Krzywa Kuznetsa a wielość jurysdykcji fiskalnych

Środowiskowa krzywa Kuznetsa (EKC) jest często wykorzystywana do zilustrowania różnic dotyczących intensywności tworzenia środowiskowych kosztów zewnętrznych w ramach różnych jurysdykcji. W dominującym wymiarze, tego rodzaju ilustracje posługują się takimi koncepcjami jurysdykcji, które - z punktu widzenia uwarunkowań gospodarczego korzystania ze środowiska - mają charakter zupełnie arbitralny. Analizy prowadzone z zastosowaniem tego rodzaju koncepcji mogą powodować wadliwość wniosków dotyczących kierunków i treści polityki ochrony środowiska. Powodują one bowiem niedopasowanie granic oddziaływania przyjętych środków ochronnych (w tym regulacji) do granic zjawiska, na które owe środki miałyby wpływać. Przez to nie pozwalają na prawidłowe zastosowanie reguł optymalizacji wielkości świadczeń publicznych (w postaci ochrony środowiska); uniemożliwiają również pełne uwzględnienie reguł optymalizacji wielkości populacji dane świadczenie finansującej i z niego korzystającej. To podważa predykcyjną wartość interpretowanej statycznie EKC oraz może obniżyć skuteczność formułowanej na tym tle polityki gospodarczej. Znaczna rozległość wpływu kosztów zewnętrznych ujętych koncepcyjnie w EKC wyklucza rozsądne plasowanie na niej jurysdykcji małych. Jurysdykcje duże lub grupy integracyjne mogą już być na niej umieszczane - dla nich bowiem EKC ma istotną wartość prognostyczną. Dla danego typu obciążenia środowiskowego, EKC może jednak wtedy implikować konieczność transferów infra- albo międzyjurysdykcyjnych.

Environmental Kuznets Curve (EKC) is often used to illustrate differences in intensity of environmental externalities creation under various jurisdictions. From the point of view of environment exploitation those jurisdictions are usually arbitrary. As a result conclusions drawn from them may be incorrect and public policy based on them inaccurate (e.g. the territory where environmental regulations are applied does not match with the territory where they are needed). As a consequence, predictions based on statistical interpretation of EKC are unreliable and the policy based on them proves to be inefficient. Therefore, it seems that EKC should be used for predictions only for large jurisdictions or groups of jurisdictions.