The electricity generated from renewable source i.e. wind, solar, hydro and biomass are
considered to be environmentally stable from the point of Co2 emission and resource depletion.
According to International Panel of Climate Change (IPCC) the average temperature on earth
is predicted to increase between 0.8 and 3.5 Degree Celsius by the year 2100 AD if the CO2
emission policies are not implemented urgently (IPCC Report, 2014). The electricity generated
from renewable energy source are costlier than that of electricity generated from the non
renewable source like that of fossil fuels. The consumers have to bear this cost either directly
through additional cost on their electricity bill as premium or indirectly through green taxes. In
the recent year’s various studies has been published in order to study the willingness to pay
(WTP) for renewable energy. The increase in the number of study has also made it quite difficult
to recognize the real determinants for the consumer WTP, hence it is very important to find out
the actual factor which really affect the consumer’s willingness to pay and my study will try to
fill the gap in this topic. This study will use both OLS and Meta Regression Model to capture
the important factors that effect the consumer WTP. Both the stated preference technique i.e.
Contingent Valuation and Choice Experiment (CE) has been used in the studies among which
CE has predicted the high estimates. The findings of my study also shows that consumers have
higher willingness to pay for the electricity produced from the generic source and the survey
specific and methodological variables plays an important role to determine the consumer WTP.
Further more this study also uses the meta analytic transfer to the policy sites and compare the
results with the actual values and find out the transfer errors. In this study five different models
have been used to compare the transfer errors i.e four are meta analytic and one is unit value
transfer with income adjustment, among which unit benefit transfer with income adjustment
has produced the low transfer error comparing to meta analytic transfer.Den elektrisitet generert fra fornybar kilde dvs. vindkraft, solenergi, vannkraft og biomasse
anses å være miljø stabil fra det punktet av Co2-utslipp og ressursmangel. Ifølge International
Panel of Climate Change (IPCC) den gjennomsnittlige temperaturen på jorda er spådd å øke
mellom 0,8 og 3,5 grader Celsius innen år 2100 e.Kr. dersom CO2-utslipp politikk ikke blir
gjennomført snarest (IPCC Report, 2014). Den elektrisitet generert fra fornybare energikilden
er dyrere enn for elektrisitet generert fra ikke fornybare kilder som det av fossilt brensel.
Forbrukerne må bære denne kostnaden enten direkte gjennom ekstra kostnad på strømregningen
som premie eller indirekte gjennom grønne skatter. I den siste årets ulike studier har blitt
publisert for å studere betalingsvillighet (WTP) for fornybar energi. Økningen i antall studie
har også gjort det ganske vanskelig å gjenkjenne den virkelige determinanter for forbrukeren
WTP. Det er svært viktig å finne ut den faktiske faktor som virkelig påvirker forbrukerens vilje
til å betale, og min studie vil prøve å fylle gapet i dette emnet. Denne studien vil bruke både
OLS og Meta regresjonsmodell for å fange de viktige faktorene som effekt forbrukeren WTP.
Både uttalt preferanse teknikk dvs. Betinget Verdivurdering og valg Experiment (CE) har blitt
brukt i studiene blant CE har spådd de høye estimatene. Funnene i min studie viser også at
forbrukerne har høyere betalingsvillighet for elektrisitet produsert fra den generiske kilde og
undersøkelsen spesifikke og metodiske variabler spiller en viktig rolle for å fastslå forbrukernes
betalingsvillighet. Videre denne studien bruker også meta analytisk overføring til de politiske
nettsteder og sammenligne resultatene med de faktiske verdiene og finne ut overføringsfeil. I
denne studien fem forskjellige modeller har blitt brukt til å sammenligne overføringsfeil, dvs.
fire er meta analytisk og en er andelsverdien overføring med inntekt justering, hvorav enhet
fordel overføring med inntektsutjevning har produsert den lave overføringsfeil sammenligne
med meta analytisk overføring.M-ECO
