The Dual Effects of the Carbon Pricing Mechanism: A Balanced Path between Economic Costs and Environmental Benefits
Notice bibliographique
Résumé
Global climate governance increasingly relies on carbon pricing mechanisms to achieve emission reduction targets.As of 2024, 75 carbon pricing policies have been implemented globally, covering 24% of greenhouse gas emissions.As the largest carbon emitter, China launched its national carbon market in 2021 but still faces the challenge of balancing economic growth and low-carbon transformation.This study systematically assesses the economic and environmental effects of carbon pricing mechanisms (carbon taxes, carbon trading systems, and hybrid models) by comparing international practices (such as the EU carbon market and the Canadian carbon tax) with China's policy framework.Hybrid mechanisms (such as the connection between China's pilot markets and the national carbon market) can enhance policy flexibility and reduce the compliance costs of emission control enterprises.At the same time, it encourages technological innovation, such as hydrogen energy steelmaking projects.Finally, long-term decarbonization relies on technological transformation and policy coordination, such as the combination of the EU carbon market and renewable energy subsidies, to promote the average annual stable growth of wind power installed capacity.The research emphasizes the necessity of differentiated policy design (such as free quota allocation and carbon tax rebates).The above conclusion provides a feasible path for optimizing China's carbon pricing framework and coordinating the "dual carbon" goals, highlighting the importance of cross-departmental policy coordination and risk adjustment carbon pricing mechanisms.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».