Fiscal Incentives for Critical Mineral Development in Canada: An Empirical Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This capstone investigates empirically the effect of mining tax rate review on Nickel and Zinc production in Quebec, Ontario, and Manitoba. We employ the autoregressive distributed lag (ARDL) modelling technique to analyze the dynamic interactions between output of the two transition minerals and prices, mineral foreign direct investments, and relevant tax policy variables. Results show that long run relationship exist between Nickel production and the determinants for Quebec and Manitoba. However, no such relationship exists for Ontario. Zinc production is cointegrated with its determinants in Quebec, Ontario and Manitoba. The effect of mining tax policy is most discernible for Nickel in Manitoba, as a lower mining tax rate elicited improvement in Nickel production. Tax policy is not significant for Quebec and Ontario’s Nickel production, but price and foreign direct investments are prime for Ontario and Manitoba, while only foreign direct investments matter for Quebec. Zinc output in Quebec is significantly impacted by price and foreign direct investments, while the gradual upward tweak to Quebec’s mining tax rate coincides, curiously, with improvement in Zinc production. Possibly, the 2009/10 post-crisis growth momentum in Quebec’s mineral space overshadowed sensitivity to a mining tax hike. To boost critical mineral supply in the era of energy transition, both federal and provincial governments need to roll out more critical mineral-friendly tax and non-tax incentives, oriented toward growing the supply chain responsibly and sustainably.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».