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Enregistrement W4408855804 · doi:10.1080/14693062.2025.2482111

Tax expenditures as tools for state-level climate action in the U.S.

2025· article· en· W4408855804 sur OpenAlexaff
Elisabeth Gilmore, Travis St. Clair

Notice bibliographique

RevueClimate Policy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate justiceEconomicsAction (physics)State (computer science)Public economicsClimate policyClimate changeNatural resource economicsBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

State governments in the United States offer a wide range of tax incentives to encourage the use of green technologies and support the energy transition away from fossil fuels. These tax incentives offer a politically palatable middle ground that subsidizes more environmentally friendly policies while also giving the appearance of reducing taxes. In this paper, we evaluate the extent of climate-related tax expenditures (i.e. the amount of foregone revenue from tax preferences) at the state level by collecting data from U.S. state budget documents and classifying and comparing the different types of tax expenditures across various dimensions. Our analysis yields three key findings: (1) ‘climate-friendly’ tax expenditures at the state level account for only about 0.1% of aggregate state tax collections and are negligible relative to federal incentives historically, (2) energy subsidies make up more than half of the incentives in dollar terms, and (3) both climate and fossil fuel subsidies exhibit substantial longevity due to the infrequency with which governments revisit or re-evaluate them. While these results suggest that there may be opportunities to better utilize tax incentives for climate policy, tax expenditures must be integrated more strategically into the broader landscape of budget and tax policy to efficiently advance climate goals.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,539
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,217
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,147 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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