Building Resilient Water Supply Systems Through Economic Instruments: Evidence from a Water Resource Fee-to-Tax Reform
Notice bibliographique
Résumé
Water supply systems (WSS) face various threats such as climate change, declining freshwater availability, and over-extraction of groundwater. To improve the resilience and sustainability of WSS, both technological innovation and effective institutional and economic mechanisms are required. This study evaluates China’s recent water resource fee-to-tax reform as a quasi-natural experiment. It analyzes panel data from 222 prefecture-level cities between 2012 and 2023 and applies a multi-period difference-in-differences model to assess the impact of this reform on water use structure and efficiency. The two main research goals are to examine whether the reform has enhanced the structural resilience of WSS in terms of the shift from groundwater dependence to surface water, and whether it has improved water use efficiency to ensure sustainable water use. Our results show that the reform significantly reduced reliance on groundwater and increased the proportion of surface water use, thereby enhancing the structural resilience of urban water supply systems. Further analyses confirm that these effects are most pronounced in eastern and central regions, where water stress is higher. On the other hand, while the reform improved water use patterns, its positive impact on water use efficiency remains limited due to the current tax design. Overall, our research results demonstrate how fiscal instruments can be leveraged to improve sustainability of WSS. They provide policy insights for strengthening resilience of WSS against resource scarcity and environmental risks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».