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Enregistrement W4411913882 · doi:10.3389/fenvs.2025.1593549

The impact of environmental tax reform on industrial green development: evidence from China

2025· article· en· W4411913882 sur OpenAlexfundno aff
Zhaoyang Lu, Diao Gou, Lingyu Yang, Zeyu Wu, Hailong Feng

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Environmental Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEnergy, Environment, Economic Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Social Science Fund of ChinaChongqing Municipal Education CommissionChongqing Municipal Education Commission FoundationUniversity of Saskatchewan
Mots-clésChinaEnvironmental taxNatural resource economicsEnvironmental impact assessmentBusinessTax reformEconomicsPublic economicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction The transformation of environmental protection fees into environmental protection taxes in China reflects a broader commitment to ecological civilization. This reform aligns fiscal instruments with environmental objectives, aiming to internalize environmental costs and incentivize greener industrial behavior. However, empirical evidence on its actual impact on industrial green development remains limited. This study addresses this gap by investigating how the reform affects green total factor productivity (GTFP) in key industrial sectors. Methods We build a Difference-in-Differences model to assess the causal impact of the 2018 environmental tax change, using it as a quasi-natural experiment. A-share listed companies in industries with high levels of pollution from 2013 to 2022 are included in the sample. To further explore the transmission mechanism, we use mediation effect models to test whether the reform influences GTFP through changes in the degree of resource misallocation and green technological innovation. Multiple robustness checks, including parallel trends test, propensity score matching and placebo test, are conducted to ensure result validity. Results The results indicate that the reform significantly improves industrial green development, as measured by firm-level GTFP. In state-owned and highly polluting businesses, the effect is particularly noticeable. According to mechanism testing, the policy effect is communicated through a decrease in the degree of resource misallocation and more investment in green innovation. These findings are robust across alternative model specifications and variable definitions. Discussion This study offers new insights into how environmental tax policies contribute to sustainable industrial transformation. It highlights the importance of fiscal policy tools in steering firm behavior toward greener practices. Policymakers should focus on refining tax enforcement and complementing it with innovation incentives to amplify the reform’s effectiveness. The evidence underscores the critical role of institutional design in aligning industrial growth with environmental 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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,293

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations16
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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