Green Innovation and Economic Growth in a North–South Model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract If one region of the world switches its research effort from dirty to clean technologies, will other regions follow? To investigate this question, this paper builds a North–South model that combines insights from directed technological change and quality-ladder endogenous growth models with business-stealing innovations. While North represents the region with climate ambitions, both regions have researchers choosing between clean and dirty applications, and the resulting technologies are traded. Three main results emerge: (1) In the long run, if the North’s research and development (R&D) sector is sufficiently large, researchers in South will follow the switch from dirty to clean R&D made by researchers in North, motivated by the growing value of clean markets. (2) If the two regions direct research effort toward different sectors and the outputs of the two sectors are gross substitutes, then the long-run growth rates in both regions will be lower than if the global research effort were invested in one sector. (3) If the North’s government induces its researchers to switch to clean R&D through clean technology subsidies, the welfare-maximising choice for South is to ensure that all of its researchers switch too, unless the social discount rate is high. The last result is true even if the South’s R&D sector is large.
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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 | 0,000 | 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 ».