行业背景与政策 - 印度尼西亚的税收征收面临挑战，主要问题包括税收系统效率低下、高水平的非正规经济以及税收基础受限，导致高水平的逃税和避税 [8] - 印度尼西亚的经济在过去二十年中取得了显著的增长和稳定，年增长率为5.3%，贫困率从2000年的19.1%下降到2019年的9.4% [39] - 印度尼西亚的税收收入占政府总收入的75%以上，但税收占GDP的比例从2008年的13.3%下降到2021年的9.1%，表明税收表现持续低迷 [41] 税收合规与执行策略 - 印度尼西亚的税收合规问题主要源于纳税人的不遵守行为，包括逃税、欺诈和避税，占税收缺口的85% [41] - 通过门到门的税收执行策略，印度尼西亚的税收合规率在广泛边际上增加了4.3%，在密集边际上增加了5.1% [3] - 门到门的访问对低价值房产的税收合规影响更大，高价值房产对访问的敏感性较低 [13] 机器学习在税收合规中的应用 - 该研究使用了机器学习技术来评估门到门税收执行策略的有效性，并识别出不同房产对访问的异质性反应 [9] - 机器学习方法在处理观察性研究中的样本不平衡问题时表现出色，特别是在处理高维数据时 [26] - 研究采用了聚类随机因果森林（C-RCF）方法来估计条件平均处理效应（CATE），并验证了其在不同子群体中的有效性 [36] 实证结果与影响 - 门到门的访问显著提高了税收合规率，2021年税收参与率增加了4%，2022年增加了6.3% [58][62] - 访问对低价值房产的税收合规影响更大，特别是在土地面积较小和土地价值较低的房产中 [71] - 访问对过去被罚款的房产影响更大，但随着罚款金额的增加，访问的效果减弱 [72] 结论与政策建议 - 门到门的税收执行策略在印度尼西亚的Gorontalo市显著提高了税收合规率，特别是在低价值房产中 [75] - 该策略的效果在2022年进一步增强，表明其在非疫情年份可能具有更大的潜力 [80] - 研究结果强调了在设计和实施税收法律时考虑执行策略的重要性，特别是在低收入群体中 [82]