Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/180176 
Erscheinungsjahr: 
2016
Schriftenreihe/Nr.: 
Volkswirtschaftliche Diskussionsbeiträge No. 180-16
Verlag: 
Universität Siegen, Fakultät III, Wirtschaftswissenschaften, Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsrecht, Siegen
Zusammenfassung: 
Die amtliche Statistik stellt keine hinreichend disaggregierte Steuerstatistik zur Verfügung, um die relative Steuerbelastung mittelständischer Kapitalgesellschaften in Deutschland zu ermitteln. Aufgrund des Steuergeheimnisses liegen auch keine Mikrodaten zu den Steuererklärungen vor. Allerdings kann auf handelsbilanzielle Daten zurückgegriffen werden, um die effektive Steuerbelastung zu messen. Wir diskutieren die dabei auftretenden methodischen Probleme und verwenden einen vergangenheitsorientierten Ansatz, der den Vorteil hat, für Steueroptimierungsstrategien der Unternehmen und die Schärfe der Steuerprüfungen zu kontrollieren. Wir nutzen gewichtete 6%-trimmed Quantilsschätzungen mit bootstrapping, um belastbare Ergebnisse herzuleiten. Auf dieser Basis schätzen wir die effektive Steuerbelastung von kleinen, mittleren und großen Kapitalgesellschaften für die Jahre 1998 bis 2007. Wir finden Evidenz für eine Belastung gemäß einer umgekehrten U-Form: kleine Unternehmen haben eine signifikant geringere Steuerbelastung als mittelgroße Unternehmen, welche wiederum eine signifikant höhere Last als die großen Unternehmen aufweisen. Im betrachteten Zeitraum kann bei Kapitalgesellschaften daher von einem "Mittelstandsgipfel" der Besteuerung gesprochen werden. Wir finden darüber hinaus Evidenz für einen signifikanten Entlastungseffekt der "Steuerreform 2000", der bei kleinen, mittleren und großen Kapitalgesellschaften unterschiedlich stark ausfiel.
Schlagwörter: 
effektive Unternehmenssteuerbelastung
KMU
Handelsbilanzdaten
vergangenheitsorientierte Steuerlastmessung
Steuerreform 2000
JEL: 
H22
H25
H26
C00
C81
Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
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Größe
610.45 kB





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