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Enregistrement W4409709607 · doi:10.1177/01956574251328253

Designing More Cost-effective Trading Markets for Renewable Energy

2025· article· en· W4409709607 sur OpenAlexaff
Jose Miguel Abito, Felipe Flores-Golfin, Andrew Hinchberger, Arthur van Benthem, Gabrielle Vasey

Notice bibliographique

RevueThe Energy Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenewable energyEnvironmental economicsNatural resource economicsEconomicsBusinessIndustrial organizationMicroeconomicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper we study the design of renewable energy portfolio standards (RPSs). We focus on solar energy and analyze two common RPS rules: cross-state trading restrictions and state-specific interim annual targets. Using historically observed RPSs and an empirically calibrated model of state-level solar supply curves, we find that allowing for cross-state trading reduces cost by one-fifth and significantly changes the geographic distribution of new solar installations. Removing interim annual targets over the 2015 to 2019 period reduces cost by one-third by back-loading installations to later years. These cost reductions become much larger when considering more ambitious RPS targets. Our results suggest that more flexible program design such as allowing for cross-state trading, back-loading interim targets, or banking and borrowing renewable energy credits can avoid escalating costs and preserve the political feasibility of renewable energy standards, although such cost savings must be balanced against the social damages from delayed climate action and other economic and political considerations. JEL Classification: H23, Q41, Q42, Q48

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil0,608

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,206 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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