Toxic release inventories and green consumerism: empirical evidence from Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Do firms abate pollution in response to actual or anticipated green consumerism? Lacking direct observational data on the extent of green consumerism, we construct an indirect method to elicit its effect on pollution abatement. If environmentally motivated consumers target companies rather than particular facilities of a multi‐product firm, green consumerism can be identified through intra‐firm inter‐plant spillover effects in pollution abatement. We test the prediction that ‘environmentally‐leveraged’ firms with consumer market exposure experience larger emission reductions. We use 1993–99 panel data from Canada's National Pollutant Release Inventory (NPRI), with pollutants adjusted for toxicity. Our empirical results find statistically significant evidence of green consumerism, but its economic magnitude is very small. JEL Classification: Q2, R3 Inventaires des émanations toxiques et consumérisme vert : résultats pour le Canada. Est‐ce que les entreprises réduisent la pollution en réponse au consumérisme vert – présent ou anticipé? Comme on n’a pas de façon de le savoir directement, on élabore une méthode indirecte de mesurer son impact sur l réduction de la pollution. Si des consommateurs intéressés à l’environnement ciblent certaines sociétés plutôt que des installations particulières d’une entreprise multi‐produit, le consumérisme vert a un impact détectable via des effets de retombées des politiques de réduction de pollution intra‐firme entre les installations. On met au test l’hypothèse que les entreprises qui sont exposées à des pressions sur le marché effectuent des réductions de pollution plus importantes. Utilisant des données de l’inventaire national des rejets de polluants du Canada pour 1993–99, on trouve que l’effet du consumérisme vert est statistiquement significatif mais économiquement très faible.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».