Decoupling Analysis of Water Footprint and Economic Growth: A Case Study of Beijing–Tianjin–Hebei Region from 2004 to 2017
Notice bibliographique
Résumé
The Beijing-Tianji-Hebei region (BTHR) is economically developed and densely populated, but its water resources are extremely scarce. A clear understanding of the decoupling relationship between water footprint and economic growth is conducive to facilitating and realizing the coordinated development of water resources and economic growth in this region. This study calculated the water footprint and other related indicators of BTHR from 2004 to 2017, and objectively evaluated the utilization of water resources in the region. Then, logarithmic mean divisia index (LMDI) method was applied to study the driving factors that resulted in the change of water footprint and their respective effects. Finally, Tapio decoupling model was used to research the decoupling relationships between water footprint and economic growth, and between the driving factors of water footprint and economic growth. There are three main results in this research. (1) The water utilization efficiency in BTHR continues to improve, and the water footprint shows a gradually increasing trend during the research period, among which the agricultural water footprint accounts for a relatively high proportion. (2) The change of water footprint can be attributed to efficiency effect, economic effect, and population effect. Furthermore, efficiency effect is the decisive factor of water footprint reduction and economic effect is the main factor of water footprint increase, while population effect plays a weak role in promoting the increase in water footprint. (3) The decoupling status between water footprint and economic growth show a weak decoupling in most years, while the status between water footprint intensity and economic growth always remains strong decoupling. Moreover, population size and economic growth always show an expansive coupling state. In sum, it is advisable for policy makers to improve water utilization efficiency, especially agricultural irrigation efficiency, to raise residents' awareness of water conservation, and increase the import of water-intensive products, so as to alleviate water shortage and realize the coordinated development of water resources and economic growth in BTHR.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».