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Steuerreform-Narrative in deutschen kommunalen Steuerentscheidungen

Fachliche Zuordnung Wirtschaftspolitik, Angewandte Volkswirtschaftslehre
Förderung Förderung seit 2024
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 540712849
 
Dieses Projekt untersucht die wirtschaftlichen Auswirkungen und politischen Determinanten von Steuerreformen anhand neuartiger Textdaten zu Narrativen von Politikern bei Debatten zu lokalen Steuersatzänderungen. Die Narrativdaten werden systematisch aus Sitzungsprotokollen deutscher Gemeinderäte gesammelt und erfassen im Gegensatz zu herkömmlichen Datensätzen sowohl beschlossene als auch gescheiterte Reformen, sowie die Motive hinter den Reformvorschlägen. Dies trägt dazu bei, die Literatur über die Auswirkungen und Determinanten von Steuerreformen in dreifacher Hinsicht voranzubringen. Erstens ermöglichen es die Daten, die kausalen Auswirkungen von Steuerreformen auf die lokale Wirtschaft zu identifizieren, indem Gemeinden, die Reformen durchführen, kontrafaktisch mit Gemeinden verglichen werden, bei denen ähnliche Reformen im Gemeinderat knapp scheiterten. Dabei können Szenarien mit verschiedenen Reaktionen der kommunalen Ausgaben betrachtet werden. Zweitens ermöglichen die Narrativdaten die Konstruktion von Peer-to-Peer-Netzwerken des Steuerwettbewerbs, wie sie von lokalen Gemeinderäten wahrgenommen werden, und bieten damit einen neuen Ansatz zur Untersuchung des Steuerwettbewerbs jenseits generischer räumlicher Interaktionsmatrizen. Drittens untersucht das Projekt anhand von Daten zu Reformmotiven nach politischen Parteien, wie Effizienz- und Gerechtigkeitsüberlegungen Reformen prägen und wie politischer Wettbewerb diese Abwägungen beeinflusst. Insgesamt bringt das Projekt die Forschung in lokaler Finanzwissenschaft voran, indem es verbesserte kausale Schätzungen von Steuereffekten ermöglicht, heterogene strategische Interaktionen zwischen Kommunen untersucht und die Steuerbestimmung innerhalb des demokratischen Prozesses endogenisiert.
DFG-Verfahren Sachbeihilfen
 
 

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