The Unintended Effects of the TCJA's Interest Deduction Limitation on the Supply Chain
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We examine the effects of the 2017 Tax Cuts and Jobs Act's (TCJA) interest deduction limitation on suppliers. Using a difference‐in‐differences design, we find that suppliers with customers subject to the limitation (“affected suppliers”) report increased accounts receivable of between 11.2% and 14.9% relative to their pre‐TCJA average accounts receivable. Using a triple differences design, we provide more granular evidence by documenting that the limitation's effects on affected suppliers' accounts receivable are driven by suppliers with customers that report increased trade credit use (i.e., higher accounts payable). In cross‐sectional analyses, we find that the effects are stronger when suppliers are smaller, have higher peer product similarity, operate in industries with low entry barriers, or are in the early stage of their life cycle, consistent with suppliers with weaker bargaining power providing more trade credit to customers compared to other suppliers. Turning to supplier consequences of increased accounts receivable, we find that affected suppliers' days sales outstanding and operating cycles increase. Next, we use path analyses to find that affected suppliers experience lower cash flows and higher risks due to their increased accounts receivable. Overall, our study provides evidence that the interest deduction limitation yielded externalities on affected firms' supply chains.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».