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Enregistrement W2154828551 · doi:10.2139/ssrn.1754674

The Porter Hypothesis at 20: Can Environmental Regulation Enhance Innovation and Competitiveness?

2011· article· en· W2154828551 sur OpenAlexaff
Stéfan Ambec, Mark A. Cohen, Stewart Elgie, Paul Lanoie

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEnergy, Environment, Economic Growth
Établissements canadiensHEC MontréalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPorter hypothesisExternalityEconomicsEnvironmental regulationProfit (economics)Empirical evidenceIndustrial organizationCompetitive advantagePublic economicsNeoclassical economicsPositive economicsMicroeconomicsManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Some twenty years ago, Harvard Business School economist and strategy professor Michael Porter challenged conventional wisdom about the impact of environmental regulation on business by declaring that well-designed regulation could actually enhance competitiveness. The traditional view of environmental regulation held by virtually all economists until that time was that requiring firms to reduce an externality like pollution necessarily restricted their options and thus by definition reduced their profits. After all, if profitable opportunities existed to reduce pollution, profit-maximizing firms would already be taking advantage of them. Over the past twenty years, much has been written about what has since become known simply as the Porter Hypothesis. Yet even today, we continue to find conflicting evidence concerning the Porter Hypothesis, alternative theories that might explain it, and oftentimes a misunderstanding of what the Porter Hypothesis does and does not say. This article examines the key theoretical foundations and empirical evidence concerning the Porter Hypothesis, discusses its implications for the design of environmental regulations, and outlines directions for future research on the relationship between environmental regulation, innovation, and competitiveness.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0050,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,002

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,158 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations237
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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