The Tricky Art of Measuring Fossil Fuel Subsidies: A Critique of Existing Studies
Notice bibliographique
Résumé
Fossil fuel subsidies are of enormous import to policy-makers and public opinion, making it critical to properly define them. However, traditional methodologies tend to place subsidies in the realm of tax expenditure analysis, presenting a flawed picture. A recent report on government subsidies to the Canadian energy sector prepared for the International Institute for Sustainable Development exemplifies this flawed approach along several dimensions: it is not based on a robust underlying economic framework, it fails to account for complex interactions between tax and royalty systems in existing fiscal policy, and it uses a definition of subsidies that was created for a different purpose. The authors of this paper propose an alternative “economic view”, based on economic rents, which provides a neutral benchmark against which subsidies, royalties and other energy-focused fiscal measures can be measured. Using marginal effective tax rate (METR) analysis, the authors show that it is possible to obtain a more accurate picture of energy subsidies and their impact on resource allocation and economic activity. This improved schema will ideally allow governments to better understand subsidies and devise sound policies, leading to less waste and distorted investment choices.
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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 | 0,065 | 0,198 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,031 |
| Communication savante | 0,011 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».