Permis d’émission négociables et réglementation dans des marchés de concurrence imparfaite
Bibliographic record
Abstract
Cette étude présente un duopole de Cournot soumis à une réglementation environnementale. Deux types d’approche sont étudiés : l’approche « ordre et contrôle » et les permis d’émission négociables. L’analyse démontre qu’un système de permis d’émission négociables est plus efficace que l’approche « ordre et contrôle » quand le marché des permis est concurrentiel, mais qu’il est moins efficace quand une des entreprises est capable de fixer le prix dans le marché des permis. Dans un duopole à la Cournot, l’entreprise capable de fixer le prix des permis cherche à faire augmenter les coûts de son concurrent afin d’augmenter sa part du marché des produits. Dans un système de permis d’émission négociables, l’État peut initialement vendre les permis aux enchères ou les distribuer sans frais (grandfathering). Il est démontré que lorsque le marché des permis est concurrentiel, les deux systèmes d’allocation initiale des permis sont efficaces, tandis que lorsqu’il y a pouvoir de marché, la vente aux enchères est plus efficace que la distribution gratuite des permis.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".