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Replication Data for: Taxing Uber-Polluters: Carbon Inequality and Support for Wealth Taxation to Finance the Green Transition

超高排出者への課税：炭素不平等とグリーン移行財源としての富裕税への支持 (AI 翻訳)

Leo Ahrens, Björn Bremer, Lukas Hakelberg

Harvard Dataverseデータセット2026-04-29#政策Origin: EU
DOI: 10.7910/dvn/i4fxdz
原典: https://doi.org/10.7910/dvn/i4fxdz

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、炭素不平等とグリーン移行のための富裕税への支持を調査した。4,796人の回答者を対象とした調査から、炭素不平等の認識が富裕税への支持を高めることが示された。データとコードは再現性のために提供されている。

English

This study examines carbon inequality and public support for wealth taxation to finance the green transition. Using survey data from 4,796 respondents, it finds that awareness of carbon inequality increases support for such taxes. The replication package includes data and code for transparency.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本のGX政策において、炭素税や排出権取引の社会的受容性を考える上で、負担の公平性が重要であることを示唆する。富裕層への課税という選択肢は、日本の政策議論にも参考になる。

In the global GX context

This paper contributes to global GX discourse by linking carbon inequality to public support for wealth taxation. It provides empirical evidence relevant for designing equitable transition policies in Europe and beyond.

👥 読者別の含意

🔬研究者:炭素不平等と政策選好の関係に関する実証的証拠を提供し、気候政策の社会的受容性を研究する研究者に有用。

🏛政策担当者:炭素不平等がグリーン移行財源としての富裕税への支持にどう影響するかを理解するための知見を提供。

📄 Abstract（原文）

This dataset contains the survey data, replication code, and figures for Ahrens, Bremer, and Hakelberg (2026), "Taxing uber-polluters: carbon inequality and support for wealth taxation to finance the green transition," Climate Policy (https://doi.org/10.1080/14693062.2026.2661351). The replication package contains: (i) the de-identified raw survey data in SPSS format (n = 4,796 respondents × 83 variables, after dropping or coarsening 20 variables that posed re-identification risk); (ii) the processed analysis dataset (n = 4,653 after standard listwise filters); (iii) the conjoint design file; (iv) the entropy-balancing weights and population calibration margins; (v) a single R Markdown analysis script that reproduces every figure and numeric claim in the paper; (vi) all main and supplementary figures as PDF and 600-dpi PNG; and (vii) a codebook, deidentification note, reproducibility matrix, and pre-knitted HTML walkthrough. Code is licensed MIT; data and documentation under CC BY 4.0. Ethics approval: IRB at the Free University Berlin (ZEA Nr. 2023-024).

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。