The Impact of Carbon Tax and Research Subsidies on Economic Growth in Japan

封面

如何引用文章

全文:

详细

A considerable amount of work has shown that a carbon tax combined with research subsidies may be regarded as effective policy for encouraging the spread of low-carbon technologies for the benefit of society. This paper exploits the macro economic approach of endogenous growth models with technological change in or der to make a comparative assessment of the impact of such policy measures on economic growth in the US and Japan in the medium and long term. Our estimates with the micro and macro data reveal similarities among Japanese and US energy firms as regards the elasticity of the innovation production function in R&D expenditure and the probability of radical innovation. However, according to energypa tent statistics, clean innovation is not as wide-spread in Japan as it is in the US. This may explain our quantitative findings of the need for a stronger reliance on a carbon tax in Japan as opposed to the US.

作者简介

Galina Besstremyannaya

National Research University Higher School of Economics

编辑信件的主要联系方式.
Email: gbesstremyannaya@hse.ru

Senior researcher at the International Laboratory for Macroeconomic Analysis, Professor at the Department of Applied Economics

俄罗斯联邦, Moscow

Richard Dasher

Stanford University

Email: rdasher@stanford.edu

Director, US-Asia Technology Management Center at Stanford University

美国, Stanford

Sergei Golovan

New Economic School

Email: sgolovan@nes.ru

Docent

俄罗斯联邦, Moscow

参考

  1. Acemoglu D., Aghion P., Bursztyn L., Hemous D. (2012) The Environment and Directed Technical Change. The American Economic Review, 102, 1, pp. 131–166.
  2. Acemoglu D., Akcigit U., Bloom N., Kerr W.R. (2013) Innovation, Reallocation and Growth. Na-tional Bureau of Economic Research, w18993.
  3. Acemoglu D., Akcigit U., Hanley D., Kerr W. (2016) Transition to Clean Technology. Journal of Po-litical Economy, 124, 1, pp. 52–104.
  4. Adebayo T.S., Kirikkaleli D. (2021) Impact of Renewable Energy Consumption, Globalization, and Technological Innovation on Environmental Degradation in Japan: Application of Wavelet Tools. Envi-ronment, Development and Sustainability, 23, 11, pp. 16057–16082.
  5. Aden K., Dirir S.A. (2023) Unraveling the Relationship between Environmental Taxation and Tra de: The Moderating Role of Judicial System within the Japanese Context. Journal of International Trade, Logistics and Law, 9, 1, pp. 203–215.
  6. Aghion P., Bergeaud A., De Ridder M., Van Reenen J. (2024) Lost in Transition: Financial Barriers to Green Growth. INSEAD Working Paper no 2024/16/EPS. Available at: ssrn_id4771433_code865831.pdf
  7. Aghion P., Bergeaud A., Boppart T., Klenow P.J., Li H. (2019) Missing Growth from Creative De-struction. The American Economic Review, 109, 8, pp. 2795–2822.
  8. Aghion P., Dechezleprêtre A., Hemous D., Martin R., Van Reenen J. (2016) Carbon Taxes, Path De-pendency, and Directed Technical Change: Evidence from the Auto Industry. Journal of Political Economy, 124, 1, pp. 1–51.
  9. Akcigit U., Kerr W.R. (2010) Growth Through Heterogeneous Innovations. National Bureau of Eco-nomic Research. Working paper 16443.
  10. Archer D. (2005) Fate of Fossil Fuel CO2 in Geologic Time. Journal of Geophysical Research: Oceans, 110, C9, pp. 1–6.
  11. Arrow K.J., Debreu G. (1954) Existence of an Equilibrium for a Competitive Economy. Economet-rica: Journal of the Econometric Society, 22, 3, pp. 265–290.
  12. Besstremyannaya G., Dasher R., Golovan S. (2022) Quantifying Heterogeneity in the Relationship between R&D Intensity and Growth at Innovative Japanese Firms: A Quantile Regression Approach. Ap-plied Econometrics, 67, pp. 27–45.
  13. Besstremyannaya G., Dasher R. (2024) Financing and Management of Innovation in India: New Paths for Green Innovation. Journal of Corporate Finance Research, 18, 3, pp. 97–109.
  14. Besstremyannaya G., Dasher R., Golovan S. (2019) Technological Change, Energy, Environment and Economic Growth in Japan. Ruhr Economic Papers. No. 797, RWI – Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung, Ruhr-University Bochum, TU Dortmund University, University of Duisburg-Essen. Available at: https://ideas.repec.org/p/zbw/rwirep/797.html
  15. Cohen W.M., Goto A., Nagata A., Nelson R.R., Walsh J.P. (2002) R&D Spillovers, Patents and the In-centives to Innovate in Japan and the United States. Research Policy, 31, 8–9, pp. 1349–1367.
  16. Dasgupta P., Mäler K.-G. (2000) Net National Product, Wealth, and Social Well-being. Environment and Development Economics, 5, 1, pp. 69–93.
  17. De Groot H.L., Verhoef E.T., Nijkamp P. (2001) Energy Saving by Firms: Decision-Making, Barriers and Policies. Energy Economics, 23, 6, pp. 717–740.
  18. Ellison G., Fudenberg D. (2003) Knife-edge or Plateau: When Do Market Models Tip? The Quarter-ly Journal of Economics, 118, 4, pp. 1249–1278.
  19. Fischer C., Newell R.G. (2008) Environmental and Technology Policies for Climate Mitigation. Journal of Environmental Economics and Management, 55, 2, pp. 142–162.
  20. Fujii H., Managi S. (2016) Research and Development Strategy for Environmental Technology in Japan: A Comparative Study of the Private and Public Sectors. Technological Forecasting and Social Change, 112, pp. 293–302.
  21. Gans J.S. (2012) Innovation and Climate Change Policy. American Economic Journal: Economic Policy, 4, 4, pp. 125–145.
  22. Gerlagh R., Van der Zwaan B. (2006) Options and Instruments for a Deep Cut in CO2 Emissions: Carbon Dioxide Capture or Renewables, Taxes or Subsidies? The Energy Journal, 27, 3, pp. 25–48.
  23. Gokhale H. (2021) Japan's Carbon Tax Policy: Limitations and Policy Suggestions. Current Re-search in Environmental Sustainability, 3, 100082.
  24. Golosov M., Hassler J., Krusell P., Tsyvinski A. (2014) Optimal Taxes on Fossil Fuel in General Equilibrium. Econometrica, 82, 1, pp. 41–88.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».