Remittances, electricity consumption and electric power losses in Jamaica
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to examine the impact of remittance inflows (remittances) on electricity consumption and electric power losses in Jamaica. Design/methodology/approach The authors use annual data from 1976 to 2014 and apply vector error correction modelling, Granger causality testing and impulse response analysis. Findings First, the authors find that there is co-integration between remittances and the energy variables, namely electricity consumption and electric power losses. Second, short-run Granger causality exists between the energy variables and remittances. This causality is bidirectional between the energy variables and positive changes in remittances, but it is unidirectional running from the energy variables to negative movements in remittances. Third, the authors find that in the long-run remittances have a negative relationship with electric power losses and a positive relationship with the consumption of electricity. Practical implications Findings from this paper will help to elucidate the relationship between electricity consumption, and electric power losses, and remittances. Social implications The problem of electric power losses is acute in Jamaica and it is mostly due to theft. At the same time, Jamaica receives significant remittances. Social policy could have a role to encourage the use of remittances to help stem the theft of electricity. Originality/value This is the first study that examines the relationships between remittances, electricity consumption and electric power losses.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».