تاثیر تحولات جمعیتی و ارزش افزوده کشاورزی بر شدت انرژی در بخش کشاورزی ایران

Publish Year: 1397
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: Persian
View: 280

This Paper With 25 Page And PDF Format Ready To Download

  • Certificate
  • من نویسنده این مقاله هستم

این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این Paper:

شناسه ملی سند علمی:

JR_JPAIAS-13-26_007

تاریخ نمایه سازی: 9 آذر 1399

Abstract:

According to the vital role of agricultural sector in economy of Iran, the effects of population and agricultural value added changes on agricultural energy intensity was investigated for 24 provinces in Iran by employing annual data from 2001 to 2016. The panel auto regressive distribution lag (Panel ARDL) was applied after testing the panel stationary properties of the variables. The results showed that the relationship between migration from rural to urban areas and agricultural energy intensity are negative and its elasticity in the long run equals -0.07 percent. Agricultural population and increase in agricultural human activities have significant positive relationships with agricultural intensity and the long-term elasticity of the working population in agriculture is 0.326 percent. The empirical results support a statistically significant inverted U-shaped relationship between agricultural energy intensity and value added of agricultural sector. Also, the point of return for the Kuznets curve was about 15 trillion Rials. To decrease the environmental effect of energy consumption intensity, the renewable energy and green energy should be used. JEL Classification: Q01, Q40, J10

Keywords:

Authors

نوید کارگر ده بیدی

دانشجوی دکتری اقتصاد منابع طبیعی و محیط زیست، دانشگاه شیراز.

سیما شافعی

دانشجوی دکتری اقتصاد منابع طبیعی و محیط زیست، دانشگاه شیراز

محمد حسن طرازکار

استادیار اقتصاد کشاورزی، دانشگاه شیراز

محمد بخشوده

استاد بخش اقتصاد کشاورزی، دانشگاه شیراز

مراجع و منابع این Paper:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :