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Enregistrement W2276122769 · doi:10.1093/ajae/aav022

Measuring Price Elasticities of Demand and Supply of Water Entitlements Based on Stated and Revealed Preference Data

2015· article· en· W2276122769 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Agricultural Economics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilACT Government
Mots-clésEndogeneityPrice elasticity of demandEconomicsEntitlement (fair division)Revealed preferencePrice elasticity of supplyWater supplyElasticity (physics)Water useMicroeconomicsEconometricsAgricultural economicsEnvironmental scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Estimates of price elasticities of water entitlements (known as permanent water or water rights in the United States) are complicated by data limitations and problems of endogeneity. To overcome these issues, we develop an approach to generate stated preference data and combine them with revealed preference data to estimate price elasticities from various types of water entitlement sales in the southern Murray‐Darling Basin, Australia. Our results suggest that price elasticities of demand and supply of high security water entitlements are inelastic in the relevant market price range between AUD $1,700 to $2,100 per mega‐liter, and that supply is relatively more inelastic than demand. For lower reliability water entitlements, the price elasticity of demand is estimated to be even more inelastic than high security water entitlements. The price elasticity of supply for general security water entitlements is similar to high security water entitlements, while the supply of low reliability water entitlements is extremely inelastic for our data set. The comparison between the stated and revealed preference data provides strong evidence of support for a data fusion approach; nevertheless, some differences in water sale preferences were found for irrigators choosing not to sell all of their water. The consistency of our results signals support for the use of this methodology in other water basins around the world.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,319

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,149
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,057 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle