Preferences and willingness to pay for climate policy mixes

Last registered on July 08, 2024

Pre-Trial

Trial Information

General Information

Title
Preferences and willingness to pay for climate policy mixes
RCT ID
AEARCTR-0013909
Initial registration date
July 03, 2024

Initial registration date is when the trial was registered.

It corresponds to when the registration was submitted to the Registry to be reviewed for publication.

First published
July 08, 2024, 1:15 PM EDT

First published corresponds to when the trial was first made public on the Registry after being reviewed.

Locations

Region

Primary Investigator

Affiliation
Mercator Research Institute on Global Commons and Climate Change (MCC Berlin) and University of Potsdam

Other Primary Investigator(s)

PI Affiliation
Mercator Research Institute on Global Commons and Climate Change (MCC Berlin) and University of Potsdam
PI Affiliation
Mercator Research Institute on Global Commons and Climate Change (MCC Berlin)
PI Affiliation
ifo Institute and LMU Munich
PI Affiliation
University of Salzburg and ifo Institute

Additional Trial Information

Status
In development
Start date
2024-07-04
End date
2025-07-04
Secondary IDs
Prior work
This trial does not extend or rely on any prior RCTs.
Abstract
The experiment is designed to analyze the gap between public preferences and economically optimal environmental policy making. We confront respondents with the monetary cost induced by carbon pricing and and an alternative subsidy scheme. Given the low public acceptance of carbon pricing, we investigate whether preferences shift when the cost of subsidizing is made salient. A VAT increase is used to finance subsidy programs of varying efficiencies. If the preference for either instrument changes as costs are made salient, the experiment can provide an estimate of the public's additional willingness to pay for subsidies compared to Pigouvian pricing. The survey is conducted online in Germany and refers to examples from the housing sector to explain the carbon pricing mechanisms and the effect of subsidies.
External Link(s)

Registration Citation

Citation
Kalkuhl, Matthias et al. 2024. "Preferences and willingness to pay for climate policy mixes." AEA RCT Registry. July 08. https://doi.org/10.1257/rct.13909-1.0
Sponsors & Partners

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Experimental Details

Interventions

Intervention(s)
We confront respondents with the monetary cost induced by carbon pricing and an alternative subsidy scheme. Respondents receive information about the inherent cost of subsidies in form of a VAT increase, which are usually not salient in public discussions about subsidy programs. To elicit the willingness to pay for subsidies, respondents are randomly assigned to a subsidy program with a high or low efficiency levels. The low efficiency group faces considerably higher VAT increases.
Intervention (Hidden)
The experiment starts with an information text. For the control group, this text (re)introduces basic knowledge stating that both carbon pricing and subsidies on green investments may be employed as means to reduce greenhouse gas emissions. In addition, respondents in the treatment groups are informed about the less salient fiscal implications of both instruments, i.e., they learn that revenues from carbon pricing can be rebated to the population while subsidies have to be funded by the public budget. In our experiment, funding takes place via increased VAT rates. Afterwards, all respondents receive a slider on which they can decide to what extent climate policy should consist of subsidies or carbon pricing. They also decide whether this policy mix shall be implemented or not. While the control group only makes their decisions on the slider, the treatment groups can also see which additional costs an average household incurs as a direct result of their decisions. The further they move the slider to the direction of carbon pricing, the more monthly fossil energy expense increase. If they move the slider in the direction of subsidies, the VAT rate rises and, subsequently, the monthly VAT expenses of an average household.

Across all groups, the introduction text uses examples from the housing sector (i.e., natural gas and heating oil as well as investments in housing insulation and the adoption of carbon-neutral heating technologies) to explain the mechanisms underlying both carbon pricing and investment subsidies. The treatment group is divided into two efficiency categories, a low and a high efficiency group. Both receive the same information text in the beginning. During the slider experiment the low efficiency group faces considerably higher VAT increases to achieve the climate targets via subsidies than the high efficiency group. This tests whether the preference for subsidies, regardless of whether it is mitigated by the salience effect, is sensitive to the efficiency loss (i.e., higher costs) that often accompanies subsidies. In the high-efficiency setting, the cost of mitigating a ton of carbon via subsidies is identical to the cost of carbon pricing. Thus, the subsidy program is just as efficient as a carbon price (first best instrument). This means that the program is aimed at exactly the same type of emission sources as the Pigouvian tax would address. Although it is impossible to implement such an instrument in reality, this part of the study will examine whether respondents are steered towards one instrument or the other even if they face two equivalent instruments (although, respondents should prefer the carbon price if they assume that the subsidy is financed via a distortionary taxation). For the low efficiency treatment, mitigating one ton of carbon via subsidies is 6.5 times more expensive than via carbon pricing. Therefore, the VAT rate rises much faster if respondents move the slider in the direction of the subsidy than in the high efficiency scenario.

If the revenues generated by carbon pricing surpass the financing needs of the subsidy, the respondents are informed that a per-capita redistribution is paid out. If the financing need for the subsidy is higher, the VAT rate increases. This means that there is one point on the slider where the revenues from the carbon price exactly correspond to the financing needs from the chosen subsidy level (no pay-out and no VAT rise). The maximum carbon price a respondent can choose amounts to 207 EUR per ton of CO2 which is calibrated using efficient marginal abatement cost estimates from the integrated-assessment model REMIND-EU consistent with the German decarbonization target.
Intervention Start Date
2024-07-04
Intervention End Date
2024-08-04

Primary Outcomes

Primary Outcomes (end points)
Share of carbon pricing in Germany's climate policy mix, willingness to support the chosen policy mix in a referendum
Primary Outcomes (explanation)

Secondary Outcomes

Secondary Outcomes (end points)
Secondary Outcomes (explanation)

Experimental Design

Experimental Design
Information experiment which reveals non-salient policy costs to treated individuals; two levels of policy costs are randomly assigned to two treament groups to calculate Average Treatment Effects
Experimental Design Details
The control group receives the following information text:
Nachfolgend werden Sie zu Ihrer Meinung über verschiedene mögliche klimapolitische Maßnahmen im Gebäudesektor befragt.
Deutschland ist durch das Klimaschutzgesetz verpflichtet, seine Emissionen deutlich zu senken. Der Staat kann verschiedene Anreize setzen, damit Haushalte und Unternehmen weniger CO2 ausstoßen. Oft werden hierfür zwei Möglichkeiten diskutiert: Entweder höhere Preise für fossile Energieträger wie Heizöl und Erdgas, etwa durch einen CO2-Preis, oder staatliche Förderprogramme, bei denen der Staat einen Teil der Kosten für klimafreundliche Produkte übernimmt.
Wenn der Staat einen CO2-Preis auf Erdgas und Heizöl erhebt, entsteht ein Anreiz, eher klimafreundliche Alternativen zu nutzen. Hierzu zählen zum Beispiel Heizungen, die mit erneuerbaren Energien betrieben werden.
Auch durch staatliche Förderprogramme, entsteht ein Anreiz, eher klimafreundliche Alternativen zu nutzen. Hierzu zählen zum Beispiel die Förderung von Gebäudesanierungen oder von Heizungen, die mit erneuerbaren Energien betrieben werden.
Bitte stellen Sie sich jetzt vor, Sie können der Politik empfehlen, wie sie bis 2030 die Klimaziele erreichen soll. Über einen Schieberegler bestimmen Sie, zu welchem Anteil die Klimapolitik aus höheren Preisen für fossile Energien, zum Beispiel in Form eines CO2-Preises, oder aus Förderprogrammen für klimafreundliche Alternativen bestehen soll.
Je weiter Sie den Schieberegler auf der nächsten Seite in Richtung “Klimapolitik nur über einen CO2-Preis“ ziehen, desto stärker erhöht der Staat die Preise für Heizöl und Erdgas.
Je weiter Sie den Schieberegler auf der nächsten Seite in Richtung “Klimapolitik nur über Fördermaßnahmen” ziehen, desto umfassender fördert der Staat Investitionen in klimafreundliche Wohngebäude.


The treatment groups receive the following information text:
Nachfolgend werden Sie zu Ihrer Meinung über verschiedene mögliche klimapolitische Maßnahmen im Gebäudesektor befragt.
Deutschland ist durch das Klimaschutzgesetz verpflichtet, seine Emissionen deutlich zu senken. Der Staat kann verschiedene Anreize setzen, damit Haushalte und Unternehmen weniger CO2 ausstoßen. Oft werden hierfür zwei Möglichkeiten diskutiert: Entweder höhere Preise für fossile Energieträger wie Heizöl und Erdgas, etwa durch einen CO2-Preis, oder staatliche Förderprogramme, bei denen der Staat einen Teil der Kosten für klimafreundliche Produkte übernimmt.
Wenn der Staat einen CO2-Preis auf Erdgas und Heizöl erhebt, entsteht ein Anreiz, eher klimafreundliche Alternativen zu nutzen. Hierzu zählen zum Beispiel Heizungen, die mit erneuerbaren Energien betrieben werden. Die Einnahmen, die der Staat aus dem CO2-Preis erzielt, können durch verschiedene Maßnahmen wieder an die Haushalte und Unternehmen zurückgeführt werden.
Auch durch staatliche Förderprogramme, entsteht ein Anreiz, eher klimafreundliche Alternativen zu nutzen. Hierzu zählen zum Beispiel die Förderung von Gebäudesanierungen oder von Heizungen, die mit erneuerbaren Energien betrieben werden. Um solche Programme zu finanzieren, braucht der Staat zusätzliches Geld, welches zum Beispiel durch Steuerhöhungen eingenommen werden kann.
Bitte stellen Sie sich jetzt vor, Sie können der Politik empfehlen, wie sie bis 2030 die Klimaziele erreichen soll. Über einen Schieberegler bestimmen Sie, zu welchem Anteil die Klimapolitik aus höheren Preisen für fossile Energien, zum Beispiel in Form eines CO2-Preises, oder aus Förderprogrammen für klimafreundliche Alternativen bestehen soll.
Je weiter Sie den Schieberegler auf der nächsten Seite in Richtung “Klimapolitik nur über einen CO2-Preis“ ziehen, desto stärker erhöht der Staat die Preise für Heizöl und Erdgas. Die erzielten Einnahmen werden zuerst für die Finanzierung von Förderprogrammen verwendet. Bleiben danach weitere Einnahmen übrig, werden diese an jede Person als gleichmäßiger Betrag (“Pro-Kopf-Rückerstattung” oder „Klimageld“) ausgezahlt.
Je weiter Sie den Schieberegler auf der nächsten Seite in Richtung “Klimapolitik nur über Fördermaßnahmen” ziehen, desto umfassender fördert der Staat Investitionen in klimafreundliche Wohngebäude. Dabei entstehen Kosten für den Staat. Wenn die Einnahmen aus dem CO2-Preis nicht ausreichen, steigt die Mehrwertsteuer. Dadurch werden alle Produkte für Endkunden teurer.

All respondents receive a slider on which they can decide to what extent climate policy should consist of subsidies or carbon pricing. They also decide whether this policy mix shall be implemented or not. While the control group only makes their decisions on the slider, the treatment groups can also see which additional costs an average household incurs as a direct result of their decisions. Screenshots of the sliders that follow the information text are included in the attached Analysis Plan.
Randomization Method
Computer
Randomization Unit
Individual
Was the treatment clustered?
No

Experiment Characteristics

Sample size: planned number of clusters
Sample size of 3,000 individuals
Sample size: planned number of observations
Sample size of 3,000 individuals
Sample size (or number of clusters) by treatment arms
1,000 individuals per treatment
Minimum detectable effect size for main outcomes (accounting for sample design and clustering)
IRB

Institutional Review Boards (IRBs)

IRB Name
Ethics Commission, Department of Economics, University of Munich
IRB Approval Date
2024-02-27
IRB Approval Number
2024-03
Analysis Plan

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Post-Trial

Post Trial Information

Study Withdrawal

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Intervention

Is the intervention completed?
No
Data Collection Complete
Data Publication

Data Publication

Is public data available?
No

Program Files

Program Files
Reports, Papers & Other Materials

Relevant Paper(s)

Reports & Other Materials