Opportunity zones: do tax benefits go to the most distressed communities?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The exact criteria used by state governors for choosing opportunity zones (OZs) are not publicly available. This paper aims to examine whether state governors selected the most distressed communities, or those with the highest proportions of minorities, as OZs. Design/methodology/approach This paper compares the distressed communities chosen as OZs in states throughout the country to an equal number of those eligible distressed communities but not selected. Moreover, this paper uses regression analysis to determine whether the poverty rate, median family income, population, percentage of population that is minority and the percentage of population that is African American are significant explanatory factors in the choice of OZs. Findings After describing the tax incentives for investing in OZs, this paper documents that governors did not select many of the most distressed communities, or those with high proportions of minorities, in their individual states. Originality/value This paper describes in some detail the way in which investors may generate tax benefits by investing in eligible property or businesses in OZs. It also examines the extent to which the degree of poverty and the percentage of the population that is minority (and African American) were key factors in the selection of OZs. It arises an issue that the chosen communities are not necessarily those most in need of more investment or those heavily populated by minorities, particularly African Americans.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».