R&D tax credits can be a significant source of taxpayer support for fossil fuel innovation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The urgent need to accelerate the transition towards low-carbon energy is well understood. Government support for energy innovation has been an increasing focus of both policy and academic attention in recent years. The debate has focused on direct spending by governments on research and development (R&D). However, governments also support R&D indirectly, through tax credits. This source of government support has been overlooked in the academic and policy debate on energy innovation, in part because publicly available data on R&D tax credit expenditures typically do not enable the identification of spending specific to energy. This article provides the first published data on R&D tax credits in the energy sector, drawing on administrative data from Australia, Canada, Norway and the UK. This data shows that indirect support through tax credits can be a large source of support for innovation in fossil fuel extraction companies, though this differs by country. As a result, publicly available data on direct R&D spending by government can significantly understate government support for innovation in fossil fuel extraction. The article also presents patent data to show, for the UK and for Norway, that less than 5% of R&D activity in fossil fuel extraction firms is devoted to low-carbon technologies. The article concludes with the recommendation that governments should consider removing tax credit support for R&D activities that facilitate the extraction of fossil fuels.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».