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Enregistrement W4409601111 · doi:10.1111/acfi.70030

CEOs' Political Ideology, Social Capital and Corporate Tax Avoidance

2025· article· en· W4409601111 sur OpenAlexaff
Tien‐Shih Hsieh, Jeong‐Bon Kim, Zhihong Wang

Notice bibliographique

RevueAccounting and Finance · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Taxation and Avoidance
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTax avoidancePoliticsCorporate taxIdeologySocial capitalEconomicsPolitical economyBusinessMonetary economicsAccountingDouble taxationPolitical sciencePublic economicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Building on institutional theory, we explore the interaction between social capital and CEO political ideology on corporate tax avoidance. Using CEOs' political donations to identify their political ideology, we find that firms led by Republican CEOs tend to have lower (higher) effective tax rates when located in communities with lower (higher) social capital, indicating a higher (lower) propensity for tax avoidance, compared to firms led by non‐Republican CEOs. Our findings support the U.S. Internal Revenue Service's (IRS) view that tax compliance behaviour is inherently a sociopolitical construct. Our results suggest that tax policymakers and other regulators should pay more attention to social capital at the community level to foster ethical corporate behaviour in relation to tax compliance. Overall, we provide the tax authorities with useful insights into corporate tax compliance, which are applicable to both U.S. and international settings, particularly in regions with distinct political and social norms.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,661
Score d'incertitude au seuil0,758

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2025
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