Analyzing Canada’s ecological footprint embodied in international trade : a unidirectional multi‐regional input‐output approach
Notice bibliographique
Résumé
The ‘Ecological Footprint’ (EF) of a specified population is a comprehensive sustainability index that estimates the ‘bio‐capacity‘ (hectares of global average productivity) required to produce the resources consumed by that population and assimilate its carbon emissions. The greater the population’s material consumption and waste production, the larger its eco‐footprint (EF). The standardized method for Ecological Footprint Analysis (EFA) is maintained and regularly updated by the Global Footprint Network (GFN), a non‐profit organization in California. In recent years, various EF analysts have experimented with wedding Input‐Output (I‐O) analysis to the standard method. I‐O based models are potentially superior for estimating the trade portion of the footprint because: (1) they account for country‐specific technological efficiencies when estimating the trade component of eco-footprints (rather than world‐average techno‐efficiency); (2) they account for the service‐related consumption which is absent from the existing method; and (3) they provide more detail on the origins of the imports. This thesis contributes to I-O based ecological footprint estimates. I develop a unidirectional trade‐inclusive multi‐regional input-output (MRIO) model for Canada using 2005 data. The results show that Canada relies for about 25% of its consumption-related resource needs on bio-capacity imported from other countries, compared to 44% using the GFN approach. Over 60% of Canada’s import‐embodied footprint comes from the U.S. and China. Food‐related sectors including agriculture were the largest contributors to Canada’s footprint overseas. Overall, my MRIO model yields a larger EF for Canada (9.77 gha) than the GFN standard method (7.33 gha). This difference is explained by the fact that the GFN standard method overestimates the footprint of exports for Canada (which presumably has production efficiencies that are higher than world-average) and hence leading to an underestimate of the footprint of consumption. Therefore, I conclude that while the MRIO approach is possibly more accurate, the important finding is that the two methods mutually reaffirms the fact that Canadians on average use four to five times more bio-capacity compared to their “fair share”. I discuss several policy implications of my analysis from an environmental, economic and social perspective using an interregional analytic framework.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».