Leveraging the capabilities of multinational firms to address climate change: a finance perspective
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate change and the associated issue of curbing carbon emissions have risen on the agenda of policymakers worldwide. However, global coordination on matters such as harmonized regulation has been subject to significant political frictions, and the large intergovernmental transfers needed to finance the transition of developing economies have proven hard to raise. Recently, there have been considerable responses to climate change from the private sector, with stakeholders placing more pressure on firms, and financial markets mobilizing increasingly more capital towards the reduction of negative externalities. We argue that although multinational enterprises (MNEs) have been a major contributor to the problem, they can be an important part of the solution – they have unique features that enable them to play an important role in the fight against climate change. MNEs have extensive and efficient internal markets for governance, financing, and technology, which enable them to circumvent country-specific frictions to climate action such as heterogeneous regulation, corruption, and the lack of technology. We analyze how different public and private incentive mechanisms could be designed to leverage MNEs’ unique features, realign their incentives, and engage their potential to play a role in decarbonizing the economy. Lastly, we discuss challenges, opportunities, and future research.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».