Alternative corporate governance: Does tax enforcement improve the performance of mergers and acquisitions in China?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research Question/Issue We study whether tax enforcement can function as a corporate governance mechanism in emerging countries with weak tax enforcement. In the case of China, we examine whether and how external monitoring by tax authorities constrains insiders' opportunistic behavior in corporate mergers and acquisitions (M&As). Research Findings/Insights We employ the implementation of the third stage of the China Tax Administration Information System (CTAIS‐3) as a quasi‐natural experiment and adopt a difference‐in‐differences (DID) approach. We find that strengthening tax enforcement by CTAIS‐3 can improve the efficiency of M&As by reducing agency problems in the decision‐making process. Our conclusions remain unchanged under a series of robustness checks. Moreover, the results show that the impact is mainly observed in regions with stronger local government taxation motivation and in firms with poorer internal or external governance and poorer accounting information. Theoretical/Academic Implications We find that strengthening tax enforcement can improve M&A decisions even in emerging markets, which provides direct evidence for the predictions from theory that tax authorities play a governance role in supervising corporate insiders. Our paper also extends the literature on the determinants of M&A performance from the perspective of tax authorities. Practitioner/Policy Implications This study has policy implications for governments around the world to improve corporate governance by strengthening tax enforcement. The Chinese government applying advanced information technology to tax enforcement can provide a reference for other countries.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».