Carbon pricing in practice: a review of existing emissions trading systems
Notice bibliographique
Résumé
This article analyses the implementation of emissions trading systems (ETSs) in eight jurisdictions: the EU, Switzerland, the Regional Greenhouse Gas Initiative (RGGI) and California in the US, Québec in Canada, New Zealand, the Republic of Korea and pilot schemes in China. The article clarifies what is working, what isn’t and why, when it comes to the practice of implementing an ETS. The eight ETSs are evaluated against five main criteria: environmental effectiveness, economic efficiency, market management, revenue management and stakeholder engagement. Within each of these categories, ETS attributes − including abatement cost, stringency of the cap, improved allocation practices over time and the trajectory of price stability − are assessed for each system. Institutional learning, administrative prudence, appropriate carbon revenue management and stakeholder engagement are identified as key ingredients for successful ETS regimes. Recent implementation of ETSs in regions including California, Québec and South Korea indicates significant institutional learning from prior systems, especially the EU ETS, with these regions implementing more robust administrative and regulatory structures suitable for handling unique national and sub-national opportunities and constraints. The analysis also shows that there is potential for a ‘double dividend’ in emissions reductions even with a modest carbon price, provided the cap tightens over time and a portion of the auctioned revenues are reinvested in other emissions-reduction activities. Knowledge gaps exist in understanding the interaction of pricing instruments with other climate policy instruments and how governments manage these policies to achieve optimum emissions reductions with lower administrative costs.Key policy insights Countries are learning from each other on ETS implementation.Administrative and regulatory structures of ETS jurisdictions appear to evolve and become more robust in every ETS analysed.A ‘double dividend’ for emissions reductions may also exist in cases where mitigation occurs as a result of the ETS policy and when auction revenues are reinvested in other emissions-reduction activities.
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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 | 0,008 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».