Economic Impact of Energy Efficiency Policies: A Scenario Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The number of countries that have pledged to uphold the 2050 decarbonization targets is constantly growing, and many have established strategies and planned related investments for the coming years. The economic impact of decarbonization and energy efficiency policies has become a major topic of discussion in the global effort to mitigate climate change and contain the temperature rise to less than 2 degrees. Previous literature has identified the risks and opportunities of decarbonization policies, especially concerning the rebound effects and the situation that may arise if, due to persistent biases and the costs of fulfilling climate policies, industries were to transfer production to countries where laxer emission constraints are in force. At the core of the 2030 Agenda for Sustainable Development is the Sustainable Development Goals, which are a global call for action regardless of countries’ level of economic development. With Goal 12 on sustainable production and consumption and Goal 14 on climate change mitigation in mind, we provide an economic impact analysis of decarbonization and energy efficiency policies. We compare two scenarios based on the Italian context. The reference scenario is a simulation that shows the development of energy-efficient technologies if the targets set in the national energy strategy were to be met without additional binding targets being added. The policy scenario sees energy efficiency as the principal driver of decarbonization in the presence of a national emissions constraint lasting until 2030, as envisaged by the European Commission. The results confirm that certain risks and opportunities arise from effective policymaking. The effects of decarbonization and energy efficiency policies in the reference scenario would increase final demand by approximately €278.34 billion and the policy scenario would increase it by approximately €380.36 billion by 2030.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».