Exploring the Long-Term Relationship Between Freshwater Withdrawals and Agricultural Output in Azerbaijan: Evidence from ARDL and Cointegration Analysis (2000-2021)
Notice bibliographique
Résumé
Effective management of water resources plays a critical role in maintaining agricultural productivity, especially in regions that face increasing water scarcity.In the case of Azerbaijan, where agriculture constitutes a significant component of the national economy and freshwater resources are under growing pressure, it is essential to understand the relationship between water consumption and agricultural output for informed policy development.This study explores the long-term equilibrium association between annual freshwater withdrawals and agricultural gross domestic product for the period from 2000 to 2021, based on annual time series data.The autoregressive distributed lag bounds testing approach indicates the presence of a cointegrated relationship, as the computed F-statistic of 4.986 exceeds the upper bound critical values at both the five percent and ten percent significance levels.Subsequent analysis using the fully modified ordinary least squares method identifies a statistically significant and positive long-run relationship, showing that a one percent increase in agricultural output leads to a 0.025 percent rise in freshwater usage.The Engle-Granger cointegration test further validates this finding, yielding a tau-statistic p-value of 0.015, which confirms the existence of a stable long-term connection between the variables.These findings highlight the importance of implementing coherent water and agricultural policies in Azerbaijan, including measures to improve irrigation efficiency, invest in waterconserving technologies, and ensure that agricultural development is aligned with the principles of sustainable water resource management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».