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      基于DEA-ESDA下的水資源利用效率分析

      2016-09-02 05:57:40
      黑龍江水利科技 2016年6期
      關(guān)鍵詞:利用效率全局水資源

      楊 華

      (貴州省水利水電勘測設(shè)計研究院,貴陽 550002)

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      基于DEA-ESDA下的水資源利用效率分析

      楊華

      (貴州省水利水電勘測設(shè)計研究院,貴陽 550002)

      我國是一個水資源大國,年均水資源總量約為2.82 萬億 m3,排在世界第6位,但我國人均占有的淡水資源僅為2 231 m3,還不到世界平均水平的1/4。隨著國內(nèi)水資源緊缺日益嚴重,提高對水資源的利用效率已成為當前解決缺水短水的關(guān)鍵措施。文章立足于我國人均水資源占用量不足的角度,以水資源的利用效率作為研究對象,通過引入DEA,即數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法來計算不同地區(qū)在各時期內(nèi)水資源的利用效率,并借助ESDA,即探索性空間數(shù)據(jù)分析法對我國水資源利用率的變化特征展開了深入研究。

      DEA;ESDA;水資源;利用效率;空間差異

      就現(xiàn)階段而言,要想預測國家和地區(qū)間的絕對水資源利用效率是極為困難的,故對國內(nèi)部分地區(qū)的相對水資源利用效率進行分析便成為研究水資源利用率的關(guān)鍵方法。本文以DEA法對我國部分省區(qū)在2003—2013年期間的相對水資源利用效率進行了研究,在結(jié)合ESDA空間數(shù)據(jù)分析法的基礎(chǔ)上,對我國水資源利用效率的全局空間差異做出了系統(tǒng)分析,以期為更好地了解并掌握我國水資源空間分布以及利用情況提供有價值的參考意見。

      1 研究方法及數(shù)據(jù)來源

      1.1水資源利用效率計算

      作為國內(nèi)應(yīng)用最為廣泛的非參數(shù)且具有前言性的效率分析法,DEA能夠?qū)ν愋?、同產(chǎn)出的各部門相對效率測定的有效方法,是管理與決策科學以及評價技術(shù)領(lǐng)域中所應(yīng)用的重要分析工具[1]。但就傳統(tǒng)的DEA模型而言,其并不能夠?qū)ρ芯繉ο蟮挠行Q策單元做出更為精確的劃分,因此,本次研究選取的是改進后的主導型DEA模型進行水資源相對效率的計算。具體計算方法為,設(shè)存有n個決策單元,且每一項決策單元均x1j,x2j…xmj等m個投入項以及y1j,y2j…ysj等s個產(chǎn)出項,投入與產(chǎn)出的全向量則用λj表示,對于主導型DEA模型來說,每一項決策單元DMUi均具有其對應(yīng)的相對應(yīng)的效率評價指數(shù)θ,且λj與θ均滿足公式1:

      ∑λj=1;

      λj≥0(j=1,2…n)

      (1)

      利用公式1求出對水資源利用的相對效率值θk,且需要說明的是θk的值越大,整個系統(tǒng)運行效率則越高[2]。

      1.2數(shù)據(jù)來源

      本次研究所選取的各項數(shù)據(jù)均來源于中國水資源公報中記載的2003—2013年的我國30省共340個決策單元。本次研究以投入-產(chǎn)出的方法研究水資源的相對利用效率,原因為水資源作為社會資源多數(shù)情況下是與其他社會資源或生產(chǎn)要素相結(jié)合后才真正實現(xiàn)產(chǎn)出的,故將用水量作為投入指標,將生產(chǎn)與生活用水作為輸水量,將生產(chǎn)要素中的勞動力選為從業(yè)人員衡量經(jīng)濟效益,并以固定資產(chǎn)投資作為另一指標[3]。值得注意的是本次對水資源相對利用效率的研究是以經(jīng)濟效益為標準來評價的,故將輸出指標選為各省的國民生產(chǎn)總值。綜上所述,此次研究所選取的輸入指標為生產(chǎn)和生活用水量、固定資產(chǎn)投資以及從業(yè)人員,而輸出指標則選為各省的國民生產(chǎn)總值(GDP)。在指標選取后,需根據(jù)各類輸入指標對輸出指標GDP重要性的程度構(gòu)建出判斷矩陣Cn。

      1.3ESDA方法

      ESDA方法即空間效率的探索性數(shù)據(jù)分析法,在此方法下,通過以空間自相關(guān)指數(shù)為依據(jù),進而關(guān)聯(lián)測度對社會及自然現(xiàn)象的非常態(tài)分布以及空間模式進行全面分析[4]。在自相關(guān)系數(shù)的選取方面主要分為全局空間的自相關(guān)系數(shù),其用來探索基于相對利用效率的水資源空間的利用價值在全部區(qū)域與子區(qū)域空間格局中的分布特征或空間異質(zhì)性,并利用散點圖將各省水資源的局部空間利用格局進行可視化分析。

      2 結(jié)果及分析

      2.1水資源利用效率計算的結(jié)果及分析

      圖1給出了所研究的各省去的水資源利用的相對效率以及相對效率在2003—2013年期間的變化趨勢,結(jié)合圖1對各省水資源利用的時間分異特征以及空間分異特征進行總結(jié)如下:

      1)時間分異特征。由圖1可知,2003—2013期間,各省區(qū)的水資源利用效率均呈現(xiàn)出顯著上升的趨勢,且尤以發(fā)達地區(qū)對水資源自用率的變化趨勢最為顯著。2003年我國多數(shù)省區(qū)的水資源相對利用效率均處于較低水平,且僅有少出發(fā)達地區(qū)對水資源的相對利用效率在0.3以上,而2013年,我國各省區(qū)對水資源的相對利用效率發(fā)生了質(zhì)的飛躍,且據(jù)了解,僅有廣西、新疆、西藏和貴州等4省水資源利用率在0.3以下。由此可知,從水資源利用的角度出發(fā),我國經(jīng)濟建設(shè)正在向著資源可持續(xù)利用的方向發(fā)展,而相對應(yīng)的,通過提高各省區(qū)的水資源利用效率可以促進地區(qū)經(jīng)濟效益以及社會和生態(tài)效益的提高。

      2)空間分異特征。采用有序分類分析的方法,將所研究的30個省劃分為欠發(fā)達地區(qū)、中等發(fā)達地區(qū)以及發(fā)達地區(qū)。由圖1可知,我國各省區(qū)對水資源利用相對效率的情況為:發(fā)達地區(qū)>中等發(fā)達地區(qū)>欠發(fā)達地區(qū)。說明了近年來,隨著發(fā)達地區(qū)經(jīng)濟、科技水平的不斷完善,在提高其水資源相對利用效率的同時,也大幅提高了人們的節(jié)水意識,通過加大對相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施的投入,有效節(jié)約了生產(chǎn)、生活用水。由此可知,我國對水資源相對利用效率以及利用效率的變化在分布空間上呈現(xiàn)出明顯的集中分布特征,說明了相鄰省區(qū)對水資源的利用效率有存在空間關(guān)聯(lián)的可能,故可利用ESDA方法對我國水資源相對利用效率的模式進行分析和探索。

      圖1 水資源相對利用效率及其變化趨勢

      2.2全局空間差異分析

      對我國水資源利用效率的全局空間差異進行分析主要包括了兩方面的工作內(nèi)容:

      1)空間自相關(guān)檢驗。所謂空間自相關(guān)檢驗是指對不同時段內(nèi)的全局關(guān)系數(shù)逐一進行與正態(tài)分布相似的相關(guān)性檢驗。零假設(shè):所選取的30個省區(qū)的水資源相對利用效率并明顯的空間自相關(guān)關(guān)聯(lián),令顯著水平α為0.05,在α水平下對Z>1.96或Z<-1.96的拒絕、零假設(shè)進行檢驗,若變量空間具有顯著的正相關(guān),則說明在空間范圍內(nèi),變量的屬性呈現(xiàn)出離散或集聚格局;若接受零假設(shè),則說明變量屬性在空間上呈現(xiàn)出隨機分布的特征。

      2)水資源相對利用效率的全局空間利用效率研究[5]。為了進一步說明全局空間自相關(guān)系數(shù)的統(tǒng)計量同常規(guī)系數(shù)指標之間的區(qū)別,對2003—2013年期間,各省水資源利用的相對效率的基尼系數(shù)與變異系數(shù)和艾肯森指數(shù),并將其與全局空間自相關(guān)系數(shù)進行比較,進而對我國水資源利用的相對效率的空間差異進行輔助測度,具體結(jié)果如圖2所示。

      圖2 水資源相對利用效率空間差異變化

      圖2中,Moran’s I代表全局空間自相關(guān)系數(shù)。由圖2可知,基尼系數(shù)還以及變異系數(shù)和艾肯森指數(shù)的測度指標曲線大體呈現(xiàn)出相同的變化趨勢,即顯示出我國各省區(qū)對水資源利用相對效率的空間差異變化情況為性增大(2003—2006年),再縮小(2006年—2010年),再增大(2010—2011年),再縮小(2011—2013年)的變化趨勢。而三類常規(guī)系數(shù)的區(qū)別則在于,由于受用水效率變化的敏感性影響,使得各類系數(shù)在不同時段內(nèi)關(guān)于測度指標的變化幅度有所不同。此外,圖2中所顯示的全局空間自相關(guān)系數(shù)的變化同基尼系數(shù)還以及變異系數(shù)和艾肯森指數(shù)的變化存在較大差異。測度指標由2003年的0.3274波動增大至2010年的0.3625,進一步說明了水資源相對利用效率具有相似水平的省區(qū)在空間上存在著集中性的表現(xiàn),且各省對于水資源利用效率的空間性差異正在逐步減少,并在2010a達到最小。而2011—2013年,全局空間自相關(guān)系數(shù)則呈現(xiàn)出顯著的下降趨勢,說明各省區(qū)關(guān)于水資源利用效率的空間差異性增加。而對比2003年和2013年的全局空間自相關(guān)系數(shù)可知,2013年的指數(shù)值要小于2003年的指數(shù)值,說明了我國對水資源利用的相對效率在空間上的差異與10年前相比有所擴大,但擴大幅度不明顯。

      <1),且各件產(chǎn)品是否為不合格品相互獨立.

      2.3散點圖分析

      本文對水資源利用的相對效率的散點圖分析集中在其相對效率增長空間的關(guān)聯(lián)模式研究方面。根據(jù)全局分布自相關(guān)系數(shù)的分析,將本次研究的30個省份分別劃分為擴散效應(yīng)區(qū)、極化效應(yīng)區(qū)以及過渡區(qū)和低速增長區(qū),進而對2003—2013年全國水資源利用相對效率增長的空間關(guān)聯(lián)模式進行分析。首先,在擴散效應(yīng)區(qū)方面,主要包括了北京、江蘇、河北、上海、山西、山東和浙江等區(qū)域。上述擴散效應(yīng)區(qū)中的省份對水資源利用效率的增長遠高于其他省區(qū)的效率增長,故上述省份應(yīng)為區(qū)域用水效率變化的增長級。其次,在極化效應(yīng)區(qū)方面,主要為內(nèi)蒙古、廣東以及陜西等省,其對水資源的利用效率增長較快,且用水效率的增長空間較大。但就現(xiàn)階段而言,上述省份對水資源的利用效率增長仍處于初期階段,故其用水效率的增長并未帶動其周邊地區(qū)水資源利用效率的增長,故而呈現(xiàn)出一定的極化效應(yīng)。再次,對黑龍江、遼寧、江西和海南等過度區(qū)進行分析可知,上述地區(qū)自身對水資源的相對利用效率較低,而受其他用水效率較高地區(qū)的空間影響較小,是由具有較高水資源利用率的地區(qū)向較低水資源利用地區(qū)進行過度的必經(jīng)地區(qū),分布在擴散效應(yīng)與極化效應(yīng)區(qū)周圍。最后,對貴州、廣西、寧夏等低速增長區(qū)進行分析可知,其對水資源的利用效率非常低,且用水效率的增長速度極為緩慢,并不能以較高的水資源利用率為區(qū)域的經(jīng)濟建設(shè)提有力保障。因此,未來,此類地區(qū)需要加快的水資源利用效率方法的研究,進而保證地方經(jīng)濟的穩(wěn)定發(fā)展。

      3 結(jié) 論

      本文通過對水資源相對利用效率的計算方法,即DEA計算方法進行分析,在計算我國2003—2013年期間30個省區(qū)水資源相對利用效率的基礎(chǔ)上,結(jié)合ESDA空間效率探索性數(shù)據(jù)分析法,對各省份對水資源利用相對效率的計算結(jié)果做出了系統(tǒng)探析,并各地區(qū)相對用水效率的全局空間差異和相對效率增長空間的關(guān)聯(lián)模式展開了深入研究??梢姡磥砑訌妼ξ覈Y源利用相對效率的研究力度,對于提高水資源利用率,并以其帶動地方經(jīng)濟的發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義。

      [1]廖虎昌,董毅明.基于DEA和Malmquist指數(shù)的西部12省水資源利用效率研究[J].資源科學,2011,02(12):273-279.

      [2]亓金濤,岳書銘.基于DEA模型的山東省蔬菜生產(chǎn)水資源利用效率分析[J].山東農(nóng)業(yè)大學學報(社會科學版),2013,04(05):45-48.

      [3]趙良仕,孫才志,鄭德鳳.中國省際水資源利用效率與空間溢出效應(yīng)測度[J].地理學報,2014,01(08):121-133.

      [4]買亞宗,孫福麗,石磊,等.基于DEA的中國工業(yè)水資源利用效率評價研究[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境,2014,11(13):42-47.

      [5]張浩文.蘭州市水資源利用效率研究[D].蘭州:西北師范大學,2012.

      1007-7596(2016)06-0046-03

      2016-05-12

      楊華(1976-),女,貴州玉屏人,高級工程師,從事水文分析及水利計算工程設(shè)計工作。

      TV213.9

      B

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