MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4411887541 · doi:10.21511/pmf.14(2).2025.12

Does fiscal decentralization foster renewable electricity generation? A panel data study of OECD countries

2025· article· en· W4411887541 sur OpenAlexaboutno aff
Serhiy Lyeonov, Оксана Охріменко, Аrtem Аrtyukhov, Марія Саєнсус, Iuliia Myroshnychenko, Yuliіa Yehorova, Oleksii Havrylenko

Notice bibliographique

RevuePublic and Municipal Finance · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVedecká Grantová Agentúra MŠVVaŠ SR a SAVEuropean CommissionSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésDecentralizationElectricity systemPanel dataRenewable energyElectricityEconomicsBusinessElectricity generationNatural resource economicsMacroeconomicsInternational economicsEconomic policyMarket economyEconometricsPower (physics)Engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the global community intensifies efforts to transition toward sustainable energy systems, the role of institutional and fiscal arrangements in fostering renewable energy has gained increasing attention. This study aims to assess whether fiscal decentralization contributes to the expansion of renewable electricity generation in OECD countries by analyzing panel data and identifying the direction and significance of this relationship. Utilizing a panel dataset of 34 countries spanning 2000–2023, the analysis employs a fixed-effects regression model with Driscoll-Kraay standard errors. It includes a one-year lag of fiscal variables to ensure robustness. The findings reveal a statistically significant but modest negative relationship between the share of subnational revenues in GDP and the share of renewables in electricity generation, suggesting that greater fiscal decentralization may not automatically incentivize renewable energy adoption. More specifically, the fixed-effects model corrected for heteroskedasticity and autocorrelation indicates that the coefficient for lagged subnational revenue (as a percentage of GDP) is negative and marginally significant (p ≈ 0.057), hinting at a potential delayed inhibitory effect. Additionally, country-level fixed effects demonstrate substantial heterogeneity, with nations like Iceland, Norway, and Canada showing systematically higher renewable electricity shares, regardless of fiscal structure. These results underscore the importance of complementary institutional frameworks and national coordination mechanisms to ensure that decentralization effectively supports climate policy goals. AcknowledgmentThis study was carried out within the framework of a research grant awarded by the Swiss National Science Foundation (grant no. IZURZ1_224119/1) and funded by the European Union grant “NextGenerationEU through the Recovery and Resilience Plan for Slovakia” (No. 09I03-03-V01-00130) and project VEGA – 1/0392/23 “Changes in the approach to the creation of companies’ distribution management concepts influenced by the effects of social and economic crises caused by the global pandemic and increased security risks”.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,177

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,168
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,128 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePublic and Municipal FinanceMême sujetClimate Change Policy and EconomicsTravaux en français237 207