Let the punishment fit the crime: How retributive fairness perceptions influence observers’ tax compliance intentions
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of my research is to investigate how perceptions of retributive justice influence tax compliance. I address this objective by proposing two research questions: (1) How do taxpayers perceive the propriety of punishment for tax evasion? (2) How and when are observers’ compliance intentions influenced by perceptions of fairness disclosures about a specific retributive outcome, and the presence of a fairness-relevant disclosure?\nTo address the first research question, I conduct a survey of 331 adult Canadian taxpayers to ascertain the extent to which taxpayers perceive punishments for tax evasion as fair or unfair. I find that an appropriate punishment is viewed as a fine equal to the amount of taxes evaded.\nTo address the second research question, I conduct an experiment using 400 adult Canadian taxpayers. In this experiment, I examine two levels of retributive justice disclosures regarding punishment outcomes where punishments for offences are perceived as too lenient (unfair) versus just right (fair), and I also examine how the combination of fairness disclosures about a specific retributive outcome, and the presence of a justice-relevant disclosure influence tax compliance. I find that when taxpayers are presented with multiple justice disclosures, they anchor on the disclosure presented first. Specifically, when the justice-relevant disclosure precedes the retributive justice disclosure the differential effect on observers' compliance from the retributive justice disclosure will be suppressed. However, when a retributive justice disclosure precedes another justice-relevant disclosure, observers will anchor on the retributive justice disclosure, and the justice-relevant disclosure will not significantly alter their initial fairness judgment.\nMy research extends the retributive justice and tax compliance literatures by carefully examining retributive justice disclosures at a more fine-grained level, and provides an incremental contribution to the retributive justice literature by demonstrating the differential impact of retributive justice perceptions on subsequent behaviour. Moreover, this research is the first to examine when and how retributive justice disclosures or other tax-related justice-relevant disclosures can act as an anchor in decision making. Thus, my research contributes to existing research that examines how justice judgments can be used as an anchor which may influence subsequent tax reporting behaviour.
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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 | 0,004 | 0,035 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».