Les permis d’émission et les charges : efficacité et substituabilité
Notice bibliographique
Résumé
Cet article examine l’effet des technologies polluantes sur l’efficacité de l’échange des permis d’émissions. Nous démontrons que la capacité des entreprises à substituer les polluants, lorsqu’il y a absence de marché pour certains d’entre eux, fera probablement obstacle à l’efficacité dynamique normalement attribuée aux instruments de marché. Il est à noter que le régulateur dispose d’une mesure qui lui permet d’évaluer l’ampleur de ce problème. Par ailleurs, on examine la façon dont le gouvernement peut s’approprier la rente provenant de l’échange de permis alloués gratuitement. Nous comparons les effets de quatre méthodes d’appropriation de rente, soit une surcharge sur le prix des permis d’émission, une charge sur les profits, une charge sur le produit et une charge sur le transfert des permis d’émission. On démontre que ces méthodes d’appropriation de rente ont des effets différents sur l’efficacité des permis d’émission transférables. L’analyse de ces méthodes est faite dans un contexte où le régulateur fait face à de l’information imparfaite et où les entreprises peuvent substituer les polluants.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».