Gobierno electrónico y recaudación tributaria del impuesto vehicular en la calidad del servicio en una municipalidad provincial. Lambayeque, 2020

• Autor: Baca Castañeda, Luis Enrique
• Formato: tesis doctoral
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/68847
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/68847
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Gobierno electrónico; Tributación; Municipalidad; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.06.02

El presente estudio abordó temas vinculado con el uso de la tecnología para la recaudación tributaria ´para mejorar la atención en los usuarios en una entidad del estado. En principio se planteó el objetivo de determinar la incidencia del gobierno electrónico y recaudación tributaria del impuesto vehicular sobre la calidad del servicio en una municipalidad provincial en Lambayeque en el año 2020. La investigación fue de tipo aplicado, de nivel explicativo, de enfoque cuantitativo, de método hipotético-deductivo y de diseño no-experimental, correlacional-causal. La muestra lo conformaron 346 contribuyentes de una municipalidad, elegidos de manera probabilística. La técnica fue la encuesta y elaboraron tres instrumentos, uno para cada variable, validado por expertos y determinado su confiabilidad por el coeficiente de alfa de Cronbach. Los hallazgos, indicaron que el gobierno electrónico y recaudación tributaria del impuesto vehicular incide significativamente en la calidad del servicio en una municipalidad provincial. Lambayeque, 2020. Según las evidencias estadísticas con el uso de la prueba de regresión logística multinomial, con la correlación parcial de orden 0 indicó (0.699), evidenciando una buena correlación positiva (sig=0.000). Además, el ajuste del modelo final (Chi Cuadrado=1131,669, Sig=0.000), explica la existencia del modelo, adicionalmente, el pseudo R cuadrado tiene un Nagelkerke (0,966) indicando la variabilidad que explica al modelo en 96,6 %.