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Enregistrement W6922342765 · doi:10.11575/sppp.v6i0.42427.g30319

The Importance of Policy Neutrality for Lowering Greenhouse Gas Emissions

2017· article· en· W6922342765 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Calgary · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Policy and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasProductivityProduction (economics)Energy policyClimate policyEnergy (signal processing)Neutrality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The drive by Canadian governments, at the provincial and federal level, to lower greenhouse gas emissions has resulted in a hodgepodge of different policy approaches. Some governments have opted for energy taxes, others for regulated limits on total emissions or emission intensity. Unfortunately, not all policy solutions are created equal; some are more effective than others in lowering total emissions and, worse still, may exact a heavy price on the economy. Policy-makers require a better understanding of how various policies affect the health of an economy and of how to mitigate the most pernicious costs. Key to gaining this improved understanding is to recognize one simple fact: some firms are more productive than others. As a consequence, it matters how workers, machines, energy, and other inputs are distributed between these firms. More productive firms should be larger — it is that simple. Some policies, however, increase input costs differently across firms and create costly distortions. Energy intensity targets are a clear example of a policy that disproportionately burdens lower productivity firms, changing firm sizes for the worse and even leading some to shut down altogether. Using a detailed model of production and energy use that matches the Canadian economy, we explore the consequences of the several forms that energy intensity regulations can take. We find the best approach to lowering greenhouse gas emissions is one that is neutral across firms — one that affects the cost of energy for smaller firms no more, or less, than larger ones. The only policy that fulfils this criterion is a flat energy tax. However, a flat tax on energy could well be politically unsellable in Canada, leaving governments to resort to politically palatable but economically risky intensity targets instead. Recognizing this, we explore a number of ways to improve the performance of intensity targets. First, governments should allow firms the option to pay a fine if an intensity standard is violated. Second, we propose a compensation scheme to firms covered by the regulation to prevent bankruptcy. These modifications can bring the cost of intensity standards closer to flat energy taxes. In short, policy-makers seeking an approach to lower greenhouse gas emissions, with minimal impact on economic efficiency and productivity, should look no further than the flat tax on energy. If this is off-limits politically, a combination of intensity standards, fines and compensation comes very close to having the same effect and may well be the policy approach they can persuade the public, and industry, to accept.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,696
Score d'incertitude au seuil0,605

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,008
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
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