Water Footprint Analysis Under Dual Pressures of Carbon Mitigation and Trade Barrier: A CGE‐Based Study for Yangtze River Economic Belt
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Facing the dual pressures of carbon mitigation and trade barrier, it is desired that variations of water footprints (WFs) with the related policy interferences be investigated in Yangtze River Economic Belt (YREB). In this study, a factorial equilibrium WFs model is developed to (a) tackle the interactive effects (on blue‐ and gray‐WFs) of different policy alternatives presented as multiple levels of carbon tax and import tariff; (b) explore the variations of blue‐ and gray‐WFs in specific socio‐economic sectors under multiple scenarios of the dual pressures; and (c) investigate the provincial WFs from the perspective of commodity consumption. It is found that increased import tariffs can boost the WFs of primary energy and resource‐conversion sectors, and can promote inter‐sectoral virtual‐water exchanges; carbon tax can suppress the WFs for most of the sectors, and can result in entirely declined industrial production. Moreover, carbon tax can lead to reduced water productivity in YREB, and thus exacerbate water shortage. Through this research, desired policies for water‐footprint management policies could be identified with maximized socio‐economic and environmental benefits.
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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 | 0,001 |
| 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 ».