Saavedra, Bianca

Estudio transcultural del comportamiento fiscal : un abordaje experimental / Bianca Saavedra, Lucas Francisco Robein Tanos ; asesora Cecilia Reyna. - Córdoba, Argentina ; 2016. - 1 CD-ROM

Práctica Supervisada (Licenciados en Psicología)--Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Psicología, 2016.

Bibliografía: p. 71-77.

Los mecanismos habituales para reducir la evasión fiscal suelen sustentarse en enfoques racionales. Evidencia empírica contrapuesta a estos enfoques llevó al desarrollo de un marco conceptual integrador: el Slippery Slope Framework (SSF). Según esta teoría, el cumplimiento fiscal se explica a partir de la confianza hacia las autoridades y el poder de las mismas. En esta investigación se presentan los resultados de dos estudios experimentales donde se evaluó el rol de la confianza y el poder, la presión tributaria y la confianza general en el comportamiento fiscal y en la intención de cumplimiento. En el primer estudio, de carácter transcultural, se evaluaron los supuestos del marco teórico en realidades socioeconómicas diferenciadas (Argentina y España). El segundo estudio consistió en una réplica de la investigación conducida por Kogler et al. (2013). En ambos estudios se aplicó un diseño factorial inter-sujetos 2 (confianza: alta vs. baja) x 2 (poder: alto vs. bajo). Los resultados del primer estudio, centrado en el comportamiento fiscal, no apoyaron los supuestos del SSF; mientras que los resultados del segundo estudio, focalizado en la intención de pago de impuestos, en términos generales estuvieron en línea con el modelo teórico. Además, en ambos estudios, la presión tributaria mostró afectar el comportamiento fiscal, y en el segundo estudio la confianza general se relacionó de manera significativa con la intención de cumplimiento. Se discuten los resultados y se destaca la importancia de los estudios de réplica en Psicología, y también la relevancia de contar con abordajes experimentales que utilicen el comportamiento fiscal como variable dependiente, así como de continuar evaluando las hipótesis del SSF en conjunto con otras variables.


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