Les déterminants de l'évitement fiscal des entreprises canadiennes
Notice bibliographique
Résumé
Cette recherche a pour objectif de comprendre les déterminants de l’évitement fiscal des entreprises canadiennes au cours de la période 2000-2017. Nous utilisons différentes mesures d’évitement fiscal développées dans la littérature en comptabilité. En particulier, nous nous concentrerons sur deux types de mesures : l’une dite « standard » et l’autre développée par Henry et Sansing (2018). La mesure standard consiste à évaluer l’évitement fiscal en ne considérant que les entreprises aux profits positifs. Cette méthode exclut les entreprises aux profits négatifs qui représentent une part importante de nos observations, soit environ 30%. Elle calcule la différence entre le taux de taxe effectif et le taux de taxe standard pour évaluer l’évitement fiscal. La méthode de Henry et Sansing (2018) est également utilisée pour notre recherche parce qu’elle permet de calculer le niveau d’évitement fiscal pour l’ensemble des entreprises - y compris celles qui ont des profits nuls ou négatifs. Cette méthode évalue l’évitement fiscal grâce à une formule incluant la somme de taxes payées, le taux de taxe statutaire, le profit avant impôts et les actifs totaux de l’entreprise. Nous régressons ensuite les mesures d’évitement fiscal sur les caractéristiques des entreprises canadiennes telles que : les ventes, la part des actifs intangibles et la productivité. Les résultats varient selon la méthode utilisée. Selon la méthode standard, la productivité est positivement corrélée à l’évitement fiscal. Toutefois, les ventes et la part des actifs intangibles sont négativement corrélées avec l’évitement fiscal. La méthode de Henry et Sansing (2018) montre que les ventes et la productivité ont un lien négatif avec l’évitement fiscal. La part des actifs intangibles est négativement corrélée à l’évitement fiscal, puis est positivement corrélée à celui-ci à l’ajout d’un effet fixe. Il apparait donc que les méthodes traditionnelles qui se concentrent sur les entreprises aux profits positifs offrent une perspective biaisée des déterminants de l’évitement fiscal. Nous évaluons séparément aussi l’évitement fiscal fait par les entreprises canadiennes ayant été présentes au moins une fois, au cours de la période d’estimation, dans les paradis fiscaux. Ces derniers contribuent à la baisse du taux de taxe effectif des entreprises parce que le taux de taxe statutaire y est faible ou inexistant. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : évitement fiscal, profit, taux de taxe statutaire, taux de taxe effectif, productivité, actif
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,010 | 0,002 |
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 ».