Transforming energy taxation policy: A dual cooperative game and stochastic frontier approach for sustainable transitions in Canada
Notice bibliographique
Résumé
A successful energy transition demands more than simply raising carbon taxes—it requires smart incentives that align environmental goals with economic resilience. This study introduces a novel Conditional Government Carbon Tax Rebate (CGCTR), which offers carbon tax reductions conditional on firms increasing salaries and expanding their workforce, fostering a dual benefit across environmental and labor dimensions within a government–industry energy network. We develop an integrated modeling framework that combines stochastic frontier analysis (SFA) with a dual-layer cooperative game theory approach to assess and optimize CGCTR adoption under multiple tax relief scenarios. The SFA component uses a policy-sensitive, time-varying Cobb–Douglas production function with workforce and salary as inputs and a policy-induced productivity shift from carbon tax to estimate firm-level energy output and inefficiency integrated with environmental performance, classifying firms as fully efficient, efficient, and less efficient. Strategic interactions among these tiers are modeled through intra-group and inter-group cooperation, enabling the identification of cooperative equilibria that support the acceptance of CGCTR. A Canadian case study using historical financial and operational data illustrates the practical utility of the framework. Results reveal that CGCTR can induce cooperative behavior even among heterogeneous firms, leading to (1) stable policy equilibria, (2) increased energy production and decreased emission intensity, (3) improved workforce sustainability through hiring and wage dynamics, and (4) broader social welfare gains reflected in rising wage-based GDP, increased employment, and enhanced productivity. This framework offers a novel decision-support tool for governments seeking to design adaptive, efficiency-driven carbon tax policies that align environmental goals with economic viability.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».