Utility rebates, emissions spillovers and lobbying : essays on environmental economics
Notice bibliographique
Résumé
The first essay, co-authored with Sumeet Gulati, estimates the increase in the market share of ENERGY STAR-qualified appliances attributed to utility rebates in the US. Results show that a dollar increase in the rebate leads to a 0.3% increase in the share of ENERGY STAR-qualified clothes washers while the effect is not significant for dishwashers and refrigerators. Assuming a redemption rate of 40%, the cost of a megawatt hour saved is lower than the estimated cost of building and operating an additional power plant and the average on-peak spot price. Therefore, rebate programs for ENERGY STAR clothes washers are a cost-effective way to reduce energy demand. In the second essay I analyse the presence of pollution spillovers by looking at emission levels and changes in emissions. I use a spatial autoregressive (SAR) model with geographic distance and industry distance weight matrices as well as an extension of the SAR model that uses the two weight matrices simultaneously to exploit the variation in the toxicity-weighted emission levels and emission changes in a large sample of manufacturing facilities in Canada. I find that, compared to OLS results, these spatial linkages exist and are stronger for within sector linkages than geographic linkages. In the third essay I use firm-level characteristics to predict the lobbying and abatement decision of firms in a model with two non-cooperating firms. There are three sources of firm heterogeneity, viz. the marginal cost of production, the emission intensity and the marginal cost factor of abatement. The decision to lobby or abate or do both depends on the cost-effectiveness of lobbying against that of abating. I find that a firm will abate and not lobby if its effective marginal abatement cost, which depends on output, is lower than a threshold value.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».