Nonlinear Dynamic Impact of Electricity Consumption on Economic Growth in Odisha: A Disaggregated Causality Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The paper examines the causal link between electricity consumption and Odisha’s economic growth using linear and nonlinear causality tests in annual data from 1981 to 2020. The study uses both linear and non-linear causality on aggregate and sectoral data. Based on the empirical analysis, the study finds that electricity consumption strongly granger causes state’s economic growth. Further, sectoral-level analysis shows that electricity consumption exhibits a strong causal relationship with the primary, secondary, and tertiary sectors. This finding is consistent for both linear and non-linear granger causality tests. Moreover, the estimation of long-run elasticity reveals that both secondary and tertiary sectors have greater than unity elasticity whereas the primary sector has less than unity elasticity. The rolling elasticity shows that elasticity is increasing over time and across the sectors, barring the tertiary sector. More mechanized activities in the primary sector will increase the consumption of electricity and more value addition to the economic growth of the state. The policy intervention would be to reduce electricity losses (leakages) as well as increase the production of electricity to increase economic growth. Considering the greater role of electricity in the state’s economic progress, intervention from both the state government and the Odisha Electricity Regulatory Commission, the regulatory body of the state, is very much essential.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».