Causal inference in spatial environmental economics
Notice bibliographique
Résumé
This thesis consists in four papers in spatial and environmental economics, in which causal inference methods are employed to analyse two topics: carbon pricing and deforestation. The dissertation is comprised of two parts. The first evaluates the impacts of the 2008 carbon tax implemented in British Columbia, Canada; the second analyses illegal deforestation in Colombia and REDD+ policies in Indonesia. Chapter one studies the effect of British Columbia’s carbon tax on road transportation CO2 emissions and on carbon leakage due to cross-border fuel shopping in the USA. Using the synthetic control method and its extensions, we find that the tax is associated with a decrease in transportation CO2 emissions. However, this effect is not statistically significant, with no role detected for cross-border fuel shopping. In chapter two, we analyse the impact of the tax on PM2.5 concentrations arising from transportation. We detect a statistically significant effect of the carbon tax on air pollution co-benefits, which is heterogeneously distributed across metropolitan areas. Less polluted, less dense and richer areas see greater reductions in air pollution, identifying a post-tax increase in inequality with respect to pollution exposure. Reductions are driven by a switch in commute mode towards low emissions means of transport, principally public transit. Health gains from the tax are large, and regressively co-vary with income. Chapter three focuses on the effects of Colombia’s 2020 Covid-19 lockdown on forest fires. We find that the lockdown is associated with an upsurge in cumulative fires, which is correlated with the presence of armed groups. Chapter four evaluates the effect of the 2011 Indonesian Moratorium on oil palm, timber, and logging concessions. We find that dryland forest inside the Moratorium experienced, at most, a 0.65% rate of forest cover retention compared to non-Moratorium areas, while no effect is detected for carbon-rich peatland. The implied effective carbon price is below US$ 5/tCO2-eq. Moreover, the Moratorium only contributes 3-4% towards Indonesia’s 2015 Paris commitment of a 29% reduction in deforestation by 2030.
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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 | 0,036 | 0,132 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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.
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 ».