Digital Transformation and Corporate Tax Avoidance: Evidence from Moroccan Listed Firms
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to investigate the impact of digital transformation on corporate tax avoidance. In fact, this revolution has pervasively affected firms in different aspects and represents a significant opportunity to modernize their internal processes, bringing alongside a set of challenges that they must overcome. One hypothesis posits that digitalization enhances information transparency and internal control, reducing tax avoidance, while the other one suggests that the increase in digitalization leads to more complex and opaque transactions, leaving avenues for more aggressive tax strategies. This paper uses data of listed firms in the Casablanca Stock Exchange from 2020 to 2024, excluding the financial sector due to its specific tax regulation, leaving a final sample of 56 companies and 272 firm-year observations. It applies an OLS regression to assess the relation between the two variables, controlling for a set of firm and governance characteristics. The aim of the article is to address the scholarly debate by providing insights into an emerging economy where there is little research on the subject. The findings reveal that digital transformation contributes to the decrease in corporate tax avoidance in conjunction with governance variables like the presence of independent directors on the board and the duality of a CEO position, strongly supporting the first hypothesis. Notably, the OLS regression results show that an increase in digitalization by 1 point is associated with a decrease of 40.4755 in the book-tax differences, significant at the 5% level. The results provide high support for firms to invest in technologies in order to optimize their internal processes and improve their data quality; it also calls for tax authorities to strengthen their digital audit capacities and integrate data-driven tools to detect and interpret signals of potential tax-aggressive strategies.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».