Влияние государственной политики на изменение ставок НДС
https://doi.org/10.26794/2587-5671-2026-30-4-113-125
Аннотация
Актуальность темы исследования обусловлена тем, что правительство Индонезии планировало в начале 2025 г. повысить ставку НДС с 11 до 12%, и эта тема стала одной из самых обсуждаемых. Цель данного исследования — предложить наилучшие альтернативные варианты политики, выработав комплексные решения. В работе применялись методы системной динамики. Использовалась имитационная модель, сочетающая качественные и количественные подходы. Моделирование проводилось с помощью программного обеспечения Power-sim. Рассмотрены три сценария: пессимистичный, умеренный и оптимистичный. В исследовании применяются шесть основных и три дополнительные переменные. Результаты показывают, что при пессимистичном сценарии моделирования повышение ставки НДС снизит покупательную способность населения и приведет к уклонению от уплаты налогов. При умеренном сценарии моделирования экономические условия будут сбалансированными, но в будущем это приведет к снижению потенциального объема налоговых поступлений и уклонению от уплаты налогов. При оптимистичном сценарии снижение ставки НДС уменьшит налоговое бремя, увеличит потенциальную покупательную способность населения, повысит экспорт и сократит импорт, снизив уровень уклонения от уплаты налогов и увеличив налоговый потенциал. Сделан вывод, что из трех сценариев лучше всего использовать оптимистичный, поскольку он благоприятно скажется на общей экономической ситуации. Авторы исследования рекомендуют правительству снизить коэффициент уклонения от уплаты налогов и упростить цепочку поставок, поскольку ее сложность приводит к увеличению затрат.
Ключевые слова
JEL: H21, H26, H27
Об авторе
А. А. СамудраИндонезия
Азхари Азиз Самудра — PhD, профессор
Джакарта
Конфликт интересов:
автор заявляет об отсутствии конфликта интересов
Список литературы
1. Poplawski-Ribeiro M., Yoo J., Haver V., et al. 2023 Global debt monitor. Washington, DC: International Monetary Fund; 2023. 9 p. URL: https://www.imf.org/-/media/files/conferences/2023/2023-09-2023‑global-debt-monitor.pdf (accessed on 09.05.2024).
2. Liu Y., Wang W., Liu C. The effect of a VAT rate reduction on enterprise costs: Empirical research based on China’s VAT reform practice. Frontiers in Environmental Science. 2022;10:912574. DOI: 10.3389/fenvs.2022.912574
3. Waseem M. The role of withholding in the self-enforcement of a value-added tax: Evidence from Pakistan. The Review of Economics and Statistics. 2022;104(2):336-354. DOI: 10.1162/rest_a_00959
4. Đorđević M., Đurović Todorović J., Ristić M. Improving performance of VAT system in developing EU countries: Estimating the determinants of the ratio C-efficiency in the period 1997–2017. Facta Universitatis. Series: Economics and Organization. 2019;16(3):239-254. DOI: 10.22190/FUEO1903239D
5. Erero J. L. Contribution of VAT to economic growth: A dynamic CGE analysis. Journal of Economics and Management. 2021;43(1):22-51. DOI: 10.22367/jem.2021.43.02
6. What is the VAT Gap? European Commission. Taxation and Customs Union. 2019. URL: https://taxation-customs. ec.europa.eu/taxation/vat/fight-against-vat-fraud/vat-gap_en (accessed on 09.05.2024).
7. Samudra A. A. Perpajakan di Indonesia: Keuangan, Pajak dan Retribusi Daerah. 5th ed. Jakarta: PT Rajagrafindo Persada Rajawali Pers; 2023. 336 p. URL: https://www.rajagrafindo.co.id/ (accessed on 09.05.2024).
8. Usman A., Usman A., Abubakar Z. Assessing the impact of value added tax (VAT) gaps on VAT revenue generation in Nigeria. IOSR Journal of Humanities and Social Science. 2019;24(10):68-83. DOI: 10.9790/0837-2410086883
9. Rachman Y., Wulansari D., Amelia Y., et al. Value added tax: Development and issues in Indonesia. Review of International Geographical Education Online. 2021;11(5):923-931. DOI: 10.48047/rigeo.11.05.89
10. Korauš A., Gombár M., Vagaská A., Šišulák S., Černák F. Secondary energy sources and their optimization in the context of the tax gap on petrol and diesel. Energies. 2021;14(14):4121. DOI: 10.3390/en14144121
11. Asri S. A.C., Suseno D. A. The effect of value-added tax policy on per capita income and inequality in Indonesia. Journal of Economics, Business, and Accountancy Ventura. 2023;26(2):220-235. DOI: 10.14414/jebav.v26i2.3526
12. Sonbay E. F., Djamhuri A., Baridwan Z. Tax planning value added tax and Article 4(2) Tax on Income in Indonesia. International Research Journal of Business Studies. 2022;15(1):53-62. DOI: 10.21632/irjbs.15.1.53-62
13. Li F., Yang Z., Hu X. Cross-border dual-channel supply chain decision-making under random demand and tariff conditions. PLoS One. 2024;19(2): e0297923. DOI: 10.1371/journal.pone.0297923
14. Bukina I. S., Smirnov A. I. Tax policy directions in Russia and the possibility of reducing the tax burden on domestic producers operating in the home market. Finance: Theory and Practice. 2020;24(4):104-119. DOI: 10.26794/2587-5671-2020-24-4-104-119
15. Barnert E. S., Scannell C., Ashtari N., Albertson E. Policy solutions to end gaps in medicaid coverage during reentry after incarceration in the United States: Experts’ recommendations. Journal of Public Health. 2022;30(9):2201-2209. DOI: 10.1007/s10389-021-01483-4
16. Al-Rahamneh N. M., Al Zobi M. K., Bidin Z. The influence of tax transparency on sales tax evasion among Jordanian SMEs: The moderating role of moral obligation. Cogent Business & Management. 2023;10(2):2220478. DOI: 10.1080/23311975.2023.2220478
17. Hasan A., Sheikh N., Farooq M. B. Exploring stakeholder perceptions of tax reform failures and their proposed solutions: A developing country perspective. Meditari Accountancy Research. 2023;32(3):721-755. DOI: 10.1108/MEDAR-03-2023-1961
18. Tadesse T. Explaining customs tax evasion in Ethiopia: The effect of trade tax, law enforcement, and product characteristics. Global Journal of Emerging Market Economies. 2023;15(3):330-353. DOI: 10.1177/09749101221100637
19. Lyssiotou P., Savva E. Who pays taxes on basic foodstuffs? Evidence from broadening the VAT base. International Tax and Public Finance. 2021;28(1):212-247. DOI: 10.1007/s10797-020-09605-6
20. Fedoseeva S., Van Droogenbroeck E. Temporary VAT rate cuts and food prices in e-commerce. Journal of Retailing and Consumer Services. 2024;77:103693. DOI: 10.1016/j.jretconser.2023.103693
21. Belyaev V. A. Analysis of the dynamics of IPO transactions in the banking sector. Finance: Theory and Practice. 2021;25(6):16-28. DOI: 10.26794/2587-5671-2021-25-6-16-28
22. Shin H. S., Jeong A. Modeling the relationship between students’ prior knowledge, causal reasoning processes, and quality of causal maps. Computers & Education. 2021;163:104113. DOI: 10.1016/j.compedu.2020.104113
23. Samudra A. A., Hertasning B., Amiro L. Policy for handling air pollution in Jakarta: Study using system dynamics simulation models. Journal of Infrastructure, Policy and Development. 2024;8(2):2969. DOI: 10.24294/jipd.v8i2.2969
24. Esteso A., Alemany M. M.E., Ottati F., Ortiz A. System dynamics model for improving the robustness of a fresh agri-food supply chain to disruptions. Operational Research. 2023;23(2):28. DOI: 10.1007/s12351-023-00769-7
25. Zheng M., Marsh J. K., Nickerson J. V., Kleinberg S. How causal information affects decisions. Cognitive Research: Principles and Implications. 2020;5(1):6. DOI: 10.1186/s41235-020-0206-z
26. Araya A., Dahalan J., Muhammad B. The relationship between financial patterns and exogenous variables: Empirical evidence from symmetric and asymmetric ARDL. International Journal of Business Society. 2022;6(6):638-661. DOI: 10.30566/ijo-bs/2022.06.90
27. Ludji D. G., Sianturi P., Nugrahani E. H. Dynamical system of the mathematical model for tuberculosis with vaccination. ComTech: Computer, Mathematics and Engineering Applications. 2019;10(2):59-66. DOI: 10.21512/comtech.v10i2.5686
28. Zídková H., Arltová M., Josková K. Does the level of e-government affect value-added tax collection? A study conducted among the European Union member states. Policy & Internet. 2024;16(3):567-587. DOI: 10.1002/poi3.389
29. Schoenenberger L., Schmid A., Tanase R., Beck M., Schwaninger M. Structural analysis of system dynamics models. Simulation Modelling Practice and Theory. 2021;110:102333. DOI: 10.1016/j.simpat.2021.102333
30. Samara E., Kilintzis P., Katsoras E., Martnidis G., Kosti P. A system dynamics approach for the development of a regional innovation system. Journal of Innovation and Entrepreneurship. 2024;13(1):26. DOI: 10.1186/s13731-024-00385-5
31. Samudra A. A. Property tax in Indonesia: A proposal for increasing land and building tax revenue using the system dynamics simulation method. Journal of Tax Reform. 2024;10(1):100-121. DOI: 10.15826/jtr.2024.10.1.159
32. Paudel A. C., Doranga S., Li Y., Khanal M. System identification and dynamic analysis of the propulsion shaft systems using response surface optimization technique. Applied Mechanics. 2024;5(2):305-321. DOI: 10.3390/applmech5020018
33. Hakim L., Widyawati, Monalisa, Safrida. Behavior and performance of the integrated farming system model for cassava agribusiness development in Aceh Besar regency. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2024;1297:012025. DOI: 10.1088/1755-1315/1297/1/012025
34. Naumov I. V., Nikulina N. L. Scenario modelling of the impact of the dynamics of public debt on the gross regional product of Russian regions. Finance: Theory and Practice. 2021;25(6):68-84. DOI: 10.26794/2587-5671-2021-25-6-68-84
35. Wellek S. Testing for goodness rather than lack of fit of continuous probability distributions. PLoS One. 2021;16(9): e0256499. DOI: 10.1371/journal.pone.0256499
36. Mohizin A., Imran J. H., Lee K. S., Kim J. K. Dynamic interaction of injected liquid jet with skin layer interfaces revealed by microsecond imaging of optically cleared ex vivo skin tissue model. Journal of Biological Engineering. 2023;17(1):15. DOI: 10.1186/s13036-023-00335-x
37. Kim Y., Choi S., Yi M. Y. Applying comparable sales method to the automated estimation of real estate prices. Sustainability. 2020;12(14):5679. DOI: 10.3390/su12145679
38. Song Y., Sebe N., Wang W. Fast differentiable matrix square root and inverse square root. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2023;45(6):7367-7380. DOI: 10.1109/TPAMI.2022.3216339
39. Zhu S., Zhan H., Yan Z., et al. Prediction of spherical equivalent refraction and axial length in children based on machine learning. Indian Journal of Ophthalmology. 2023;71(5):2115-2131. DOI: 10.4103/IJO.IJO_2989_22
40. Joshi B., Craciun G. Foundations of Static and Dynamic Absolute Concentration Robustness. Journal of Mathematical Biology. 2022;85(5):53. DOI: 10.1007/s00285-022-01823-2
41. Jara Aguirre J. C., Norgan A. P., Cook W. J., Karon B. S. Error simulation modeling to assess the effects of bias and precision on bilirubin measurements used to screen for neonatal hyperbilirubinemia. Clinical Chemistry and Laboratory Medicine. 2021;59(6):1069-1075. DOI: 10.1515/cclm-2020-1640
Рецензия
Для цитирования:
Самудра А.А. Влияние государственной политики на изменение ставок НДС. Финансы: теория и практика/Finance: Theory and Practice. 2026;30(4):113-125. https://doi.org/10.26794/2587-5671-2026-30-4-113-125
For citation:
Samudra A.A. Government Policy Impact on the Development of the VAT Rates. Finance: Theory and Practice. 2026;30(4):113-125. https://doi.org/10.26794/2587-5671-2026-30-4-113-125
JATS XML


































