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Enregistrement W4206426184 · doi:10.1007/s10551-021-05011-y

Shaming of Tax Evaders: Empirical Evidence on Perceptions of Retributive Justice and Tax Compliance Intentions

2022· article· en· W4206426184 sur OpenAlexafffund
Oliver Nnamdi Okafor

Notice bibliographique

RevueJournal of Business Ethics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueTaxation and Compliance Studies
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesCanadian Academic Accounting AssociationWilfrid Laurier University
Mots-clésRetributive justicePersuasionCompliance (psychology)EnforcementSocial psychologyProcedural justiceSalience (neuroscience)Economic JusticeNormativePsychologyPerceptionPunishment (psychology)Political scienceLawCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Although naming-and-shaming (shaming) is a commonly used tax enforcement mechanism, little is known about the efficacy of shaming tax evaders. Through two experiments, this study examines the effects of shaming tax evaders on third-party observers’ perceptions of retributive justice and tax compliance intentions, and whether the salience of persuasion of observers moderates these relationships. Based on insights from defiance theory, the message learning model, and persuasive communications, this study predicts and finds that shaming evaders increases observers’ tax compliance intentions. Furthermore, the results show that higher persuasion, which includes sanction and normative appeals, affects observers’ tax compliance intentions. This study also suggests that shaming has a positive effect on perceptions of retributive justice. Importantly, the results reveal that perceptions of retributive justice in shaming punishment mediate the effect of shaming on tax compliance intentions. The implications for theory and practice are discussed.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,363
Score d'incertitude au seuil0,465

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,411
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,034 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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