The Effect of Tightening Standards on Automakers’ Non‐compliance
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates how tightening standards can result in greater non‐compliance, especially when market and regulatory interests are misaligned. We confirm a causal relationship that explains the highly publicized auto industry non‐compliance phenomenon where on‐road NOx emissions exceeded standards. Based on a 15‐year on‐road vehicle emissions dataset covering 148,837 vehicles from 42 automakers in the EU, we use regression discontinuity to identify the causal impact of standards tightening on non‐compliance by controlling other confounding factors. Our results suggest that in the absence of effective monitoring, tightening standards directly drives up automakers’ non‐compliance. Furthermore, we find that automakers facing more intense substitution pressure from competitors or with less advanced emissions control technology have a higher non‐compliance rate. Our findings speak to both policymakers as well as managers in the private sector. When setting limit‐based performance goals in situations with conflicting interests and imperfect monitoring, they should anticipate non‐compliance from the regulated parties. Our results suggest that tightening standards in such situations should be accompanied by stricter monitoring or other actions that discourage non‐compliance.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».