How can financial incentives promote local ownership of onshore wind and solar projects? Case study evidence from Germany, Denmark, the UK and Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Mobilising citizens as investors in local solar photovoltaic and onshore wind energy projects can help meet climate objectives, generate local development opportunities, and build social support for low carbon transition. This can be achieved through the introduction of financial incentives attractive to local actors. To investigate what types of financial incentives are effective at the feasibility, development, construction, and operation stages of project development, we undertake a comparative case study of their use in Denmark; Germany; the UK; and Ontario, Canada. We find that a requirement for incentives such as grants and soft loans at the feasibility and development stages is a distinguishing feature of projects with citizen involvement, reflecting their greater risk aversion, lack of technical experience and financial capacity, and their inability to balance risk across a portfolio of projects. At later project stages, market-independent supports (feed in tariffs, grants, and tax incentives) have been effective in mobilising investment, but market-based supports (feed in premiums and quota schemes) can also be tailored to the specific needs of local community actors. These findings add a new dimension to the growing academic and policy debate about how Governments can effectively mobilise investment from local communities and citizens in distributed renewable technologies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».