پژوهش ها و چشم اندازهای اقتصادی

پژوهش ها و چشم اندازهای اقتصادی

برآورد شکاف مصرف آب خانگی در استان‌های برخوردار منتخب: رویکرد پانل فضایی

نوع مقاله : پژوهشی اصیل

نویسندگان
1 دانشیار اقتصاد، دانشکده اقتصاد دانشگاه خوارزمی، تهران، ایران
2 کارشناس ارشد اقتصاد دانشگاه خوارزمی، تهران، ایران
چکیده
از موضوعات مهمی که کشور در سال های آتی با آن مواجه بوده، بهینه سازی مصرف آب در کشور است. در این پژوهش، میزان شکاف آب مصرفی استان‌های منتخب از مقدار مطلوب مصرف، به کمک مدل دوربین فضایی (SDM) در چارچوب داده‌های تابلویی فضایی برای 18 استان در بازه زمانی سال 1382 تا سال 1394 تخمین زده شده‌، و ویژگی بارز این مدل در مقایسه با سایر مدل‌های فضایی (از جمله SEM و SAR)، وارد کردن همزمان وقفه‌ فضایی متغیرهای وابسته و متغیر توضیحی در مدل است. باید اشاره کرد که انتخاب این مدل در پژوهش، به کمک آزمون‌های والد صورت گرفته است. نتایج، نشان می‌دهد که جمعیت و درآمد به­طور معناداری بر میزان مصرف آب خانگی، اثر مستقیم و قیمت آب به­طور معناداری، اثر منفی دارد. از آنجایی که قیمت با مصرف آب، رابطه‌ عکس دارد، می‌توان از قیمت، به عنوان ابزاری برای کنترل مصرف استفاده کرد و بخصوص در استان‌های پرمصرف، می‌توان از سیاست قیمت­گذاری برای کنترل سطح مصرف آب استفاده کرد.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Estimationing Residential Water Use Gap in the Privileged Provinces: Spatial Panel Approach

نویسندگان English

mohammadreza Monjazeb 1
Aida Gaseminejad 2
1 Associate Professor of Economics, Faculty of Economics, Kharazmi University, Tehran, Iran
2 M.A. in Economic Systems’ Engineering, Faculty of Economics, Kharazmi University, Tehran, Iran
چکیده English

The optimization of water use will be an important issue for Iran in the coming years. In this paper, the gap between current and optimal water use has been estimated using Spatial Durbin Model (SDM), as special case of Spatial Panel Data, for 18 selected provinces during 2003-2015. Notable characteristic of this model in comparison with other spatial models (including SEM and SAR) is to enter spatial lags of dependent and explanatory variables in the model simultaneously. This model has been selected by Wald Test. Results show that population and income have positive effects on residential water consumption, but water tariff has negative impact on domestic water use. According to the findings, water tariff can be applied as an instrument for controlling the level of water consumption. Especially in high-consumption provinces, water pricing can be more effective in reducing water use.

کلیدواژه‌ها English

Water Demand
Panel Data
population
1. ادیب‌پور، مهدی، و رحیمه شیرآشیانی. 1393. برآورد تابع تقاضای آب خانگی استان گلستان. نشریه مدل‌سازی اقتصادی 8 (2): 91-106.
2. اسلامی، ایمان، علی‌اکبر مهرابی، غلامرضا زهتابیان، و مهدی قربانی. 1392. برآورد تابع تقاضای آب کشاورزی باغات انار روستای چرخاب یزد. مرتع و آبخیزداری (منابع طبیعی ایران) 66 (1): 17-26.
3. جبل‌عاملی، فرخنده. و یزدان گودرزی‌فراهانی. 1394. بررسی تاثیر یارانه بر تقاضای آب خانگی شهر قم. نشریه جغرافیا و توسعه 13 (39): 29-48.
4. دهقان، حسین، و ناصر پوررضا کریم‌سرا. 1395. عوامل مؤثر بر سرانه مصرف آب خانواده‌های تهرانی. مجله راهبرد اجتماعی فرهنگی 19: 245-268.
5. سجادی‌فر، سیدحسین، و محمد داودآبادی. 1395. اقتصاد آب شهری. اراک: انتشارات نویسنده.
6. شهبازی، کیومرث، داوود حمیدی رزی، و مجید فشاری. 1394. بررسی عوامل موثر در انتشار آلودگی هوا در کشورهای حوضه‌ی خلیج فارس( رهیافت مدل دوربین فضایی تابلویی). محیط شناسی 41 (1): 107-127
7. منجذب، محمدرضا، و رضا نصرتی. 1397. مدل‌های اقتصادسنجی پیشرفته. تهران: نشر مهربان.
8. نظری، محسن. 1390. اقتصاد خرد. تهران: پوران پژوهش.
9. Anselin, L., Le Gallo, J., & Jayet, H. (2008). Spatial panel econometrics. In The econometrics of panel data (pp. 625-660). Springer, Berlin, Heidelberg.
10. Balling, R. C., Gober, P., & Jones, N. (2008). Sensitivity of residential water consumption to variations in climate: An intraurban analysis of Phoenix, Arizona. Water Resources Research, 44(10).
11. Chang, H., Parandvash, G. H., & Shandas, V. (2010). Spatial variations of single-family residential water consumption in Portland, Oregon. Urban geography, 31(7), 953-972.
12. Domene, E., & Saurí, D. (2006). Urbanisation and water consumption: Influencing factors in the metropolitan region of Barcelona. Urban Studies, 43(9), 1605-1623
13. Donkor, E. A., Mazzuchi, T. A., Soyer, R., & Alan Roberson, J. (2012). Urban water demand forecasting: review of methods and models. Journal of Water Resources Planning and Management, 140(2), 146-159.
14. Fox, C., McIntosh, B. S., & Jeffrey, P. (2009). Classifying households for water demand forecasting using physical property characteristics. Land Use Policy, 26(3), 558-568.
15. Franczyk, J., & Chang, H. (2009). Spatial analysis of water use in Oregon, USA, 1985–2005. Water Resources Management, 23(4), 755-774.
16. Hung, M. F., Chie, B. T., & Huang, T. H. (2017). Residential water demand and water waste in Taiwan. Environmental Economics and Policy Studies, 19(2), 249-268.
17. Kanta, L., & Zechman, E. (2013). Complex adaptive systems framework to assess supply-side and demand-side management for urban water resources. Journal of Water Resources Planning and Management, 140(1), 75-85.
18. Li, Y., Tang, Z., Liu, C., & Kilic, A. (2017). Estimation and investigation of consumptive water use in residential area—Case cities in Nebraska, USA. Sustainable Cities and Society, 35,637-644.
19. Mombeni, H. A., Rezaei, S., Nadarajah, S., & Emami, M. (2013). Estimation of water demand in Iran based on SARIMA models. Environmental Modeling & Assessment, 18(5), 559-565.
20. Nassif, A., Feijó, C. and Araújo, E. (2011). The long-term “optimal” real exchange rate and the currency overvaluation trend in open emerging economies: The case of Brazil, UN conference on trade and development. Dec 2011, No: 206.
21. Perloff, J. M. (2011). Microeconomics 1, 2011-2012. Pearson Education Limited.
22. Pesaran, M., H. (2007). A simple panel unit root test in the peresence of cross-section dependence. Journal of Applied Econometrics, 22(2), 265-312.
23. Schleich, J., & Hillenbrand, T. (2009). Determinants of residential water demand in Germany. Ecological economics, 68(6), 1756-1769.