The Electric Gini: Income Redistribution through Energy Prices
Notice bibliographique
Résumé
Efficient electricity pricing involves two-part tariffs: a volumetric price equal to the marginal cost of producing an additional kilowatt hour (kWh) and a fixed fee to cover any remaining fixed costs. In this paper we explore how US electricity regulators depart from this simple two-part tariff to address concerns about income inequality. We first show that in theory, price setters concerned about inequality will charge lower fixed monthly fees and higher per-kWh prices, and increasing block prices to target higher users with even higher prices. Then we use a new dataset of 1,300 utilities across the US to show that these theoretical predictions are borne out in practice. Utilities whose ratepayers have more unequal incomes levy more redistributive tariffs, charging less to low users and more to high users. To quantify these comparisons, we develop a new measure of the redistributive extent of utility tariffs that we call the "electric Gini." Utilities with higher electric Ginis (more redistributive tariffs) shift costs from households that use relatively little electricity to households that use more. But because electricity use is only loosely correlated with income, that redistribution does not meaningfully shift costs from households with low incomes to those with high incomes.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».