MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386000693 · doi:10.1111/1911-3846.12900

Does tax enforcement disparately affect domestic versus multinational corporations around the world?

2023· article· en· W4386000693 sur OpenAlexvenueno aff
Lisa De Simone, Bridget Stomberg, Brian Williams

Notice bibliographique

RevueContemporary Accounting Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Taxation and Avoidance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultinational corporationEnforcementBusinessTax avoidanceInternational economicsSubsidiaryTax policyInternational tradeCorporate taxDouble taxationTax reformPublic economicsEconomicsFinancePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Global tax enforcement policies have received increased attention since the financial crisis, with much stated focus on curbing perceived harmful tax practices of multinational corporations. Yet there is a dearth of evidence on possible differential effects of home‐country tax enforcement on multinationals. We take a step toward filling this void in the tax policy discussion by examining whether there is a differential relation between changes in home‐country enforcement and the tax avoidance of domestic versus multinational corporations. Using OECD data on 50 countries from 2005 to 2019, we find increases in home‐country enforcement are associated with lower levels of tax avoidance for domestic firms than for multinational corporations. Using a subset of firms from the Bureau van Dijk database, we find that multinationals avoid more tax in foreign countries when home‐country enforcement increases. Results are stronger for multinationals with a higher proportion of subsidiaries in low‐tax countries and when enforcement spending is low. These findings have implications for policy‐makers and highlight the importance of coordinated enforcement efforts across jurisdictions—such as the recently proposed global minimum tax—to successfully curb multinationals' worldwide tax avoidance.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,420
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,004

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,245 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations40
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueContemporary Accounting ResearchMême sujetCorporate Taxation and AvoidanceTravaux en français237 207