LOW OIL PRICES: LONG-TERM ECONOMIC EFFECTS FOR THE EU AND OTHER GLOBAL REGIONS BASED ON THE CGE PLACE model
Notice bibliographique
Résumé
Oil prices on global markets have plunged from US$115 per barrel in mid-June of 2014 to US$48 at end-January 2015, and around US$30 in January 2016. Oil prices that remain low over the long-term would give a positive boost to the global economy, but the effects will vary across countries. While net oil (fossil fuel) importers are expected to win (Europe, Japan, China, India), net oil exporters (OPEC countries, EFTA, Russia, Canada) are set to lose. However, in the EU, with carbon emission constraints in place, the possible benefits for oil users will be restricted because of climate regulations. This paper quantifies the economic effects of lower fossil fuel prices in the 2020 time horizon, modeled as a supply shock, and emphasizes their interaction with EU climate policy. The impact assessment of the oil price shock was conducted using a multi-county, multi-sector computable general equilibrium (CGE) model, PLACE, maintained by the Center for Climate Policy Analysis (CCPA) in Warsaw. The effects of a permanent 60 percent oil price shock are assessed against a baseline scenario through 2020 based on the IEA 2012 World Energy Outlook assuming a high oil price scenario of US$118 in 2015 and US$128 in 2020 (both in 2010 constant prices) and correlated price changes of coal (by 50 percent), and natural gas (by 30 percent). Model simulations show that, first, oil exporters will suffer substantial double-digit welfare losses through 2020 due to significant deterioration in their terms of trade. Second, the EU, as a large oil importer, will benefit significantly from lower oil prices, with the New Member States being relatively better off, as a consequence of their relatively high energy intensity. Third, if the assumed permanent oil price shock occurs at half the level of the headline 60 percent scenario (proxying for US dollar appreciation or reflecting a rebound in oil prices from their early 2015 levels through 2020), welfare effects will be smaller and less than proportional for most countries. Finally, in the EU, the existing emissions cap constrain the use of cheaper fossil fuels and limits the welfare increase by about 0.5 percentage points.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».