Information asymmetry and incentive contracting with the tax department
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to examine the design of optimal incentives for a firm’s tax department in the presence of information asymmetry. Design/methodology/approach This paper provides a theoretical model to examine the design of optimal incentives. The focus is on a situation in which a risk-averse tax department has private information about its efficiency type or effort to be exerted before the firm sets the incentive schemes. Findings This paper shows that a tax department’s risk aversion leads to a decline in the fraction of the cost borne by the tax department. It also shows that the optimal contract schemes should be designed to filter out as much uncontrollable risk as possible by using third-party information relevant to a tax department’s realized cost. Social implications It contributes to a better understanding of the impact of corporate incentive plans on firms’ tax practices. This study, by designing a theoretical model, helps explain why there exist differences in tax planning across firms based on the finding that incentives for tax planning activities differ across firms. Originality/value This paper is the first study that considers the situation in which tax managers’ risk-averse and types, as well as relevant information collected by the firms, can be used to set up incentive schemes and investigates whether and how the incentive schemes will be affected when firms improve their prior information by acquiring relevant information before the tax department acts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».