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Pollution Control Under Uncertainty and Sustainability Concern

机译：不确定性和可持续性问题下的污染控制

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We analyze the implications of environmental policy on pollution in a stochastic framework with finite horizon and sustainability concern. The social planner seeks to minimize the social (environmental and economic) costs associated with pollution. We allow for the planner to attach different relative weights to the discounted and end-of-planning-horizon costs in order to assess how sustainability concern might affect the optimal level of policy intervention. We show that the optimal environmental policy increases with the degree of sustainability concern, reducing thus the amount of pollution the society is forced to bear. A calibration based on world data supports our conclusions, further highlighting the importance of higher degrees of sustainability concern to achieve greener long run outcomes. It also allows us to show that under a realistic model's parametrization the optimal environmental policy tends to rise with higher degrees of uncertainty in a precautionary manner.
机译：我们在具有有限视野和可持续性关注的随机框架中分析了环境政策对污染的影响。社会计划者试图使与污染相关的社会（环境和经济）成本最小化。我们允许计划者将不同的相对权重附加到折扣后的和计划终了的水平成本上，以便评估可持续性问题如何影响最佳政策干预水平。我们表明，最佳的环境政策随着对可持续性的关注程度而增加，从而减少了社会被迫承受的污染量。根据世界数据进行的校准支持了我们的结论，进一步强调了更高程度的可持续性关注对于实现更长期绿色环保的重要性。它也使我们能够证明，在现实模型的参数化下，最优环境政策倾向于以预防性方式随着不确定性的提高而上升。

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