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Optimal Environmental Targeting in the Amazon Rainforest

反事实思维 森林砍伐(计算机科学) 亚马逊雨林 执行 温室气体 雨林 自然资源经济学 减少毁林和森林退化造成的排放 政府(语言学) 经济 业务 环境资源管理 气候变化 计算机科学 政治学 碳储量 生态学 法学 程序设计语言 哲学 认识论 生物 语言学
作者
Juliano Assunção,R. S. McMillan,Joshua Murphy,Eduardo Souza-Rodrigues
出处
期刊:The Review of Economic Studies [Oxford University Press]
卷期号:90 (4): 1608-1641 被引量:1
标识
DOI:10.1093/restud/rdac064
摘要

Abstract This article sets out a data-driven approach for targeting environmental policies optimally in order to combat deforestation. We focus on the Amazon, the world’s most extensive rainforest, where Brazil’s federal government issued a “Priority List” of municipalities in 2008—a blacklist to be targeted with more intense environmental monitoring and enforcement. First, we estimate the causal impact of the Priority List on deforestation (along with other relevant treatment effects) using “changes-in-changes” due to Athey and Imbens (2006), finding that it reduced deforestation by 43$\%$ and cut emissions by almost 50 million tons of carbon. Second, we develop a novel framework for computing targeted optimal blacklists that draws on our treatment effect estimates, assigning municipalities to a counterfactual list that minimizes total deforestation subject to realistic resource constraints. We show that the ex post optimal list would result in carbon emissions over 10$\%$ lower than the actual list, amounting to savings of more than $ \$ $1.2 billion (34$\%$ of the total value of the Priority List), with emissions over 23$\%$ lower on average than a randomly selected list. The approach we propose is relevant both for assessing targeted counterfactual policies to reduce deforestation and for quantifying the impacts of policy targeting more generally.
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