MODELING CLIMATE POLICY: ADDRESSING THE CHALLENGES OF POLICY EFFECTIVENESS AND POLITICAL ACCEPTABILITY
Notice bibliographique
Résumé
Reducing greenhouse gas emissions by a substantial amount will require aggressive climate change policies. Policy makers and the public are concerned that such policies could be associated with negative economic impacts, such as reduction in the growth rate of economic output, loss of international competitiveness, and concentration of costs amongst vulnerable demographic groups, regions, or economic sectors. The aim of this thesis is to show that the design of climate change policy has a substantial bearing on such economic impacts, to the extent that policy makers can effectively choose many of the likely economic impacts of a particular climate change policy through careful design. Conversely, inattention during climate change policy design can lead to undesirable economic impacts. The analysis is conducted with a series of computable general equilibrium models as well as an econometric model. These models are applied to examine both proposed and existing climate change and energy efficiency policies. Several findings emerge from the analysis. First, so-called ‘intensity-based’ climate change policies, which have been proposed in Canada for nearly a decade but which have met with much criticism, may be useful in promoting economic growth and maintaining international competitiveness. Second, under unilateral application of climate change policy, the international competitiveness of energy-intensive industries in developed countries is likely to be worsened. However, several policy mechanisms are available that substantially mitigate this loss in international competitiveness. Third, climate change policies are unlikely to result in a more unequal distribution of income in society, unless revenues from the policy are allocated in a equality-worsening manner. And fourth, past energy efficiency subsidies on average do not appear to have been cost-effective in reducing energy consumption.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».