Corporate Income Shifting in an Era of Tax Multilateralism: The Impact of Exchange-of-Information Agreements
Notice bibliographique
Résumé
Using data from the annual reports of over 100,000 subsidiaries of multinational enterprises (MNEs) from 55 countries between 2003 and 2012, the authors of this article investigate the impact of exchange-of-information agreements ("EOI agreements") on tax-motivated income shifting. Transparency created by the signing of EOI agreements is expected to reduce the tax-motivated shifting of income by multinational corporations. Whether such agreements affect the income-shifting behaviour of multinational corporations is an unanswered question. The authors find evidence that, on average, EOI agreements do have an impact on tax-motivated income shifting. Additionally, they find that more advanced, modern EOI agreements are associated with a larger decrease in tax-motivated income shifting compared to the impact of early EOI agreements. This evidence challenges the prevalent assumption in empirical studies that EOI agreements are homogeneous. Supplemental analyses suggest that factors that affect the information asymmetry between MNEs and tax authorities, such as corporations with high levels of intangibles and tax authorities with strong transfer-pricing rules and enforcement, can diminish or enhance the effectiveness of EOI agreements in moderating tax-motivated income shifting. The evidence provided by this study shows that consideration of the tax authorities' information environment and the substance of an EOI agreement is essential when assessing the impact of such an agreement on the tax behaviour of sophisticated taxpayers such as multinational corporations.
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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 | 0,004 | 0,027 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».