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Enregistrement W1502147524

Emission Tax or Standard: The Roles of Productivity Dispersion and Abatement

2010· preprint· en· W1502147524 sur OpenAlexaff
Shouyong Shi, Zhe Li

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2010
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsGeneral equilibrium theoryPartial equilibriumWelfareDistortion (music)Market powerMarket failureMicroeconomicsProductivityPublic economicsNatural resource economicsMacroeconomicsMarket economy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We compare the welfare effects of different emission-reduction policies in a general equilibrium model with heterogeneous plants. We found that an emission standard could outperform an emission tax or a tradable permit. We characterize the equilibrium conditions for this result to hold. We understand that an emission tax (or Pigouvian tax, Pigou 1954) can maximize social welfare under two conditions: (1) complete information and (2) we consider only the pollution market. The welfare effects of different policies with incomplete information are thoroughly analyzed in the literature (Weitzman 1974, among others). This literature uses a partial-equilibrium analysis. We analyze the welfare effects of different policies when the plants’ responses to policies affect the efficiency of two markets simultaneously: the goods market and the pollution market. A tax policy changes the market behavior of plants in the goods market when the purpose is only to interfere with the pollution market, increasing the gap between the plant-preferred level of output and the society-preferred level of output in the goods market if plants have some market power in the goods market. A standard-policy directly reduces the emissions and causes less goods-market distortion. We show that when some advanced abatement technology is available, the standard policy could achieve higher welfare than the tax policy.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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