Country-level governance, accounting standards, and tax avoidance: a cross-country study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to examine the impact of country-level governance and accounting standards on corporate tax avoidance. Design/methodology/approach This paper is an empirical work using a sample of listed companies from 36 countries. Findings This paper finds that firms resident in countries with stronger country-level governance engage in less tax avoidance. Aspects of stronger country-level governance include higher government effectiveness and regulatory quality, and stronger enforcement of law and control of corruption. This paper also finds that firms adopting international accounting standards ( IFRS ) engage in less tax avoidance than those using local accounting standards. Further examination of the effect of interactions between country-level governance and the adoption of IFRS on tax avoidance finds that there is a substitute relationship between country-level governance and the adoption of IFRS . Social implications This study has significant implications for policy makers, corporate management and academics. It documents that when a country implements governance targeting improving government effectiveness, enhancing regulatory quality, strengthening enforcement of laws and controlling corruption, this will lead to less corporate tax avoidance. It also shows that the adoption of IFRS will reduce corporate tax avoidance, probably by enhancing accounting quality and disclosure, and that the adoption of IFRS provides a bond mechanism in reducing tax avoidance in countries with weak governance. Originality/value This paper is the first study to examine the impact of country-level governance on tax avoidance at the corporate level. It is also the first study to examine how country-level governance interplays with IFRS in shaping firms’ tax avoidance activities.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».