Risk and advantage in a changing climate : business preferences for climate change policy instruments in Canada
Notice bibliographique
Résumé
How do major business associations and firms determine their preferences for public policy instruments? This dissertation examines the puzzling case of business preferences for climate change policy instruments in Canada in which businesses supported a carbon price over cheaper voluntary policy instruments. It presents the findings of a qualitative study that included 13 major industrial associations (representing chemicals, gas refiners, petroleum producers, natural gas, forestry, mining, steel, vehicle manufacturers, electricity, aluminum, cement, railways and the chief executives) and 17 firms in the cement, oil and gas, and forestry industries. The study found that, in 2008 and 2009, participating firms and associations were strongly in favour of a carbon price – either a cap-and-trade program or carbon tax – despite the higher costs entailed by these policy instruments for industry when compared to voluntary programs. Moreover, Canadian corporations and business associations shifted their policy instrument preferences almost en masse away from voluntary agreements and subsidies to carbon pricing around the same time in 2006-2007. What explains variation in business preferences for climate change policy instruments in Canada over time and between organizations? This dissertation creates a model of business preferences for climate change policy instruments based on the findings of interviews with firm and association executives, as well as government and environmental NGO officials and consultants working in the environmental policy field. In particular, the model suggests that business officials determine climate change policy preferences by weighing risks to capital investments and external investor concern against the competitive advantages entailed by each policy instrument. As these assessments require predictions about an uncertain future, they are strongly influenced by expectations about future government policy choices. These expectations are in turn influenced by the political context, particularly public opinion, and previous experience with a policy instrument. The model, developed inductively from interview data, is validated in the dissertation using new data from the same case and methods such as process-tracing and falsifiable tests. The model is found to offer a good explanation of business preferences for climate change policy instruments in Canada, and may be generalizable to other areas of public policy.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».