Incidence of gasoline taxes in Canada: an event study approach to estimating pass-through
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the city-level pass-through rates of provincial and carbon tax changes on wholesale and retail gasoline prices in Canada from 1998 to 2024. Focusing on tax increases and decreases, the analysis measures pass-through rates to explore the impact of tax policies on gasoline prices across Canada. This study also analyses the tax incidence of medium/small cities and large cities separately to examine regional pass-through rates. Data is collected from Kent Marketing Ltd and Statistics Canada to create panel datasets for an event-based difference-in-difference model. Event plots show an immediate response in retail gasoline prices following tax changes; however, retail prices begin to adjust even before the implementation of tax policies. The estimated pass-through rate of gasoline tax increases on retail prices is 100% in the 9-week window and 88% in the 17-week window. For tax decreases, the pass-through rates are even higher, at 120% in the 9-week window and 140% in the 17-week window. The analysis also reveals the significant impact of tax changes on retail prices in medium/small cities and large cities. However, the study finds that the impact of gasoline tax changes on wholesale prices is statistically insignificant for both the 9-week and 17-week windows. Additionally, results from the 9-week window gasoline tax analysis without fixed effects and covariates are insignificant, underscoring the importance of accounting for these factors. In conclusion, the findings of this study emphasize the crucial role of provincial and carbon tax policies in shaping retail gasoline prices, while highlighting the limited impact on wholesale prices in Canada.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».