MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2901481882 · doi:10.55016/ojs/sppp.v11i1.52974

The Pros and Cons of Carbon Taxes and Cap-and-Trade Systems

2018· article· en· W2901481882 sur OpenAlexaffabout
Joel Wood

Notice bibliographique

RevueThe School of Public Policy Publications · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensThompson Rivers University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésconsCarbon fibersEconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As part of Canada's effort to meet its commitment to the 2015 Paris climate accord, the provinces must establish their own carbon pricing policies or the federal government will impose a policy on them. When choosing among the various policies, provincial governments should first determine how much a particular policy will negatively affect economic competitiveness in their jurisdictions. When the negative impacts are judged to be low, a carbon tax on each tonne of greenhouse gas emissions (GHG) is the preferred choice. A cap-and-trade policy allocating tradable permits under a market price, or a hybrid combination of carbon tax and cap-and-trade, is best when the negative impacts could be high. These three policies can all satisfactorily achieve emissions reductions. However, other variables must be taken into consideration, including the provision of price certainty, how strongly each policy promotes innovative research into cleaner technologies, the complexity and costs of set-up, the policy’s salience, or visibility to consumers, and the amount of revenue it can raise. A carbon tax has a major advantage over cap-and-trade and a hybrid version because it allows for carbon price certainty, is less costly to administer and is a substantial source of revenue. However, a cap-and-trade policy offers its own advantages in that emissions allowances can be allocated so as to minimize the policy’s negative effects on competitiveness and prevent emissions leakage. The latter is the term used when companies leave one jurisdiction to operate in another jurisdiction that has either fewer or no rules around carbon pricing. A hybrid policy, also known as output-based pricing, allows for some permits to be allocated freely based on a facility’s or industrial sector’s emissions and output. It also offers more carbon price certainty than a pure cap-and-trade system. Research shows that a hybrid policy almost completely reduces the impacts on competitiveness and emissions leakage. And while a carbon tax is more visible to the public, the advantages of higher visibility are debatable. Such a policy may be favourable because a lower price is required to achieve the same GHG reductions, but it might also be unfavourable because politically it is less palatable. British Columbia has a carbon tax, while Quebec uses a cap-and-trade system. Alberta has a hybrid policy that covers large industrial emitters and a carbon tax for smaller ones. Other provinces remain without a carbon pricing regime, while Ontario’s newly elected Progressive Conservative government is set to dismantle the province’s cap-and-trade policy. Those provinces that wait for the federal government to impose carbon pricing on them can expect to get a hybrid policy much like Alberta’s. For provincial governments wishing to establish their own policies, choosing one that is the right fit involves weighing the advantages and disadvantages of each. Ultimately, a given jurisdiction should examine its own economic and emissions profile in order to make the best choice for achieving the combined goal of reducing GHGs without negatively impinging on industry’s competitiveness.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,801
Score d'incertitude au seuil0,880

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,097
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,180 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe School of Public Policy PublicationsMême sujetClimate Change Policy and EconomicsTravaux en français237 207