Component Auditor and Corporate Tax Aggressiveness
Notice bibliographique
Résumé
The PCAOB has expressed continuous concerns on the use of component auditors by U.S. multinational corporations. Prior studies mainly focus on the potential negative impact of component auditors on audit quality, but the literature has thus far overlooked the benefits brought about by their superior local knowledge. This study utilizes the new Form AP filings on disclosure of component auditor involvement in group audits to investigate whether and how component auditors contribute their local tax expertise to the lead auditors. Specifically, our analysis focuses on the relations between component auditor use and corporate tax aggressiveness. Using a sample of companies with auditor-provided tax service, we find that component auditor use is negatively related to corporate tax aggressiveness. We further find that this negative relation is more pronounced when the component and lead auditors share the same network, when the corporate income tax systems in the component auditors’ jurisdictions are more complex, and when the component auditors exhibit higher competence. Lastly, we also find the association between component auditor use and corporate tax aggressiveness varies significantly with the institutional environment facing component auditors. Overall, our study demonstrates the positive effect of tax knowledge spillover from the component to the lead auditors when auditors jointly provide both audit and tax services. We provide novel evidence in support of the bright side of component auditor use; component auditors aid the lead auditors in deterring their clients’ aggressive tax planning.
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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 | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,003 | 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 ».