ارائه مدل پیشبینی فرار مالیاتی از منظر گزارشگری مالی متقلبانه در بین مودیان مالیاتی با استفاده از تئوری دادهبنیاد
کلمات کلیدی:
پیشبینی فرار مالیاتی, گزارشگری مالی متقلبانه و تئوری دادهبنیادچکیده
هدف: هدف این پژوهش ارائه یک مدل جامع برای پیشبینی فرار مالیاتی از منظر گزارشگری مالی متقلبانه در میان مودیان مالیاتی ایران با بهرهگیری از رویکرد نظریه دادهبنیاد بود. روششناسی: این پژوهش از نظر هدف کاربردی و از نظر ماهیت کیفی بوده و با استفاده از روش نظریه دادهبنیاد انجام شد. مشارکتکنندگان شامل 24 نفر از خبرگان حوزه حسابداری، حسابرسی، مشاوره مالیاتی و ممیزان مالیاتی بودند که به روش نمونهگیری گلولهبرفی انتخاب شدند. دادهها از طریق مصاحبههای نیمهساختاریافته گردآوری و تا دستیابی به اشباع نظری ادامه یافت. تحلیل دادهها با استفاده از نرمافزار MAXQDA 2020 و طی مراحل کدگذاری باز، محوری و انتخابی بر اساس رویکرد اشتراوس و کوربین انجام شد. یافتهها: تحلیل دادهها منجر به استخراج 94 مفهوم اولیه، 25 مقوله و در نهایت شکلگیری مدل پارادایمی پیشبینی فرار مالیاتی شد. یافتهها نشان داد که «پیشبینی فرار مالیاتی از منظر گزارشگری مالی متقلبانه» بهعنوان مقوله محوری تحت تأثیر شرایط علّی شامل عوامل فشار، فرصت، توجیه، گزارشگری مالی متقلبانه و عوامل محیطی و قانونی قرار دارد. همچنین شرایط زمینهای، شرایط مداخلهگر، راهبردهای مبتنی بر تحلیل داده، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، تحلیل ناهنجاریها و تحلیل گزارشگری مالی در تبیین و پیشبینی فرار مالیاتی نقش اساسی ایفا میکنند. پیامدهای مدل شامل بهبود شاخصهای اقتصادی، ارتقای شفافیت، تقویت حکمرانی مالیاتی و کاهش فرار مالیاتی است. نتیجهگیری: نتایج نشان داد که فرار مالیاتی پدیدهای چندبعدی و متأثر از تعامل عوامل فردی، سازمانی، فناورانه، اقتصادی و قانونی است. مدل ارائهشده میتواند بهعنوان چارچوبی کاربردی برای طراحی سامانههای هوشمند پیشبینی فرار مالیاتی، شناسایی الگوهای گزارشگری مالی متقلبانه و تدوین سیاستهای پیشگیرانه در سازمان امور مالیاتی مورد استفاده قرار گیرد. همچنین تلفیق رویکردهای دادهمحور با فناوریهای نوین تحلیلی میتواند اثربخشی نظام مالیاتی را افزایش دهد.
دانلودها
مراجع
Balouri, A., Moradi, M., & Yazdani, H. R. (2020). Designing a tax evasion model based on income tax: A grounded theory approach. Governmental Accounting Journal, 7(1), 9-30. https://doi.org/10.30473/GAA.2021.56473.1435
Balouri, A., Moradi, M., & Yazdani, H. R. (2021). Designing an interpretive structural modeling (ISM) model of factors affecting income tax evasion of legal entities. Journal of Tax Research, 29(49), 83-108. https://doi.org/10.52547/taxjournal.29.49.83
Chaman, T., Mohajeri, P., & Arab Mazari Yazdi, A. (2019). Investigating the effect of financial development on tax evasion in Iran. Economic Research Journal, 10(72), 105-139. https://doi.org/10.22054/joer.2019.10156
Demle, E. (2019). Determinants of Tax Evasion in Addis Ababa City Administration: The Case of Bole Sub City Category “A” Taxpayers
Gholami, A. (2024). Tax evasion and its effects on economic security. Economic Security Scientific Monthly, 11(11), 19-26.
Ginanjar, A., & Wibowo, A. (2025). Data Mining to Detect Fraud Patterns in a Taxpayer's Financial Statement. Scientax, 6, 135-150. https://doi.org/10.52869/st.v6i2.571
Izadi, A., Sameti, M., & Akbari, N. (2019). Estimating the rate of tax evasion in Iran using the MIMIC method during the period 1976–2016. Journal of Tax Research, 28(48), 7-32. https://doi.org/10.52547/taxjournal.28.48.7
Khodabandeh, R., Monourian, A., & Nargesiyan, A. (2023). Providing a model for confronting tax evasion in Iran: A preventive network governance approach. Process Management and Development, 36(4), 3-33. https://doi.org/10.61186/jmdp.36.4.3
Kurauone, O., Kong, Y., Mago, S., Sun, H., Famba, T., & Muzamhindo, S. (2021). Tax evasion, political/public corruption and increased taxation: Evidence from Zimbabwe. Journal of Financial Crime, 28(1), 300-319. https://doi.org/10.1108/JFC-07-2020-0133
Lamba, E. (2022). The effect of social exchange relationships on peer reporting fraudulent financial misconduct: A case study of a UK non-profit organization University of Salford]. United Kingdom.
Le, H. T. H., Tuyet, V. T. B., Hanh, C. T. B., & Do, Q. H. (2020). Factors affecting tax compliance among small- and medium-sized enterprises: Evidence from Vietnam. Journal of Asian Finance, Economics and Business, 7(7), 209-217. https://doi.org/10.13106/jafeb.2020.vol7.no7.209
Maheshwari, M., & Begde, P. (2025). The role of artificial intelligence and machine learning in enhancing tax compliance and fraud detection in India. Journal of Informatics Education and Research, 5(2).
Mohammadi, M., Qarakhani, S., Sameti, M., & Amiri, H. (2023). Simulation of solutions to improve tax payments and reduce tax evasion behavior using agent-based models. Quarterly Journal of Economic Research, 58(4), 663-694.
Mohammadpour, A. (2013). Qualitative research method: Anti-method (Vol. 1). Sociologists Publications.
Mohseni Maleki, B. (2021). Factors affecting tax evasion using structural equation modeling (SEM): The moderating role of tax knowledge. Macroeconomics Research Journal, 16(31), 13-36.
Nasl Mousavi, S. H., Hosseini Shirvani, M. S., & Nazarpoor, M. (2020). Presenting a predictive model of tax evasion based on ID3 decision tree and Bayesian network algorithms. Journal of Tax Research, 28(45), 59-87.
Ngah, Z. A., Ismail, N., & Abd Hamid, N. (2022). A cohesive model of predicting tax evasion from the perspective of fraudulent financial reporting amongst small and medium sized enterprises. Accounting Research Journal, 35(3), 349-363. https://doi.org/10.1108/ARJ-09-2020-0315
Pistone, P., Roeleveld, J., Hattingh, J., Pinto Nogueira, J. F., & West, C. (2019). Fundamentals of taxation: An introduction to tax policy, tax law and tax administration. http://digital.casalini.it/9789087225391
Rabi Beigi, H., Mohammadi Pour, R., Noroush, I., & Salehi, R. (2023). Developing a tax morale model based on grounded theory approach. Financial Economics (Finance and Development), 17(2), 193-226.
Rabiei, K., Fazeli, M., & Ahmadi Khoshaberi, A. (2024). Presenting a comprehensive model of electronic tax collection to reduce tax evasion using ISM approach. Governmental Accounting Journal, 10(2), 227-244. https://doi.org/10.30473/GAA.2024.70685.1717
Rahimi Kia, E., Mohammadi, S., & Ghazanfari, M. (2015). Detecting tax evasion using a hybrid intelligent system. Journal of Tax Research, 23(26), 136-164. https://doi.org/10.1016/j.accinf.2016.12.002
Rashid, M. H. U. (2020). Taxpayer's attitude towards tax evasion in a developing country: Do the demographic characteristics matter? International Journal of Applied Behavioral Economics, 9(2), 1-19.
Rostam Beigi, H. R., & Aynehband, M. (2023). Corporate tax evasion using artificial intelligence. Journal of Tax Research, 31(60), 200-217. https://doi.org/10.61186/taxjournal.34.60.199
Samadian, H., Seifipour, R., Daman Keshideh, M., Hadinejad, M., & Keyghobadi, A. (2024). The relationship between economic policy uncertainty and the effective tax rate with tax evasion in Iran using the Markov-switching ARCH model. Journal of Tax Research, 32(61), 219-248. https://doi.org/10.61186/taxjournal.32.61.219
Slemrod, J. (2007). Cheating ourselves: The economics of tax evasion. Journal of Economic Perspectives, 21(1), 25-48. https://doi.org/10.1257/jep.21.1.25
Strauss, A., & Corbin, J. (2014). Principles of Qualitative Research Method: Grounded Theory, Procedures and Methods. Institute for Humanities and Cultural Studies.
Yousefnejad, N., Farzinfar, A. A., Jabari, H., Safari Gerayli, M., & Ghodrati, H. (2022). Measuring the impact of public sector policies on tax evasion in Iran and selected countries. Development and Capital, 7(1), 69-86. https://doi.org/10.22103/jdc.2022.18925.1198
Zamani, L., Barzooiyan Shirvan, S., Karimi Jafari, F., & Ansari, M. (2024). Investigating the impact of e-government services on tax evasion with the moderating role of information and communication technology. Tax Research Journal, 32(61), 170-218. https://doi.org/10.61186/taxjournal.32.61.170
دانلود
چاپ شده
ارسال
بازنگری
پذیرش
شماره
نوع مقاله
مجوز
حق نشر 2025 Mohammadreza Roshanigilvae, Roya Darabi, Zohreh Hajiha (Author)

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