Tax Aggressiveness, Corporate Governance and Audit Fees: A Study of Listed Firms in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
The concept of audit fee has received immense empirical investigation in literature. However, these vast studies have not sufficiently explored the relation of the concept with tax aggressiveness and corporate governance. This study therefore sought to provide empirical evidence as to whether tax aggressive and corporate governance mechanisms are significantly associated with audit fees among listed firms in Nigeria. Leaning on the agency and stakeholder theories, the study examined the measures of tax aggressiveness of effective tax rate and cash tax rate as well as corporate governance mechanisms of board gender diversity, audit committee diligence, and board independence; and how these variables explain changes in external audit fees. A sample of one hundred and seven (107) firms from the entire firms quoted on the Nigerian Stock Exchange as at December, 2018 was utilised. Data were sourced solely from annual financial statements of the studied firms over a ten-year period (2009 to 2018). The panel regression technique, with preference for the random effect model based on the outcome of the Hausman test, was employed to estimate the balanced panel data. The results of the study showed that cash tax rate, audit committee diligence and board independence all exert positive and significant effect on audit fees. Surprisingly, the study revealed a positive but statistically insignificant link between board gender diversity and audit fees. This result may not be unconnected with the low presence of female directors on the board of the firms investigated. In light of the findings, we therefore recommend that more female gender should be allowed to sit on the boards of listed firms in Nigeria in line with the Norwegian model of 40% female gender representation and the Federal Government 35% Affirmative Action. We also recommend that board independence should be encouraged more so as to enhance their oversight functions, and promote quality financial reporting and audit amongst listed firms in Nigeria.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».