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Enregistrement W2725694983 · doi:10.1093/acrefore/9780199389414.013.419

Environmental Economic Instruments in Mexico

2017· reference-entry· en· W2725694983 sur OpenAlexaboutno aff
Marisol Rivera-Planter, Carlos Muñoz‐Piña, Mariza Montes de

Notice bibliographique

RevueOxford Research Encyclopedia of Environmental Science · 2017
Typereference-entry
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlexibility (engineering)BusinessNatural resourceIncentivePaymentSustainabilityEconomicsFinancePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<italic>This is an advance summary of a forthcoming article in the Oxford Research Encyclopedia of Environmental Science. Please check back later for the full article.</italic> While most attention on the use of economic instruments for environmental protection has centered on their applications in industrialized countries, middle-income countries have made important inroads as well. Among them, Mexico stands out for its application to the agenda of a wide array of green and brown issues. Starting in 2001, with the introduction of fees to access natural protected areas, followed in 2003, with the establishment of the Payment for Ecosystems Services program for forests, and then in 2014, the introduction of the environmental tax on pesticides, the use of complementary price signals through the fiscal system has sought to influence, in a decentralized manner, the decisions of both consumers and resource owners towards protecting key elements of Mexico’s natural capital. As the central promise from economic instruments is to reduce compliance costs of reaching a certain goal by providing flexibility on how to meet individual obligations, the use of market-based mechanisms in regulations has also been explored with some success in Mexico. Partial incorporation of such a mechanism was applied to the design of its national Federal Fuel Efficiency standards for automobiles, by redefining compliance as meeting a corporate average standard starting from 2006 onwards. More recently, full use of market mechanisms was introduced, in 2016, into the strategy to reach Mexico’s Clean Energy requirement goals. The demonstration by utilities of compliance with the milestone of the national 2024 goal of 35% share of clean energy in power generation can be done either by holding or purchasing Clean Energy Certificates in their secondary market. This allows utilities to separate the decision to purchase energy at the lowest cost, and to meet environmental requirements, also at their lowest cost. Both tax and market mechanisms are converging with Mexico’s Climate Change policy. The Fiscal Reform of 2014 introduced Mexico’s first explicit carbon tax in the form of an excise tax applied to fossil fuels, just as its G20 commitments to phase-out negative carbon pricing (i.e., fossil fuel subsidies) were being fulfilled. With price signals pushing towards more energy efficiency and a lower carbon footprint for the economy, Mexico is on the right track for carbon pricing and is showing leadership at a global scale. It will be interesting to observe how this will mix with a proposed cap-and-trade carbon mechanism, obviously touted as a complementary instrument. The establishment of such a mechanism to meet the emission reduction goals of Mexico’s Climate Change legislation and international commitments is the subject of intense debate and analysis. It represents an interesting decision point for a middle-income country such as Mexico, where all costs are local in nature, the emissions per capita are at the world’s average, and indirect benefits of the energy transition are only partial. In the political economy debate, the linkage to international markets, such as California and Quebec, is not only an option but a central motivation to launch the market, as gains from trade are the driving force.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,840
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,222 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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