Downstream carbon leakage from upstream carbon tariffs: Evidence from trade tariffs
Notice bibliographique
Résumé
Pricing the carbon content of imports, or carbon tariffs , is being considered as a solution to policy-induced carbon leakage. However, the unilateral implementation of carbon tariffs could have unintended consequences, such as further emissions reshuffling or costly trade retaliation. This is particularly the case as proposed carbon tariffs will target emissions from upstream products. This paper estimates how upstream carbon tariffs will affect carbon leakage by exploiting variation in export tariffs. Using a two-country model, I first show that an upstream carbon tariff can lead to emissions leakage down the supply chain. Empirically, I estimate the upstream and downstream foreign emissions effects of export tariffs using plausibly exogenous increases in export tariffs during the 2018–2019 trade war for US manufacturing facilities, while controlling for other tariff changes. While I find evidence that US greenhouse gas emitting facilities respond to export tariffs on their outputs by reducing their emissions, I also find evidence of increased emissions from downstream facilities through input–output linkages. In the case of the US manufacturing industries that faced export tariff increases during the trade war, emissions increases from input users could offset the emissions reductions from facilities in upstream targeted industries. Results in this paper highlight the importance of input–output linkages for the net emissions effect of incomplete carbon tariffs.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».