Studying the Impact of Corporate social responsibility and Failure to pay taxes
محل انتشار: سومین همایش ملی سالیانه علوم مدیریت نوین
سال انتشار: 1393
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,205
فایل این مقاله در 26 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
CMMS03_054
تاریخ نمایه سازی: 27 آبان 1393
چکیده مقاله:
We believe that ‘Smoke and Mirrors’ (hereafter S&M) identifies an area of considerable importance but that it is misleading and problematic for several reasons. First, it glosses over the important distinction between tax avoidance and tax evasion. Despite using the term ‘tax avoidance’ in the title, to establish its conclusion, the paper relies predominantly on a handful of examples involving fraud, deceit and corruption, which are behaviors usually associated with ‘tax evasion’. In the context of corporate social responsibility, we explain why this distinction is crucial and offer directions for future research in this area. Second, Sikka’s paper ignores voluminous extant research on tax compliance, corporate tax avoidance and its relationship with CSR. Third, the paper mis-reports key statistics on the tax gap in the UK and US, and finally, it omits a robust discussion of the considerable policy response to corporate tax avoidance, which has been promoted by numerous tax agencies and international organizations such as the OECD. In the current paper, while recognizing the merits of S&M, we highlight the problems listed above, seek to remedy them, identify additional areas of concern and encourage further research attention in this area.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
goleij esmaeil
Accounting Graduate Student, raja Institute of Higher Education
Mohsen Noosh Azar
Accounting Graduate Student, Kooshyar Institute of Higher Education, Member of the Accounting Association of Iran, Rasht, Iran
mohammad taghi ebrahimian
Accounting Graduate
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :