Federal tax policies, congressional voting and natural resources
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Can abundance of natural resources affect legislators' voting behaviour over federal tax policies? We construct a political economy model of a federalized economy with district heterogeneity in natural resource abundance. The model shows that representatives of natural resource‐rich districts are more (less) willing to vote in favour of federal tax increases (decreases). This occurs because resource‐rich districts are less responsive to federal tax changes due to the immobile nature of their natural resources. We test the model's predictions using data on roll‐call votes in the US House of Representatives over the major federal tax bills initiated during the period of 1945–2003, in conjunction with the presence of active giant oil fields in US congressional districts. Our identification strategy rests on plausibly exogenous giant oil field discoveries and exploitation and narrative‐based aggregate federal tax shocks that are exogenous to individual congressional districts and legislators. We find that: (i) resource‐rich congressional districts are less responsive to changes in federal taxes and (ii) representatives of resource‐rich congressional districts are more (less) supportive of federal tax increases (decreases), controlling for legislator, congressional district and state indicators. Our results indicate that resource richness is approximately half as dominant as the main determinant, namely party affiliation, in driving legislators' voting behaviour over federal tax policies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».