清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Trading, storage, or penalty? Uncovering firms' decision-making behavior in the Shanghai emissions trading scheme: Insights from agent-based modeling

排放交易 温室气体 方案(数学) 产业组织 业务 微观经济学 运筹学 环境经济学 经济 工程类 计算机科学 生态学 生物 数学分析 数学
作者
Yigang Wei,Xin Liang,Liang Xu,Gang Kou,Julien Chevallier
出处
期刊:Energy Economics [Elsevier]
卷期号:117: 106463-106463 被引量:33
标识
DOI:10.1016/j.eneco.2022.106463
摘要

The emissions trading scheme (ETS) has become a flagship climatic initiative for regulating greenhouse gas (GHG) emissions. Under an ETS, the emitting firm must simultaneously deal with changing carbon prices and the number of permits and the trade-off between permit trading (if one should buy, sell, or reserve) and permit-consuming production. This study characterizes the different compliance strategies' trade-offs, logic, and options among regulated emitting firms under an ETS. Consequently, this study provides firm-level evidence of regulated firms' strategic responses under the Shanghai ETS, considering detailed firm information, heterogeneous industry characteristics, and ETS architects. The proposed model simulated the trading interactions among diversified firms to portray the firms' decision-making process, and the emergent effects on the ETS market were identified. The results indicate that: 1) the carbon price experiences a non-monotonic “L-shaped” trend, which maintains an initial low level and increases sharply after crossing a threshold; 2) with increasing carbon prices, the trading in ETS becomes more active, especially among the low-emission firms; 3) the current ETS penalty is too limited and generic, which inadequately induces technological development and carbon reduction among firms. Finally, policy suggestions are provided for future optimization of the ETS mechanism. Overall, this study contributes to operation management literature by evaluating decision-making behaviors in a dynamic environment. Our findings have global implications for policymakers and managers in the private sector.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
孤独的从彤完成签到 ,获得积分10
1秒前
郭磊完成签到 ,获得积分10
2秒前
BryanCh完成签到,获得积分10
5秒前
8秒前
yindi1991完成签到 ,获得积分10
11秒前
微卫星不稳定完成签到 ,获得积分10
14秒前
坚定寒松完成签到 ,获得积分10
15秒前
小蚂蚁完成签到 ,获得积分10
16秒前
tuihuo完成签到,获得积分10
19秒前
J_Xu完成签到 ,获得积分10
30秒前
优雅的平安完成签到 ,获得积分0
31秒前
王波完成签到 ,获得积分10
39秒前
vantie完成签到 ,获得积分10
47秒前
专注的觅云完成签到 ,获得积分10
49秒前
bajiu完成签到 ,获得积分10
53秒前
1分钟前
Gary完成签到 ,获得积分10
1分钟前
一剑温柔完成签到 ,获得积分10
1分钟前
刻苦的新烟完成签到 ,获得积分0
1分钟前
白华苍松发布了新的文献求助10
1分钟前
chen完成签到 ,获得积分10
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
Josselin完成签到,获得积分10
1分钟前
林好人完成签到 ,获得积分10
1分钟前
orixero应助布洛芬缓释胶囊采纳,获得10
1分钟前
chunlily完成签到,获得积分10
1分钟前
xrose完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
务实莫言完成签到 ,获得积分10
1分钟前
earthclean完成签到,获得积分10
1分钟前
AAA卫生院食堂后厨杨姐完成签到 ,获得积分10
1分钟前
沙海沉戈完成签到,获得积分0
1分钟前
白华苍松发布了新的文献求助10
1分钟前
drughunter009完成签到 ,获得积分10
2分钟前
蛋卷完成签到 ,获得积分10
2分钟前
漂风完成签到 ,获得积分10
2分钟前
Ryan完成签到,获得积分10
2分钟前
冰河完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
helen李完成签到 ,获得积分10
2分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Aerospace Standards Index - 2026 ASIN2026 3000
Polymorphism and polytypism in crystals 1000
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Discrete-Time Signals and Systems 610
Research Methods for Business: A Skill Building Approach, 9th Edition 500
Social Work and Social Welfare: An Invitation(7th Edition) 410
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 纳米技术 有机化学 物理 生物化学 化学工程 计算机科学 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 物理化学 电极 冶金 遗传学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6051249
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7857596
关于积分的说明 16267462
捐赠科研通 5196302
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2780574
邀请新用户注册赠送积分活动 1763503
关于科研通互助平台的介绍 1645516