Grandfathering or benchmarking? The impact of carbon quota allocation rule on the joint emission reduction supply chain
Notice bibliographique
Résumé
The choice of carbon quota allocation rule (CQA rule) is crucial for the efficient operation of cap-and-trade policy. This paper analyses the impact of grandfathering (GF) rule and benchmarking (BM) rule on the joint emission reduction (JER) supply chain by using a differential game approach. In the proposed model, the upstream manufacturer achieves its emission reduction target through green technology and recycling, and the downstream retailer promotes these products. Our results show that compared with the benchmark case, both CQA rules do not always encourage the manufacturer to increase emission reduction investments. Moreover, the environmental and economic performance of different CQA rules is time-varying. For low-emission products, both CQA rules may yield higher total carbon emissions. For medium and high-emission products, the BM rule has a better short-term environmental performance, while the GF rule always has the best long-term environmental performance. As such, the government should prioritise the inclusion of medium and high-emission manufacturers in the carbon trading market and adopt the BM rule at the initial stage, and then transition to the GF rule. We also provide practical insights on the timing of transition, setting free carbon quotas, balancing economic and environmental performance, and dealing with uncertain market changes.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».