Cost, innovation, and emissions leakage from overlapping climate policy
Notice bibliographique
Résumé
Jurisdictions have implemented a variety of policy instruments to mitigate greenhouse gas emissions. However, interactions between overlapping climate policies can lead to unintended impacts. This study demonstrates how interactions between an incomplete emissions cap and additional climate policy can result in higher emissions and higher average abatement costs relative to an emissions cap alone. This sectoral policy emissions displacement effect is then quantified through simulations using a computable general equilibrium model for the case of California's low-carbon fuel standard (LCFS) and cap-and-trade program. Emissions increase as a result of the LCFS incentivizing greater production of alternative transportation fuels with emissions not covered by the emissions cap. Emissions leakage can be mitigated by incorporating elements of a fixed-price instrument (i.e. carbon tax) to improve policy complementarity or requiring an obligation for the lifecycle GHG emissions of fuels under the emissions cap. • Overlapping climate policies can unintentionally increase emissions and cost. • Simulations find that California's LCFS with CAT drives emissions leakage. • Leakage can be mitigated by regulating lifecycle GHG emissions under the cap. • Induced innovation from LCFS reduces but fails to offset higher policy costs. • Fixed-price instruments provide greater policy complementarity than fixed-quantity.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».