Property Rights, Tax Avoidance and Capital Structure: Data from China Stock Markets
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the influence of tax avoidance on capital structure based on share ownership under China’s economic system. Previous research has indicated that tax avoidance exits and has a potential effect on firms’ capital structure, but there is little literature focusing on this influence based on China’s economic system. In light of that, this paper uses A-share data of the Shanghai and Shenzhen stock exchange from 2007 to 2016 as samples to study the impact of tax avoidance on the capital structure based on China’s economic system. The results suggest that, firstly, there is a significant negative correlation between tax avoidance and the debt ratio of the listed companies; secondly, there is a significant difference in the effect of corporate tax avoidance on the debt ratio of different industries and different equity ownership. Besides, by regrouping the samples according to the share ownership and the degree of tax avoidance, it is revealed that China’s unique economic system would lead to an impact of tax avoidance on the capital structure that differs from other countries. Finally, it is found that there is a negative correlation between the degree of tax avoidance of the listed companies and the dynamic adjustment of assets-liability ratio through the extended study, further verifying that there is a substitution relationship between tax avoidance of the listed companies and their debt financing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».