Simple Pricing Schemes for Pollution Control under Asymmetric Information
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Most policies for pricing pollution under asymmetric information proposed in the literature to date are rarely if ever used in practice. This is likely due to their complexity. We investigate the scope for using somewhat simpler policies that are more closely related to pricing schemes already used by regulators in many jurisdictions. These schemes have a discrete block pricing (DBP) structure whereby a given unit price for pollution is applied up to a specified level of pollution for any given polluter, and a higher unit price is applied to any pollution from that polluter above the specified level. If the same price schedule is applied uniformly to all firms, we call it UDBP. We derive the optimal UDBP schedule for any given number of price blocks. We also derive the optimal limiting case of the UDBP schedule (with an infinite number of price blocks) as a uniform linear increasing marginal price schedule (ULIMP). The optimal ULIMP scheme strikes a balance between the information-related benefits of increasing marginal prices on one hand, and an increase in aggregate abatement cost, due to the non-equalization of marginal abatement costs across firms, on the other. In particular, the optimal schedule is steeper with larger aggregate uncertainty about marginal abatement costs, and flatter with more observable heterogeneity across firms. We then compare our price schemes with those proposed by Weitzman (1978) and Roberts and Spence (1976).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».