سنجش آب‌بری بخش‌های اقتصادی و ارزیابی تغییرات تقاضا در مصرف آب استان خراسان رضوی: مدل داده-ستانده (روش CHARM-RAS)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

استادیار گروه اقتصاد گردشگری- پژوهشکده گردشگری جههاددانشگاهی خراسان رضوی

چکیده

کمبود آب به عنون یک مسأله حیاتی در بسیاری از کشورها، به‏ویژه مناطق با اقلیم خشک و نیمه خشک می­باشد. اتخاذ سیاست­های مختلف اقتصادی بر مصرف آب در بخش­های مختلف و بازبینی و تبیین سیاست­ها بر اساس آن می­تواند به عنوان یک راهبردی اساسی در مدیریت کمبود آب ایفای نقش نماید. هدف اصلی این مطالعه سنجش آب­بری بخش­های مختلف اقتصادی استان خراسان رضوی و تأثیر تغییرات اجزاء تقاضا بر مصرف آب می­باشد. در این مطالعه از جدول داده-ستانده تهیه شده به روش چارم (CHARM-RAS) استفاده شده است. نتایج نشان می­دهد که افزایش 10 درصدی هزینه خانوارهای استان خراسان رضوی، هزینه­های دولت و تشکیل سرمایه ناخالص باعث افزایش مصرف آب به ترتیب به میزان 5/244 میلیون متر مکعب (4.39 درصد)، 10 میلیون متر مکعب (0.18 درصد) و 15.6 میلیون متر مکعب (0.29 درصد) می­شود. در این خصوص بخش کشاورزی از جایگاه بالایی در مصرف آب برخوردار است و اصلی­ترین مصرف کننده آب نسبت به سایر بخش­های اقتصادی است. همچنین افزایش 10 میلیارد ریالی تقاضای نهایی  در تمام بخش­های اقتصادی در نهایت باعث افزایش مصرف آب به میزان 1.094 میلیون مترمکعب آب می­شود که 652.78 هزار مترمکعب (59.67 درصد) آن مصرف مستقیم و 441.23 هزار مترمکعب آن مصرف غیرمستقیم است.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Measuring water abstraction of economic sectors and evaluating changes in demand in water consumption in Khorasan Razavi province: Input-output model (CHARM– RAS)

نویسندگان [English]

  • Hadi Rafiee
  • Javad Barati
Assistant Professor of Tourism Economic Department, Institute of Tourism Research at ACECR (Academic Center for Education, Culture and Research) Khorasan Razavi
چکیده [English]

Water scarcity is a critical issue in many countries, especially in arid and semi-arid climates. Adopting different economic policies and reviewing and explaining policies based on them can play a key role in water consumption in different sectors in water scarcity management. The main objective of this study was to evaluate the water intake of different economic sectors of Khorasan Razavi province and the effect of changes in demand components on water consumption. In this study, we used the input-output table developed by the CHARM-RAS method, was used. The results show that a 10% increase in household expenditures of Khorasan Razavi, government expenditures and gross capital formation increased water consumption by 244.5 million cubic meters (4.39%), 10 million cubic meters (0.18%) and 15.6 million cubic meters (0.29%) respectively. In this regard, agriculture has a high position in water consumption and is the main consumer of water compared to other economic sectors. The increase in marginal demand by 10 billion Rials in all sectors of the economy will ultimately increase the water consumption by 1.094 million cubic meters of water, of which 652.78 thousand cubic meters (59.67%) of direct consumption and 441.23 10^3m^3 of indirect consumption

کلیدواژه‌ها [English]

  • Water
  • Input Output Table
  • CHARM-RAS
  • Final demand
  • Khorasan Razavi province
بانویی، ع.ا. مهاجری، پ. کلهری، ف. عبدالمحمدی، ز. ذبیحی، ز. محمدکریمی، س. پارسا، م. (1396). روش‌های ترکیبی جدید CB-RAS و CHARM-RAS برای محاسبه جدول داده-ستانده منطقه‌ای و سنجش خطاهای آماری (مطالعه موردی: استان گیلان). فصلنامه مطالعات اقتصادی کاربردی در ایران، دوره 24، شماره 13، صفحات 1-23.
پایگاه اطلاع رسانی شرکت آب منطقه ای استان خراسان رضوی. 1397. www.khrw.ir.
تفضلی، ح. 1392. سنجش ردپای آب در بخش‌های مختلف اقتصاد ایران با استفاده از رویکرد داده-ستانده. پایان نامه کارشناسی ارشد. دانشگاه علامه طباطبایی. دانشکده اقتصاد.
زارعی، م. نصرالهی، ز. 1397. توسعه مدل داده-ستانده برای بررسی جریان‌های بین‌بخشی آب در اقتصاد استان یزد. اقتصاد مقداری. 15(4): 21-49.
طرح آمارگیری از کارگاه های صنعتی. 1394. سازمان مدیریت و برنامه‏ریزی. مرکز آمار ایران. تهران.
کرباسی، ع.ر. رفیعی دارانی، ه. 1393. بررسی تاثیر تغییر اجزای تقاضای نهایی اقتصاد بر مصرف آب در بخش کشاورزی: تحلیل داده- ستانده در استان خراسان رضوی. اقتصاد کشاورزی و توسعه.22 (85): 37-63.
نصرالهی، ز. زارعی، م. 1396. بررسی جریان‌های آب مجازی در اقتصاد ایران: تحلیل روابط بین‌بخشی آب با استفاده از رهیافت داده-ستانده. مدلسازی اقتصادسنجی. 2(4): 131-157.
عاقلی کهنه شهری، ل.ع 1381. درآمدی بر برنامه ریزی اقتصادی. انتشارات نور علم. همدان.
Alcamo, J., Henrichs, T. and Rosch, T., 2000. World water in 2025: Global modeling and scenario analysis. World water scenarios analyses.
Chopra, R.R. and Behera, S.R., 2021. Assessment of interstate dynamics of virtual water trade flows in primary crops production: Empirical evidence from India. Economics Bulletin, 41(3), pp.1860-1875.
Daniels, P.L., Lenzen, M. and Kenway, S.J., 2011. The ins and outs of water use–a review of multi-region input–output analysis and water footprints for regional sustainability analysis and policy. Economic Systems Research23(4), pp.353-370.
Deng, G., Ma, Y. and Li, X., 2016. Regional water footprint evaluation and trend analysis of China—based on interregional input–output model. Journal of cleaner production112, pp.4674-4682.
Deng, X., Zhang, F., Wang, Z., Li, X. and Zhang, T., 2014. An extended input output table compiled for analyzing water demand and consumption at county level in China. Sustainability6(6), pp.3301-3320.
Distefano, T., Riccaboni, M. and Marin, G., 2018. Systemic risk in the global water input-output network. Water resources and economics, 23, pp.28-52.
Falkenmark, M., Lundqvist, J. and Widstrand, C., 1989, November. Macro‐scale water scarcity requires micro‐scale approaches: Aspects of vulnerability in semi‐arid development. In Natural resources forum (Vol. 13, No. 4, pp. 258-267). Oxford, UK: Blackwell Publishing Ltd.
Flegg, A., Huang, Y. and Tohmo, T. (2015). Cross-Hauling And Regional Input-Output Tables: The Case Study of The Province of Hubei,China, Economic System Research, 27(3), 391-413.
Kronenberg, T.(2009). Construction Of Regional Input-Output Tables Using Nonsurvey Methods. The Role of Cross-Hauling, International Regional Science Review, 32(1), 40-64.
Li, J.S. and Chen, G.Q., 2014. Water footprint assessment for service sector: a case study of gaming industry in water scarce Macao. Ecological indicators47, pp.164-170.
Miller, R. and Blair, P. 2009. Input–Output Analysis (Foundations and Extensions). Second Edition. Cambridge University Press. New York.
Mubako, S., Lahiri, S. and Lant, C., 2013. Input–output analysis of virtual water transfers: Case study of California and Illinois. Ecological Economics93, pp.230-238.
Raj, K., 2017. Economics of Water: Understanding India's Water Balance in a Globalized Economy. Productivity57(4).
Vörösmarty, C.J., Green, P., Salisbury, J. and Lammers, R.B., 2000. Global water resources: vulnerability from climate change and population growth. science289(5477), pp.284-288.
Wang, S., Fath, B. and Chen, B., 2019. Energy–water nexus under energy mix scenarios using input–output and ecological network analyses. Applied energy, 233, pp.827-839.
Wang, Y., Xiao, H.L. and Lu, M.F., 2009. Analysis of water consumption using a regional input–output model: model development and application to Zhangye City, Northwestern China. Journal of Arid Environments73(10), pp.894-900.
Wang, Z., Huang, K., Yang, S. and Yu, Y., 2013. An input–output approach to evaluate the water footprint and virtual water trade of Beijing, China. Journal of Cleaner Production42, pp.172-179.
Wang, X., Huang, K., Yu, Y., Hu, T. and Xu, Y., 2016. An input–output structural decomposition analysis of changes in sectoral water footprint in China. Ecological indicators69, pp.26-34
World Economic Forum. 2015. Global risks 2015. Geneva. Switzerland. www.weforum.org/risks
World Water Council. 2019. Water Crisis. https://www.worldwatercouncil.org/en/water-crisis.
You, F., Tao, L., Graziano, D.J. and Snyder, S.W., 2012. Optimal design of sustainable cellulosic biofuel supply chains: multiobjective optimization coupled with life cycle assessment and input–output analysis. AIChE Journal58(4), pp.1157-1180.
Zhang, Z., Yang, H. and Shi, M., 2016. Spatial and sectoral characteristics of China’s international and interregional virtual water flows–based on multi-regional input–output model. Economic Systems Research28(3), pp.362-382.