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Enregistrement W3011723322 · doi:10.1111/1475-679x.12304

Does Private Country‐by‐Country Reporting Deter Tax Avoidance and Income Shifting? Evidence from BEPS Action Item 13

2020· article· en· W3011723322 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Accounting Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Taxation and Avoidance
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTax avoidanceBusinessMultinational corporationDouble taxationPublic economicsCorporate taxInternational taxationTax revenueTax reformState income taxMonetary economicsAccountingEconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT To combat tax avoidance by multinational corporations, the Organisation for Economic Co‐operation and Development introduced country‐by‐country reporting (CbCr), requiring firms to provide tax authorities with a geographic breakdown of their profitability and activities. Treating the introduction of CbCr in the European Union as a shock to private disclosure requirements, this study examines the effect on corporate tax outcomes. Exploiting the €750 million revenue threshold for disclosure and employing regression‐discontinuity and difference‐in‐differences designs, I document a 1–2 percentage point increase in consolidated GAAP effective tax rates among affected firms. I also find evidence consistent with a decline in tax‐motivated income shifting, starting in 2018. These results suggest that, although private geographic disclosures can deter corporate tax avoidance, so far, the regulations have had a limited effect on tax‐motivated income shifting. My findings have policy implications for the global implementation of private CbCr and extend the debate on public versus private disclosure of tax information.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle