The two fields, economics of art and literature, tend to be put together as part of cultural economic studies; yet the former has been widely popular as compared to the latter. Economics of art has been known as part of social science which studies art economically. Similarly, economics of literature is likely to be an interdisciplinary study of literature and economics. Literature is suggested usually to reflect the economic base of a society as a form of its superstructure in view of classical Marxism; so, it is interesting to see social, economic activities, such as individual values and social institutions, income, price and opportunity cost, in a particular way of analyzing economic ideas in literature. Capital seems to have an innate property of self-expansion in literature; this property thus features actual economic life since in capitalism money is the universal value between persons and literary works. Specifically, the field of economics of literature starts with such ideas: economics of literature is part of cultural economics; and economics of literature deals with the economic value of literature. Putting interdisciplinary fields of literature and economics together, this study is to examine the economic value of literature in which Karl Marx talked about commodities with exchange value, use value, and fetishism. The exchange value is commercial worth, the actual exchange value of a publication; yet, the use value is innate worth, the aesthetic use value of literature. With commodity fetishism, profit seems not as the outcome of a social relation, but of a work- "reification" as the would-be Marxists suggest. As a commodity, the literary work appears to be able to animate life and power in reality. As a result, this paper asserts that social, economical activities in literature as we may apply to the study of economics of literature increase its economic value, implying commercial and innate worth, as the capital in the marketplace.
AKBAR, Muhammad Imad Ud Din;AHMAD, Bilal;ASIF, Mirza Huzaifa;SIDDIQUI, Shahid Ali
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.11
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pp.367-379
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2020
The primary objective of this research is to develop a better understanding of consumer's post-purchase psychological state by examining the influence of sales promotion and emotional brand attachment on post-purchase cognitive dissonance, taking into account the mediating role of impulse buying behavior. The current study addresses several gaps in literature. Firstly, it is hard to find the direct impact of sales promotion and emotional brand attachment on post-purchase cognitive dissonance. Secondly, to the best of our knowledge, few studies have investigated the mediating role of impulse buying behavior in consumer research. A sample of 256 respondents was collected from Pakistani retail consumers. The statistical findings of this study show that sales promotion has a significant positive effect on the impulse buying behavior and post-purchase cognitive dissonance. Furthermore, results indicate that emotional brand attachment has a negative influence on impulse buying behavior but has a significant positive impact on post-purchase cognitive dissonance. Meanwhile, impulse buying behavior is a potential mediator between sales promotion, emotional brand attachment, and post-purchase cognitive dissonance relationships. The moderating role of Gender describes that the positive relationship between sales promotion and post-purchase cognitive dissonance will be stronger for women as compared to men at a higher level of sales promotion.
Hua, Jin;Latif, Zahid;Tiyan, Shen;Pathan, Zulfiqar Hussain;Tunio, Muhammad Zahid;Salam, Shafaq;Ximei, Liu
Journal of Information Processing Systems
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v.14
no.3
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pp.645-654
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2018
Information and communication technology (ICT) is increasingly recognized as an important driver of economic growth, innovation, employment and productivity and is widely accepted as a main feature of development. During the last couple of decades, ICT sector became the most innovative service sector that affected the living standards of human beings all over the world. In the beginning of the $21^{st}$ century, some of the Asian countries made reforms in the ICT sector and spent an enormous amount for the progress of this sector. On the other hand, developed countries in the European Union (EU) faced different crises which badly affected the dissemination of this sector. Consequently, EU countries lost their hegemony in the field of information technology and resultantly, some of the emerging Asian countries like China, India, and South Korea got supremacy over the EU in this field. Currently, these countries have a strong IT infrastructure, R&D sector, IT research centers working for the development of ICT. Moreover, this paper investigates reasons for the shifting of the balance of digital power from Europe to Asia.
This paper empirically analyzes the effect of renewable electricity generation on the System Marginal Price (SMP) in Korea. Using an ARX-GARCHX model with hourly data from 2016 to 2020, we evaluate SMP determinants and merit order effects. As a result, we find that solar and wind power, as well as gas price and total load, play a critical role in the SMP. In particular, solar power reduces the SMP level but raises volatility during peak and off-peak periods. This result implies that SMP may fall as renewable electricity generation increases, leading to a decrease in the profitability of existing power plants and investment in renewables. On the other hand, even if the subsidy of renewable energy increases the burden on the SMP, it can be offset by the merit order effect, which lowers the SMP.
Purpose - The purpose of this study was to investigate market power of soybeans exported by the United States to Korea. Particularly, this paper considered dichotomous characteristics of genetically modified (GM) soybeans and non-GM soybeans and conducted empirical analysis of these two segregated soybean markets to understand key tenets of market power in international soybean trade. Design/methodology - The difference in market power between GM and non-GM soybeans was analyzed using Residual Demand Elasticity (RDE) and Residual Supply Elasticity (RSE) models over the period of 2008~2018. RDE and RSE models under an imperfect competition condition were used to estimate market margins and determine whether GM and non-GM exporters or importers exercised market power in the destination market. Findings - Empirical results suggested that the U.S. had a market power on both GM and non-GM soybean exports. GM exports had greater market power than non-GM exports (14% vs. 9%). By contrast, Korea showed an inability to grab market margin or exert market power in soybean imports. Both export supply by the U.S. and import demand by Korea were found to be more responsive to price changes of GM soybeans than to prices changes of non-GM soybeans. This might be due to a self-interested, profit-seeking strategy by the exporter and many concerned consumers regarding potential adverse effects of GMOs in the importing country. Originality/value - This paper fills the literature gap by exploiting market power in both GM and non-GM markets with explicit consideration of price correlations between GM and non-GM soybeans in Korea. A number of existing studies have provided evidence for market power broadly embedded in international commodity trade. However, studies focusing on Korean markets are limited. No study has explored the country's soybean trade. Furthermore, the majority of prior studies have almost exclusively focused on the market power from a standpoint of exporting countries without discussing importers' market structure. This paper also sought to understand potentially distinguished patterns of market power between GM and non-GM markets.
This paper tries to analyze the efficiency structure and regulatory effects in electric power industry by using total factor productivity and indices based on cost function method. This paper performed an empirical analysis on the efficiency improvement and optimal scale taking the cost aspect in electricity industry into account. By expanding the cost structure framework, this paper proposes the analytical method regarding the needs of technology regulation and presents the empirical results which can be verified. Hence, this work can play a key role in decision-making of the national power development and regulatory policy. The empirical result indicates that the electricity industry in Korea has been in the state of economies of scale until 1980s, However, due to sustained growth of power generation, economies of scale declined and subsided after 1980s and then diseconomies of scale is shown recent years. The analysis on the effect of technology regulation shows the national large-scale base-load power plant development-oriented policy until so far contributed substantial cost effect to the electricity industry. The empirical result indicates that the reserve requirement as one of means of technology regulation policy did not contribute to the economies of scale but positive effect on the total factor productivity in Korea.
The basic function of a modern electric power system is to provide electric power to its customers at the lowest possible cost with acceptable reliability levels. The two aspects of economics and reliability often conflict and present power system managers, planners and operators with a wide range of challenging problems. Utilities may also be willing to provide higher reliability of power supply at no increased customer cost. Decision-making is a difficult task. In this paper, we present a method to calculate the optimal values of reliability indices for sectionalizing distribution line.
Uncertainty of renewable energy such as photovoltaic(PV) power is detrimental to the flexibility of the power system. Therefore, precise prediction of PV power generation is important to make the power system stable. The purpose of this study is to forecast PV power generation using meteorological data including particulate matter(PM). In this study, PV power generation is predicted by support vector machine using RBF kernel function based on machine learning. Comparing the forecasting performances by including or excluding PM variable in predictor variables, we find that the forecasting model considering PM is better. Forecasting models considering PM variable show error reduction of 1.43%, 3.60%, and 3.88% in forecasting power generation between 6am~8pm, between 12pm~2pm, and at 1pm, respectively. Especially, the accuracy of the forecasting model including PM variable is increased in daytime when PV power generation is high.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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