Cryptocurrency and Tax Evasion: Legal Gaps and Regulatory Responses in the Post-Blockchain Era
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigated this timeless problem of tax evasion with the use of cryptocurrencies in a post-blockchain reality, in terms of legal grey zones and regulatory frameworks in various jurisdictions. Tax evaders have taken advantage of the legal grey areas, decentralized finance (DeFi) protocols, and privacy-based tools in order to hide their transactions despite the blockchain being transparent. The study used a qualitative multinational comparative research approach in which the authors have used document research and interviews with experts to examine enforcement processes in different jurisdictions including the United States, Canada, Germany, Japan, Australia and Nigeria. Conclusions were that effective statutory frameworks, high technological means of enforcement and stringent penalties were found to impact on the compliance rates positively as can be seen in Germany and Japan. Conversely, in other countries, there were high cases of non-compliance due to weakly disunity of regulation and little technological capacity, e.g., Nigeria and Canada. The introduction of DeFi became another problem since it eliminated centralized intermediaries and made the traditional tax pay reporting system more complicated. Moreover, the paper has highlighted that enforcement tactics should give due attention to enable them to balance between surveillance and privacy safeguards to keep the citizens trusty and willingly follow the law. The solution policy proposals involved integration of legal and legislative frameworks across countries globally, the integration of automated reporting solutions and investment in compliance solutions that preserve privacy. Future study on taxpayer conduct, technological breakthroughs and inter-jurisdictional cooperation to come up with resilient tax governance systems should be a matter of priority. This study added to the argument about an effective and fair establishment as an economy, as well as tax frameworks, goes digital.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».