Based on the perspective of water footprint, this project plans to use the production tree method and input-output model to estimate China's provincial water footprint during 1980-2016. Then, based on the estimated value of the water footprint, this project applies the extensional DEA method to calculate the water use efficiency in China, as well as Tobit model and other methods to research the influences of virtual water trade and other factors on the water use efficiency. Finally, this project designs to use multi regional CGE model to explore the influence of improving water use efficiency on provincial economy. The expected main conclusions are as follows: those areas with fewer water resources have higher water use efficiency than areas with more water resources. The use efficiency of total factor water resources in economy developed areas is higher than less developed areas. In water shortage areas and areas with higher agricultural added value, the enhancement of water use efficiency impact on the national economy stronger.
本课题基于水足迹视角,拟采用生产树法和投入产出法测算中国各省1980-2016水足迹情况,然后基于测算得到的各省水足迹值,利用拓展DEA方法测算中国各省的水资源利用效率,并利用Tobit模型等方法研究虚拟水贸易等因素对水资源利用效率的影响,最后利用多区域CGE模型研究提升水资源利用效率对各省国民经济的影响。预期主要结论如下:缺水地区的水资源利用效率比水资源丰裕地区的更高,经济发达地区的全要素水资源利用效率比欠发达地区的更高,缺水地区和农业增加值占比较高的地区提升水资源利用效率对国民经济的影响更强。
水资源是人类生存和经济发展所不可缺少的资源,为了缓解水资源供求矛盾,提升水资源利用效率是必经之路。本课题在水足迹视角下,首先利用生产树法测算了中国各省粮食生产水足迹,指出中国粮食生产水足迹整体层面上增加,并且各省粮食生产水足迹的差异较大;然后基于网络SBM-DEA模型和GML指数,研究了中国各省工业用水效率,指出北京、天津、内蒙古、山东、广东、海南等省份生产阶段效率较高,但是污水治理阶段的效率却较低;辽宁、吉林、安徽、福建、江西、湖北、湖南、广西、贵州、云南、青海等省份生产阶段效率较低,但是污水治理阶段的效率却较高;最后探讨了中国水资源SAM表的编制方法,并在此基础上构建了水资源CGE模型,模拟分析了提升农业水资源利用效率对2012—2025 年甘肃、湖南以及中国其他地区经济系统的动态影响,指出提升农业水资源利用效率会使各区域GDP比基准值增加,同时可以减少各区域生产用水量,从GDP方面的偏离度来看,提升农业水资源利用效率对甘肃省的影响最大,湖南省次之,国内其他地区最小,从生产用水量方面偏离度的绝对值来看,提升农业水资源利用效率对国内其他地区影响最大,甘肃省次之,湖南省最小。根据以上研究,可得以下政策启示:有必要采取农产品运输“绿色通道”政策等措施,促进国内粮食贸易和虚拟水贸易;采用喷灌、滴灌等农业节水灌溉措施,提高农业水资源使用效率。在提升生产阶段的工业用水效率的同时,需要加大工业污水的治理力度,并进一步改进污水治理技术,提升污水治理阶段的效率;各省份应当加大技术革新的投资力度,促使技术效率和技术进步同步提高,另外适度限制高耗水和高污染行业产品的生产;工业用水效率较低的省份需要向工业用水效率较高的省份学习节水、减排和污水治理方面的先进经验。
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数据更新时间:2023-05-31
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