Output-based rebating of carbon taxes in the neighbors backyard
Notice bibliographique
Résumé
We investigate how carbon taxes combined with output-based rebating (OBR) in an open economy perform in interaction with the carbon policies of a large neighboring trading partner. Analytical results suggest that whether the purpose of the OBR policy is to compensate firms for carbon tax burdens or to maximize welfare (accounting for global emission reductions), the second-best OBR rate should be positive in most cases. Further, it should fall with the introduction of carbon taxation in the neighboring country, particularly if the neighbor refrains from OBR. Numerical simulations for Canada with the US as the neighboring trading partner, indicates that the impact of US policies on the second-best OBR rate will depend crucially on the purpose of the domestic OBR policies. If the aim is to restore the competitiveness of domestic emission-intensive, trade exposed (EITE) firms at the same level as before the introduction of its own carbon taxation for a given US carbon policy, we find that the domestic optimal OBR rates are relatively insensitive to the foreign carbon policies. If the aim is to compensate the firms for actions taken by the US following a Canadian carbon tax, the necessary domestic OBR rates will be lower if also the US regulates its emissions, particularly if the US refrains from OBR. If the goal is rather to increase the efficiency of Canadian policies in an economy-wide sense by accounting for carbon leakage, the US policies have but a minor reducing impact on domestic optimal OBR rates.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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 ».