Water Shortages, Water Allocation and Economic Growth: The Case of China
Notice bibliographique
Résumé
Current projections indicate that by 2025, water scarcity will affect over one quarter of the world’s population. This suggests that the need to manage water more efficiently will become more pressing during the next few years as the demand for water increases along with the expansion of economies and their populations. This paper investigates the economic impacts of efficient intraregional and/or inter-regional water reallocation, and examines their corresponding economic gains. A Ramsey-type growth model of a small, open, competitive economy is fitted to year 2000 Chinese data andthe empirical model is used to perform policy experiments. Within region water reallocation increases per-capita Chinese GDP by about 1.5% per year over the period 2000-2060. The aggregate potential welfare gain due to this reallocation is 1002.51 billion RMB. Transferring water from southern to northern China via the South-North Water Transfer Project, on average, has a smaller impact on per-capita GDP over the period 2000-2060, with an aggregate welfare gain of 557.23 billion RMB. Combining intra-regional and inter-regional water reallocations, on average, increases per-capita GDP by 0.38% per year over the period and the aggregate welfare gain from this combination is 1148.06 billion RMB.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».