Policy Risk and Private Investment in Ontario’s Wind Power Sector
Notice bibliographique
Résumé
Even though governments may adopt favourable regulatory policies for renewable power generation, their ability to encourage private sector investment depends also on the presence of regulatory governance institutions that provide credible long-term commitments to potential investors. In the case of Ontario we contend that, despite large market potential and comparatively strong regulatory incentive policies, weak regulatory governance is one factor that has accounted for the challenges in attracting and implementing large-scale private investment in power generation at a reasonable cost. A unique survey of 63 wind power firms that assessed private sector opinions about the investment environment for renewable energy provides empirical support for our arguments. Firms rated the stability of regulatory policy, compared to a range of factors, among the weakest aspects of Ontario’s business environment. However, policy stability ranked among the most important factors in firms’ assessments of the attractiveness of alternative jurisdictions in their location decisions. Subsequent interviews revealed that firms have responded to this risk by explicitly pricing it into wind project financial models in Ontario—implying higher wind power prices for ratepayers— and by directing investment funds to other jurisdictions. We argue that policy stability in Ontario may be improved by devolving greater decision-making authority to regulatory agencies in the energy sector and by strengthening their institutional independence.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».