为捋清沿黄九省(区)水资源利用效率(water resource utilization efficiency,WRUE)的现状,明晰水资源利用效率的影响因素,助力该地区水资源的高效利用,基于全局超效率模型(global super efficiency slack based model,SBM)、层次分析法(...为捋清沿黄九省(区)水资源利用效率(water resource utilization efficiency,WRUE)的现状,明晰水资源利用效率的影响因素,助力该地区水资源的高效利用,基于全局超效率模型(global super efficiency slack based model,SBM)、层次分析法(analytical hierarchy process,AHP)和Tobit模型,从农业、工业、生活、生态和综合5个方面对水资源利用效率的变化情况和影响因素进行分析,结果表明:沿黄九省(区)农业、工业、生活、生态和综合水资源利用效率在2003−2022年的均值分别为0.417、0.511、0.635、0.465和0.506,总体均呈上升趋势。黄河中下游省(区)的农业、工业、生活和综合水资源利用效率高于上游省(区),黄河上游省(区)的生态水资源利用效率略高于中下游省(区)。人均GDP、第三产业产值占比、R&D经费投入强度与综合水资源利用效率呈正相关,人均水资源量、人口城镇化率、农业工业用水占比与其呈负相关。对沿黄九省(区)提出如下发展建议:优化产业结构和用水结构;加强水资源禀赋较好地区和城镇化水平较高地区的节水管控;沿黄西部省(区)加强与节水相关的科技创新。展开更多
利用松弛变量度量(slack based measure,SBM)的超效率模型,对污染排放约束下中国2004—2014年23个水稻生产省(市、自治区)的水稻生产用水效率进行测度分析,并通过Tobit模型分析影响水稻生产用水效率的因素。结果表明:在污染排放约束下...利用松弛变量度量(slack based measure,SBM)的超效率模型,对污染排放约束下中国2004—2014年23个水稻生产省(市、自治区)的水稻生产用水效率进行测度分析,并通过Tobit模型分析影响水稻生产用水效率的因素。结果表明:在污染排放约束下很多地区的水稻用水效率没有达到生产的前沿面,各地区的水稻生产用水效率存在很大差异,总体上各地区的水稻用水效率呈不断提升的趋势。从水稻生产区域来看,长江中下游地区的水稻生产用水效率最高,而华北地区的水稻生产用水效率多年来一直最低,东北地区和西南地区的水稻生产用水效率的年度波动幅度较大。农村居民人均纯收入、水稻播种面积占比和水稻机械化水平对水稻生产用水效率有显著的正向影响,而水资源丰裕程度、农田水利设施和节水农业发展水平对水稻用水效率并没有显著影响。展开更多
文摘利用松弛变量度量(slack based measure,SBM)的超效率模型,对污染排放约束下中国2004—2014年23个水稻生产省(市、自治区)的水稻生产用水效率进行测度分析,并通过Tobit模型分析影响水稻生产用水效率的因素。结果表明:在污染排放约束下很多地区的水稻用水效率没有达到生产的前沿面,各地区的水稻生产用水效率存在很大差异,总体上各地区的水稻用水效率呈不断提升的趋势。从水稻生产区域来看,长江中下游地区的水稻生产用水效率最高,而华北地区的水稻生产用水效率多年来一直最低,东北地区和西南地区的水稻生产用水效率的年度波动幅度较大。农村居民人均纯收入、水稻播种面积占比和水稻机械化水平对水稻生产用水效率有显著的正向影响,而水资源丰裕程度、农田水利设施和节水农业发展水平对水稻用水效率并没有显著影响。
