Does tax enforcement inform auditors' risk assessment? Evidence from key audit matters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract International standards encourage auditors to consider regulatory factors and external parties during the risk assessment process. One such external party is the taxation authority, which monitors corporate conduct and uses the threat of tax audits to constrain managerial opportunism. This study examines whether tax enforcement influences auditors' perception of the risk of material misstatement on their engagements. Using a sample of companies listed on European exchanges, we assess the strength of tax enforcement at the country level based on the number of full‐time equivalent (FTE) employees in the tax audit and verification function relative to the size of the economy. Since auditors of these European listed companies must publicly disclose key audit matters (KAMs), we use the number of KAMs to capture auditors' perceptions of client‐level misstatement risk. Our results indicate that auditors report fewer KAMs in the presence of more FTEs in the tax audit and verification function. In cross‐sectional tests, we find that this negative association is stronger in settings where auditors are more inclined to incorporate the monitoring potential of the tax authority into their risk assessment, such as in countries with high book‐tax conformity and for auditors with greater exposure to complex tax issues. These findings offer new insights into the role of tax enforcement in auditors' decision‐making and have timely implications for accounting regulators and academics studying the determinants of KAMs.
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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 | 0,022 | 0,189 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».