Advancing the carbon pricing framework in Indonesia: A systematic review of policies, challenges, and global lessons
Notice bibliographique
Résumé
Indonesia, the largest GHG emitter and carbon sink reservoir in Southeast Asia, faces the dual challenge of achieving net zero emissions by 2060 while sustaining economic growth. This research examines Indonesia's carbon pricing framework, focusing on two key mechanisms: a modest carbon tax and a nascent ETS. Using an SLR and bibliometric analysis, it evaluates implementation progress, including the introduction of a carbon tax at 2 USD per tonne of CO 2 and an ETS targeting coal-fired power plants, alongside persistent challenges such as limited sectoral coverage, low price signals, and institutional fragmentation. Drawing insights from both emerging economies (e.g., South Africa, Colombia) and advanced systems (e.g., Sweden, Canada), the analysis underscores the importance of phased implementation, strong governance, and international alignment. The paper proposes actionable pathways, including a graduated carbon tax roadmap, staged ETS expansion, and enhanced regional collaboration within ASEAN. This study offers a novel scientific contribution by conducting a multidimensional mapping of Indonesia's carbon pricing literature, which categorizes 65 studies by policy instruments, implementation phases, and sectoral coverage, and by identifying a critical disconnect between academic recommendations and real-world implementation. These findings provide an evidence-based foundation for designing more effective and internationally aligned policy reforms. By aligning these reforms with global best practices and leveraging domestic resources, Indonesia can strengthen its carbon pricing architecture and offer a replicable model for sustainable development in other emerging economies.
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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 | 0,020 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».