Does Information and Communication Technology Influence the Shadow Economy? A Panel Data Analysis for EU Countries
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Information and communication technology (ICT) adoption has emerged as a driving force in reshaping tax systems and global economic practices. This study addresses the implications of digitalization in reducing tax avoidance in the European Union (EU) Member States, where the time frame of analysis spans over a 10-year period between 2013 and 2022. This research aims to highlight correlations between tax avoidance and digitization. The means used for this cross-sectional and temporal dataset are based on the application of a regression on panel data, where we used the dependent variable tax avoidance represented by the shadow economy and the proxy for ICT services as independent variable. The study extends the literature by analyzing the influence of ICT on the shadow economy in the European Union and the contribution brings the innovative use of Internet server security and Internet access as factors influencing the shadow economy for this sample, through the System GMM method. We emphasize the results by replacing the shadow economy estimated using the classic MIMIC method with that estimated using the abnormal energy consumption method for robustness checks. The results confirm that increasing digitalization in EU countries leads to a reduction of the shadow economy, where the worst performing economies are in the South-East of the European Union. Finally, this study provides recommendations for increasing investments in the ICT services sphere and for developing effective tax policies to increase tax transparency.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 découle