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Regional climate policy under deep uncertainty: robust control and distributional concerns

机译：深度不确定性下的区域气候政策：强大的控制和分配问题

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We study climate change policies using the novel pattern scaling approach of regional transient climate response in order to develop a regional economy-climate model under conditions of deep uncertainty. We associate welfare weights with regions and analyze cooperative outcomes derived by the social planner's solution at the regional scale. Recent literature indicates that damages are larger in low latitude (warmer) areas and are projected to become relatively even larger in low latitude areas than at temperate latitudes. Under deep uncertainty, robust control policies are more conservative regarding emissions and, when regional distributional weights are introduced, carbon taxes are lower in the relatively poorer region. Mild concerns for robustness are welfare improving for the poor region, while strong concerns have welfare cost for all regions. We show that increasing regional temperatures will increase resources devoted to learning, in order to reduce deep uncertainty.
机译：我们研究气候变化政策，利用区域瞬态气候响应的新模式扩展方法，以便在深度不确定性条件下开发区域经济 - 气候模型。 我们将福利权重与地区联系起来，并分析社会规划者解决区域规模的合作结果。 最近的文献表明，低纬度（较温暖的）区域的损坏较大，并且在低纬度地区的低纬度地区的温度较大程度较大。 在深入不确定性下，有稳健的控制政策在介绍区域分布权重时更为保守，在相对较差的区域中较低的碳税较低。 对贫困地区的福利福利对福利的担忧是福利，而强烈的担忧对所有地区都有福利成本。 我们表明，越来越多的区域温度将增加致力于学习的资源，以减少深度不确定性。

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