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Enregistrement W2774290186 · doi:10.3390/en10122031

South Korean Household’s Willingness to Pay for Replacing Coal with Natural Gas? A View from CO2 Emissions Reduction

2017· article· en· W2774290186 sur OpenAlexaboutno aff
Seul‐Ye Lim, Hyo‐Jin Kim, Seung‐Hoon Yoo

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational University of Science and TechnologySeoul National University of Science and TechnologySeoul National University
Mots-clésWillingness to payContingent valuationCoalAgricultural economicsElectricityElectricity generationQuarter (Canadian coin)Natural gasCoal firedEconomicsElectricity demandNatural resource economicsEnvironmental scienceWaste managementPower (physics)EngineeringGeographyMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coal is currently a major electric power generation source in South Korea when considering that forty-three percent of electricity that was generated during the first quarter of 2017 came from coal. The amount of CO2 emissions from coal-fired power plant is two times larger than that from natural gas (NG)-fired power plant in the country. In this regard, the Korean government is trying to replace some amount of coal that is used for generation with NG to reduce CO2 emissions. However, the cost of NG-fired generation is about 1.25 times higher than that of coal-fired generation. Thus, the policy-makers demand information about the household willingness to pay (WTP) for the replacement to mitigate CO2 emissions. This paper applies the contingent valuation (CV) approach, and assesses the household’s WTP for replacing one kWh of coal-fired power with that of NG-fired power. For this purpose, a total of 1000 South Korean households were involved in the CV survey employing a dichotomous choice question. In addition to the current electricity price, KRW 121.52 (USD 0.11) per kWh, the respondents were willing to pay KRW 25.35 (USD 0.02) per kWh. The costs of NG-fired and coal-fired generation are KRW 100.13 and 78.05, respectively, per kWh. The difference between the two is KRW 22.08 per kWh, which is smaller than the mean additional WTP (KRW 25.35 per kWh). The household’s additional WTP is bigger than the actual additional cost. It is concluded that the switch of power generation source from coal to NG to reduce CO2 emissions can be supported by South Korean households.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
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 enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,473

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,144 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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