Towards more reliance on carbon pricing in India
Notice bibliographique
Résumé
The STG Climate Cluster is studying pragmatic means of promoting a wider use of carbon pricing in emerging economies, particularly those belonging to the G20. As part of their commitments under the Paris Agreement, countries are showing more interest in putting a price on carbon as this helps to cut emissions in a cost-effective manner. The focus is therefore to find pragmatic approaches to add carbon pricing tools to the domestic policy mix. At the end of 2020, UN Secretary-General Guterres pleaded to the European Council for Foreign Relations to plan for a green recovery post-COVID, stopping the financing of coal immediately and putting a price on carbon. Yet, despite the numerous second round pledges for carbon neutrality under the Paris Agreement, very few countries have consistent policies in place which would deliver both. In this respect, India offers an interesting case-study. There are many opportunities, challenges and pitfalls in the energy transition moving away from a high reliance on coal. In this policy brief, four ‘no regret’ steps towards an intersectoral carbon pricing scheme are formulated. These would gradually strengthen the institutions that support and embed carbon pricing in India. The steps include reforming existing energy policies, extending corporate climate risk disclosure, developing a sustainable finance taxonomy, and further supporting greenhouse gas monitoring, reporting and verification. Before outlining the four policy options, we offer a summary of India’s energy and climate policy context.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».