Regulation, Emissions and Productivity: Evidence from China’s Eleventh Five-Year Plan
Notice bibliographique
Résumé
Leveraging the sharp changes in environmental regulation embedded in China’s 11th Five-Year Plan (FYP), which covered the period from 2006 to 2010, we characterize the degree to which the plan softens trade-offs between emissions and output. We document that the 11th FYP is associated with modest changes in average or total sulphur dioxide (SO2) emissions among manufacturers, but a sharp decline in the variance in the distribution of emissions intensity. Extending well-known distributional estimators to characterize dynamic firm-level responses to policy change, we find large causal declines in emissions intensity in the upper quantiles of the distribution, modest evidence of increases in the lower quantiles and no change in the middle quantiles. Differential changes in firm-level emissions intensity are consistent with the differential investment in emissions-mitigating technology, energy switching and productivity improvements. Interpreted through the lens of a resource misallocation framework, China’s 11th FYP increased aggregate productivity and output by 1.8% and 10.2%, respectively, through improved resource allocation. Our model suggests efficient regulation could have further increased aggregate productivity by 3.5% and output by 4.7% without any increase in aggregate emissions.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».