Economies of Scale in the South Korean Natural Gas Industry
Notice bibliographique
Résumé
The South Korean natural gas (NG) import volume in 2017 was 33.7 million tonnes per annum (13.1%), making it the second-largest NG-importing country in the world after Japan. Nevertheless, the NG wholesale market in South Korea has remained monopolistic since the Korea Gas Corporation (KOGAS) was established in 1983. Thus, the purpose of this study is to determine whether the NG wholesale market in South Korea has economies of scale by estimating the translog cost function and estimating the minimum efficient scale (MES) using robust linear regression. We used quarterly business reports of KOGAS from the first quarter of 2000 to the second quarter of 2018 to construct the data. The results showed that diseconomies of scale existed in all the years in the first and fourth quarters, and the second quarter showed the same result during 2010–2014. From 2011, the production quantity of all the quarters has exceeded the MES (5.81 million tons). The reason for these results is that the demand for NG power generation and city gas has surged since 2000, while the monopolistic structure of the past has been maintained. This study implies that it would be more efficient to allocate some of KOGAS’s additional import volume to the existing private NG companies and mitigate the regulation on resale.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».