The Political Economy of Convertible Firms: Electric Utilities and Automakers in Climate Politics
Notice bibliographique
Résumé
Electric utilities and automakers stand at the crossroads of the fossil fuel past and the clean energy future. Their flexibility in energy use combined with market power and political influence means electricity and car firms are seen as the key ‘convertible’ industries which may be won over from opposing to supporting ambitious climate policy. However, there is confusion about the conditions under which this pro-climate ‘flipping’ by firms happens. The purpose of this dissertation is to answer the question: what explains variation in convertible firm positions on climate policy? The project unfolds in three main phases. First, I identify varying explanations in the academic literature for firm political preference formation and change. These explanations tend to prioritise one of three different levels of corporate identity: firm-level, national-level or sector-level characteristics. In the second phase of the project, I create a novel empirical measure of the climate policy stances of 13 electric utilities and 12 automakers between 2005 and 2021. My chosen measure leverages climate-relevant discourse contained in 1,630 corporate earnings calls to generate a climate sentiment score with 403 firm-year observations. In the third and final phase I use a mixture of quantitative and qualitative techniques to investigate the determinants of convertible firm climate policy preferences. I test firm-level, national-level and sector-level hypotheses using a mixture of descriptive statistics and regression analysis. In two case study chapters, I investigate puzzling climate behaviour by E.ON and Iberdrola in the electricity sector, and Fiat and Volkswagen in the auto sector, to better understand the logic behind their policy preferences. My results suggest that convertible firms with cleaner emissions profiles tend to adopt more pro-climate policy positions, particularly in the electricity sector. However, sometimes even leaders in material decarbonisation adopt oppositional policy stances, either because they have collaborative rather than competitive relations with more polluting firms or because their chosen technologies are being disadvantaged by policy. While decarbonisation leaders in convertible sectors may still be effective partners in green coalitions, pro-climate actors should be conscious of the complexities surrounding the political strategies of these firms.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».