Essays in Environmental and Energy Economics
Notice bibliographique
Résumé
This thesis contains three chapters associated with the study of environmental and energy economics. The first chapter studies the impact of activism by non-governmental organizations (NGOs) on the stock returns of the firms they target, measured through their cumulative abnormal returns (CARs). I find that campaign events on environmental concerns substantially reduce CARs, and that there is no significant effect on campaigns related to non-environmental issues. I additionally test whether NGOs strategically time their campaigning activities and find evidence that NGOs avoid days with newsworthy events that may shift public attention away from their activity. Taken together, the results of this paper provide comprehensive evidence of the effectiveness of activism by NGOs in impacting firms. The second chapter investigates trends in energy use in Canada, relating them to economic output using a key metric: energy intensity. We first derive the major determinants of energy intensity in Canada between 1997 and 2017 using a traditional decomposition framework, namely the activity and efficiency indices. We then find through a non-parametric estimation framework that energy intensity trends downwards, with an average reduction of 1.5% per year, and improvements in efficiency of roughly 1% per year. Our results demonstrate that non-parametric estimation methods are effective in analyzing improvements in energy intensity. The third chapter models the interaction and strategic decision-making between activist NGOs and the firms they target. Firms respond to pressure from NGOs by choosing "green" or "brown" technologies, or by window-dressing; engaging in costly deception to avoid paying the full cost of complying to green technology. I examine how NGOs and firms interact in a monopolistically competitive environment. I derive an NGO-firm game in which firms can choose their technology in response to NGO activism, and the NGO chooses its monitoring intensity. I find that increases in payoffs to the NGO's arm that monitors the use of brown technology lead to an increase in window-dressing. Meanwhile, increases in payoffs to the arm that monitors window-dressing cause a rise in brown technology adoption.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,005 |
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 ».