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Enregistrement W4400832711 · doi:10.1111/1911-3846.12965

How do investors value the publication of tax information? Evidence from the European public country‐by‐country reporting

2024· article· en· W4400832711 sur OpenAlexfundvenueno aff
Raphaël Müller, Christoph Spengel, Stefan Weck

Notice bibliographique

RevueContemporary Accounting Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Taxation and Avoidance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGraduate School of Economic and Social Sciences, University of MannheimUniversity of OxfordUniversität MannheimLeibniz-GemeinschaftUniversity of WaterlooDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésTransparency (behavior)ScrutinyBusinessConfidentialityPublic economicsEvent studyAccountingCounterintuitiveFinanceEconomicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We examine the costs associated with public disclosure, as opposed to confidential reporting, of tax country‐by‐country reporting (CbCR) information. Our study addresses a critical knowledge gap, considering the growing adoption of public tax transparency measures. We aim to illuminate this matter by examining the expected costs for firms of making previously confidential CbCR information publicly available. The fact that the information was previously confidentially reported to the tax authorities allows us to assess the cost of publication in isolation. Employing an event study methodology, we provide early evidence on the capital market reaction to this new requirement on a sample of European firms falling within its scope. We document a significantly negative cumulative average abnormal return of EUR 47 billion to 64 billion for up to 3 days following the announcement. Additional cross‐sectional results suggest that concerns about the reputational costs arising from public scrutiny and the proprietary costs from disclosing sensitive business information outweigh the potential benefits of an extended information environment from an investor perspective. Our findings highlight that the public disclosure of tax information imposes significant—and likely unintended—costs from a firm perspective. This aspect should be carefully considered when developing tax transparency measures.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Communication savante
Catégories consensuellesCommunication savante
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 enseignants0,458
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0120,015
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,196 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations17
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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