Essays on the effectiveness of environmental and urban transportation policies
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation is a collection of three essays that study the efficiency of policies targeting environmental and urban transportation issues. The first essay investigates a government incentive that subsidizes the purchase of electric vehicles(EVs) and asks a question of whether subsidizing public charging facility would be more cost-effective. It estimates a discrete choice model of EVs which relies on both EV characteristics and individual demographic information, using micro-level data from the California Clean Vehicle Rebate Program. Results show: (1) EVs with smaller battery capacity are more reliant on the public charging network; (2) consumers with higher income are less price sensitive. Such results support subsidizing more to public charging facility and reducing the EV purchase subsidy to the more affluent consumers. The second essay builds on the literature of road congestion and addresses the importance of schedule delay cost occurred due to uncertain traffic time. We propose the notion of a "reliability standard" that commuters use to calculate their schedule time --- the buffer time added to a commute so as to ensure being at work on time most of the time. With this tool, we conduct an extensive simulation study to gain further insights into the role of commuter composition, time cost differences, and the degree of inflexibility on optimal road tolls. While the cost of commuting time reliability is economically important, we find that the difference between a full-information road toll and a limited-information road toll is smaller than one would expect. Our study points to how future stated preference studies can be designed to elicit more meaningful information that identifies commuter heterogeneity, and in turn will lead to better designs for mobility pricing. The third essay examines the relationship between firms' voluntary disclosure in environmental performance information and their level of institutional ownership. Empirical results indicate that US S&P 500 companies with higher institutional ownership ratio are less likely to disclose to the Carbon Disclosure Project. Moreover, disclosure behavior also leads to a lower ratio of institutional ownership. This negative relationship suggests adverse selection in the disclosure decision, hence such voluntary disclosure policy might be of limited value to the public.
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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 | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».