المحددات الديمغرافية والجغرافية للطلب على الطاقة الكهربائية في ليبيا

Résumé: هدفت هذه الدراسة لقياس محددات الطلب الديمغرافية والجغرافية على الكهرباء في ليبيا في الفترة محل الدراسة (1975-2017) وقد استخدم في هذه الورقة المنهج القياسي حيث استخدم نموذج الانحدار الذاتي لفترات الابطاء الموزعة ARDL ، وقد توصلت الدراسة الى ان المتغير المستقل عدد السكان لا تربطه علاقة بالمتغير التابع استهلاك الكهرباء بالكيلو وات في الساعة بالنسبة للسنة الحالية وسنة الابطاء الأولى، أما بالنسبة لسنة الابطاء الثانية فأنه توجد علاقة عكسية بينهما، أما بالنسبة للمتغير المستقل نسبة التحضر الى الريف فلا تربطه علاقة بالمتغير التابع استهلاك الكهرباء بالكيلو وات في الساعة في السنة الحالية وفترة الابطاء الأولى، ولكن توجد علاقة عكسية بينهما في فترة الابطاء الثانية، كما ان المتغير المستقل الثالث المستخدم في هذه الدراسة والذي يمثل المتغير الجغرافي المناخي المستقل ألا وهو درجات الحرارة العظمى وعلاقته بالمتغير التابع استهلاك الكهرباء بالكيلو وات في الساعة فأن العلاقة بين المتغيرين موجبة وفي نفس الاتجاه، أما بالنسبة لفترة الابطاء الأولى والثانية فأن العلاقة بينهما عكسية، هذا بالنسبة لعلاقة المتغيرات المستقلة بالمتغير التابع في المدى القصير، أما بالنسبة لتأثير المتغيرات المستقلة على المتغير التابع في المدى الطويل فأن المتغير المستقل عدد السكان تربطه علاقة طردية مع المتغير التابع استهلاك الكهرباء بالكيلو وات في الساعة وهذا ما يوافق النظرية الاقتصادية، بينما توصلت الدراسة الى ان المتغير المستقل الثاني المستخدم في هذه الدراسة وهو نسبة الحضر الى الريف فأنه لا توجد علاقة بينه وبين المتغير التابع استهلاك الكهرباء بالكيلو وات في الساعة في الأمد الطويل، كما توصلت الدراسة الى ان المتغير الثالث المستقل درجات الحرارة العظمى تربطه علاقة إيجابية طردية مع المتغير التابع استهلاك الكهرباء بالكيلو وات في الساعة في الأمد الطويل. This study aimed to measure the determinants of demographic and geographic demand for electricity in Libya in the period under study (1975-2017). With the dependent variable, electricity consumption in kilowatt-hours for the current year and the first slow year, as for the second slow year, there is an inverse relationship between them. The first, but there is an inverse relationship between them in the second slowdown period, and the third independent variable used in this study, which represents the independent geo-climatic variable, which is the maximum temperatures and its relationship to the dependent variable, electricity consumption in kilowatt-hours, the relationship between the two variables is positive and in the same direction, As for the first and second deceleration period, the relationship between them is inverse, and this is for the relationship of the variables affected Decrease in the dependent variable in the short term, and as for the effect of the independent variables on the dependent variable in the long run, the independent variable population number has a direct relationship with the dependent variable Electricity consumption in kilowatt-hours and this agrees with the economic theory, while the study found that the second independent variable used In this study, which is the urban-to-rural ratio, there is no relationship between it and the dependent variable, electricity consumption in kilowatt-hours in the long term. in the long term.

Publié dans la revue: مجلة دفاتر اقتصادية