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Enregistrement W2589551234 · doi:10.1093/reep/rew025

The Impacts of Unilateral Climate Policy on Competitiveness: Evidence From Computable General Equilibrium Models

2016· article· en· W2589551234 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueReview of Environmental Economics and Policy · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputable general equilibriumEconomicsContext (archaeology)Climate changeClimate policyGeneral equilibrium theoryGreenhouse gasEmpirical evidencePartial equilibriumProduction (economics)Economic impact analysisMacroeconomicsNatural resource economicsPublic economicsEconometricsMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When considering the adoption of a domestic climate change policy, politicians and the public frequently raise concerns about competitiveness. Competitiveness in this context does not have a precise economic definition. In this article we discuss possible ways to anchor the concept of competitiveness in economic analysis. We then use this framework as the basis for a systematic survey of the literature on the quantitative impacts of unilateral climate change policy, which are derived from the results of computable general equilibrium (CGE) models. We present empirical estimates from this literature on the magnitude of competitiveness effects that might be associated with the adoption of unilateral climate change policies. We find that there is significant agreement in the literature that unilateral emissions abatement is likely to lead to modest reductions in output and exports from emissions-intensive trade-exposed (EITE) sectors. On average, policies designed to reduce economy-wide emissions by 20 percent are estimated to reduce EITE output by 5 percent and exports by 7 percent. We also find that the results of models are highly dependent on modeling assumptions. Finally, we propose some avenues for future research using CGE models.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,531
Score d'incertitude au seuil0,782

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,213 · 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