The Political Economy of Carbon Pricing in Canada: Economic Impacts, Governance Challenges, and Policy Evolution
Notice bibliographique
Résumé
Canada’s carbon pricing system is one of the most ambitious national efforts to balance environmental sustainability with economic growth and fairness. Established under the Greenhouse Gas Pollution Pricing Act (GGPPA) in 2018, the federal carbon tax sets a standard price for greenhouse gas (GHG) emissions across provinces. It aims to account for environmental costs and encourage clean innovation. However, this policy has developed in a politically and economically challenging environment marked by regional differences, reliance on energy, and debates over the constitution. This paper looks at the political economy of Canada’s carbon tax from two main perspectives: (1) its economic effects on national competitiveness, industry structure, and family welfare; and (2) its political aspects, including federal–provincial relations, public opinion, and policy legitimacy. Using data from Statistics Canada, the International Monetary Fund (IMF), and the Organization for Economic Co-operation and Development (OECD), this study examines how carbon pricing affects GDP growth, inflation, and distribution outcomes from 2018 to 2025. The findings show that Canada’s carbon tax has led to significant emissions reductions and ongoing green investment, with minimal negative effects on GDP. Still, the policy remains politically delicate, reflecting deeper issues in Canada’s federal system and energy landscape. By exploring the connection between economics and politics in carbon pricing, this paper argues that Canada’s experience provides valuable insights for managing fairness, environmental responsibilities, and political stability in climate policy.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».