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How effective is carbon pricing? - A machine learning approach to policy evaluation
Abrell, Jan
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Kosch, Mirjam
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Rausch, Sebastian
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URL:
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https://madoc.bib.uni-mannheim.de/60139
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URN:
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urn:nbn:de:bsz:180-madoc-601395
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Dokumenttyp:
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Arbeitspapier
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Erscheinungsjahr:
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2021
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Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe:
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ZEW Discussion Papers
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Band/Volume:
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21-039
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Ort der Veröffentlichung:
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Mannheim
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Sprache der Veröffentlichung:
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Englisch
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Einrichtung:
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Sonstige Einrichtungen > ZEW - Leibniz-Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung
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MADOC-Schriftenreihe:
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Veröffentlichungen des ZEW (Leibniz-Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung) > ZEW Discussion Papers
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Fachgebiet:
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330 Wirtschaft
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Fachklassifikation:
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JEL:
C54 , Q48 , Q52 , Q58 , L94,
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Freie Schlagwörter (Englisch):
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quantitative policy modeling , government policy , pollution control adoption and costs , distributional effects , employment effects , electric utilities
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Abstract:
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While carbon taxes are generally seen as a rational policy response to climate change, knowledge about their performance from an expost perspective is still limited. This paper analyzes the emissions and cost impacts of the UK CPS, a carbon tax levied on all fossil-fired power plants. To overcome the problem of a missing control group, we propose a policy evaluation approach which leverages economic theory and machine learning for counterfactual prediction. Our results indicate that in the period 2013-2016 the CPS lowered emissions by 6.2 percent at an average cost of €18 per ton. We find substantial temporal heterogeneity in tax-induced impacts which stems from variation in relative fuel prices. An important implication for climate policy is that in the short run a higher carbon tax does not necessarily lead to higher emissions reductions or higher costs.
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