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Enregistrement W4310828378 · doi:10.1016/s2542-5196(22)00245-5

Labour productivity and economic impacts of carbon mitigation: a modelling study and benefit–cost analysis

2022· article· en· W4310828378 sur OpenAlexaboutno aff
Mengzhen Zhao, Xiaodan Huang, Tord Kjellström, Jason Lee, Matthias Otto, Xiliang Zhang, Marina Romanello, Da Zhang, Wenjia Cai

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Planetary Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research FoundationNational Natural Science Foundation of ChinaWellcome Trust
Mots-clésComputable general equilibriumProductivityGross domestic productClimate changeGlobal warmingNatural resource economicsEnvironmental scienceEconomic impact analysisEconomicsEconomic costGlobal temperatureGreenhouse gasMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite the emerging carbon neutrality pledges from different countries, it is still unclear how much these pledges would cost and how the costs would compare with the economic benefits. Comparisons at the country level are important for tightening country-specific emissions trajectories to keep the temperature limit targets outlined in the Paris Agreement within reach. We aimed to systematically estimate avoided heat-related labour productivity losses against the costs of climate change mitigation at country and regional levels. METHODS: In this modelling study, to address the above-mentioned research gaps, we first selected two representative climate change scenarios (Representative Concentration Pathway 6.0 [RCP6.0] scenario, a higher warming scenario representing limited mitigation pledges before the Paris Agreement with around 3°C warming by the end of this century; and RCP2.6 scenario, a lower warming scenario assuming global temperature rise is limited to 2°C) and estimated heat-related labour productivity loss using the exposure-response function at country and regional levels. By representing the direct heat-related labour productivity losses in a multiregional global computable general equilibrium model, we then did a benefit-cost analysis to quantify the economic benefits of avoided heat-related labour productivity losses as well as the estimated reduction in gross domestic product (GDP) related to carbon reduction. FINDINGS: By 2100, the overall economic losses due to heat-related labour productivity loss could range from about 1·5% of global GDP under the RCP6.0 scenario to about 0·1% of global GDP under the RCP2.6 scenario. The productivity losses will be highly concentrated in low-latitude regions, especially in southeast Asia, India, and the Middle East, implying the necessity of additional adaptation measures. By 2100, about 51·8% of global climate change mitigation costs could be offset by economic benefits from reduced labour productivity losses. Cumulatively, about 17·0% of climate change mitigation costs could be offset by the economic benefits between 2020 and 2100, when using a 2% social discounting rate. The costs and benefits of climate change mitigation will be distributed highly unevenly across regions due to their varying climate zones and economic structures. Regions with benefits from reduced productivity losses higher than mitigation costs are mainly low-latitude and tropical regions with lower income and lower emissions, such as southeast Asia, Brazil, and Mexico. More than half the climate change mitigation costs could be offset by the economic benefits by 2100 for the world's largest emitters, including the USA, China, the EU, and India. Low benefit-cost ratios are expected in economies that rely on fossil fuels, such as Canada, Russia, and the Middle East. INTERPRETATION: Although pledging carbon neutrality implies radical changes to most economies, substantial health and economic gains can be achieved by reduced heat-related labour productivity loss, even without accounting for other benefits. The benefit-cost analysis in this study shows the potential for choosing more stringent climate change mitigation pathways in some regions. Regions with low benefit-cost ratios need to restructure their economies to reduce mitigation costs as well as losses from declined fossil fuel exports. FUNDING: National Natural Science Foundation of China, Tsinghua-Toyota Joint Research Fund, the Wellcome Trust, Tsinghua University-China Three Gorges Corporation Joint Research Center for Climate Governance Mechanism and Green Low-carbon Transformation Strategy, the National Research Foundation, Prime Minister's Office, Singapore (Campus for Research Excellence and Technological Enterprise [CREATE] programme), and the Global Energy Interconnection Development and Coorperation Organization.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,179 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations37
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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