computer Systems: Science & Engineering. https://doi.org/https://doi.org/10.32604/csse.2023.033375
Oecd. (2017). Tax Administration 2017: Comparative Information on OECD and Other Advanced and Emerging Economies.
Oecd. (2019). Tax Administration 2019: Comparative Information on OECD and Other Advanced and Emerging Economies.
Samati, M., Izadi, A., & Fathi, S. (2021). Identifying factors affecting tax evasion using meta-analysis method. Stable Economy, 2(3), 1-22.
Terry, V. N. (2024). The Influence of Tax Literacy on Tax Compliance With Tax Sanctions as A Moderating Variable. Religion Education Social Laa Roiba Journal, 6(6). https://doi.org/10.47467/reslaj.v6i6.3406
Viantiaraini, A. (2024). Determination of Tax Avoidance Practices. Marginal Journal of Management Accounting General Finance and International Economic Issues, 3(2), 566-581. https://doi.org/10.55047/marginal.v3i2.1076
Vitiuk, M. (2024). Tax Residence in the Era of E-Residency and Digital Nomads: International Experience and Ukrainian Context. Naukma Research Papers Law, 13, 3-14. https://doi.org/10.18523/2617-2607.2024.13.3-14
Wahdi, N. (2024). The Influence of Corporate Social Responsibility and Profitability on Tax Avoidance. Innovation Business Management and Accounting Journal, 3(1), 30-36. https://doi.org/10.56070/ibmaj.2024.004
Walters, E. (2024). Eddison Walters Self-Employment Tax Modernization Reform Entrepreneurship Revitalization Negative Marginal Returns Adjustment Theory: Tax Reform for Forgotten American Workers That Will Increase Tax Revenue in Today’s Technological Driven Economy. European Journal of Accounting Auditing and Finance Research, 12(10), 88-101. https://doi.org/10.37745/ejaafr.2013/vol12n1088101
دانلود
چاپ شده
ارسال
بازنگری
پذیرش
شماره
نوع مقاله
مجوز
حق نشر 2025 Ghazaleh Behdadfar (Author); Farid Askari (Corresponding author); Babak Hajikarimi, Abdollah Nazari (Author)

این پروژه تحت مجوز بین المللی Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 می باشد.