本發(fā)明涉及水資源利用與管理,尤其涉及一種區(qū)域工業(yè)用水脫鉤指數(shù)驅動效應的計算方法。
背景技術:
1、一般情況下,能源消費的增長速度常常被作為判斷經(jīng)濟形勢的一個重要指標,但近年來,隨著科技進步和能源效率的提升,產業(yè)結構和能源結構不斷發(fā)生變化,經(jīng)濟增長與能源消費已不存在明顯的相關關系,導致經(jīng)濟增長與能源消費逐漸“脫鉤”,因而不能簡單地再以能源消費增速作為經(jīng)濟增長的參照系。
2、“脫鉤”是指打破資源環(huán)境與經(jīng)濟增長之間的關聯(lián)性,使資源消費不再受制約。“脫鉤”有強脫鉤與弱脫鉤之分,強脫鉤是指能源消費增速低于經(jīng)濟增長的同時,能源消費量有所下降,弱脫鉤則是指能源消費增長減緩,但能源消費總量仍在上升,此外還有衰退性脫鉤等情況。
3、目前,脫鉤關系分析主要是采用基于虛擬水貿易、水足跡結合擴展lmdi模型進行研究,也有學者基于var模型,運用脈沖響應函數(shù)和方差分解方法,或者采用庫茲涅茨曲線等技術方法進行工業(yè)用水脫鉤分析;然而這些模型普遍存在理論性較強而通用性較弱,且此類模型需要大量的相關資料,研究成果難以推廣應用,加之此類模型的技術門檻高,對工程技術與管理人員的專業(yè)技術水平有較高要求,使得此類模型在推廣和脫鉤分析上存在較大的局限性。
4、明確工業(yè)經(jīng)濟增長與工業(yè)用水量的動態(tài)脫鉤關系及其驅動因素,對于工業(yè)節(jié)水、提升工業(yè)精細化管理水平、實現(xiàn)區(qū)域工業(yè)水資源的可持續(xù)利用等多個方面,均具有重要的理論與現(xiàn)實意義,因此,研究一種簡單高效且適用性強的脫鉤驅動效應的計算方法,在行業(yè)內有重大的應用潛力。
技術實現(xiàn)思路
1、針對上述現(xiàn)有技術中存在的不足,本發(fā)明旨在提供一種區(qū)域工業(yè)用水脫鉤指數(shù)驅動效應的計算方法,基于kaya恒等式擴展和迪氏均值指數(shù)分解(lmdi)方法,應用于分析期不同年度區(qū)域產業(yè)集群的工業(yè)用水脫鉤指數(shù)驅動效應及其貢獻度的量化計算,結果表明該方法簡明高效、適用性強,可較好的滿足實際管理需求,從而解決上述背景技術部分存在的問題。
2、為了實現(xiàn)上述目的,本發(fā)明所采用的技術方案如下:
3、一方面,本發(fā)明公開了一種區(qū)域工業(yè)用水脫鉤指數(shù)驅動效應的計算方法,包括以下步驟:
4、s1:基于tapio脫鉤模型,構建工業(yè)取水量與工業(yè)經(jīng)濟增長的脫鉤彈性系數(shù)模型;
5、s2:利用kaya恒等式確定工業(yè)取水量變化的影響因素;
6、s3:采用因素分解法對工業(yè)取水量變化的影響因素進行分解,得到工業(yè)取水量的驅動效應分解模型;
7、s4:將驅動效應分解模型與脫鉤彈性系數(shù)模型相結合,建立工業(yè)取水量與工業(yè)經(jīng)濟增長的脫鉤指數(shù)分解模型,基于該脫鉤指數(shù)分解模型計算驅動效應的脫鉤指數(shù)。
8、作為上述技術方案的進一步優(yōu)選方案:步驟s1中,脫鉤彈性系數(shù)模型的表達式為:
9、
10、式中:rv,g為脫鉤彈性系數(shù);δv為工業(yè)取水量變化量;v為工業(yè)取水量;δg為國民生產總值變化量,g為國民生產總值。
11、作為上述技術方案的進一步優(yōu)選方案:步驟s2中,利用kaya恒等式進行擴展,得到工業(yè)取水量變化的影響因素,其中,第t年的工業(yè)取水量的表達式為:
12、
13、式中:vt為第t年工業(yè)取水量;第t年第i工業(yè)行業(yè)取水量;gt為第t年工業(yè)增加值;第t年第i工業(yè)行業(yè)的工業(yè)增加值;為第t年第i工業(yè)行業(yè)的工業(yè)用水重復利用率;為第t年第i工業(yè)行業(yè)的用水量;為第t年第u工業(yè)行業(yè)的工業(yè)非重復用水量占用水量的比率;為第t年第i工業(yè)行業(yè)的增加值占當年工業(yè)增加值的比重;為第t年第i工業(yè)行業(yè)的萬元增加值用水量。
14、上述方案的進一步優(yōu)選方案為:步驟s3中,采用lmdi方法對工業(yè)取水量變化的影響因素進行分解,工業(yè)取水量從基期(v0)到計算期(vt)變化(δv)的lmdi表達式如下:
15、δv=vt-v0=δvp+δvg+δvs+δvi?(3)
16、其中:δvg為經(jīng)濟產出的工業(yè)規(guī)模驅動作用;δvp代表的驅動作用,由于只與工業(yè)用水重復利用率密切相關,故定義δvp為節(jié)水進步作用;δvs代表的驅動作用,定義δvs為工業(yè)結構作用;δvi代表的驅動作用,定義δvi為用水效益作用。
17、作為進一步地優(yōu)選方案:基于lmdi方法進行分解,得到工業(yè)取水量的驅動效應分解模型如下:
18、
19、
20、上述方案的進一步優(yōu)選方案為:步驟s4中,工業(yè)取水量與工業(yè)經(jīng)濟增長的脫鉤指數(shù)分解模型的表達式如下:
21、
22、其中:dp、dg、ds、di分別為節(jié)水進步效應脫鉤指數(shù)、工業(yè)規(guī)模效應脫鉤指數(shù)、工業(yè)結構效應脫鉤指數(shù)、用水效益效應脫鉤指數(shù)。
23、另一方面,本發(fā)明還公開了一種電子設備,包括處理器和存儲器,存儲器上存儲有計算機指令,處理器用于運行存儲器上存儲的計算機指令,以實現(xiàn)上述任一項所述方法的步驟。
24、又一方面,本發(fā)明還公開了一種存儲有計算機指令的計算機可讀存儲介質,計算機指令用于使計算機執(zhí)行上述任一項所述方法的步驟。
25、與現(xiàn)有技術相比,本發(fā)明具有如下的有益效果:
26、1、本發(fā)明根據(jù)kaya恒等式擴展和迪氏均值指數(shù)分解(lmdi)方法,提出產業(yè)集群對區(qū)域工業(yè)用水脫鉤指數(shù)變化的貢獻度及其驅動效應的量化計算方法,通用性強,除應用于產業(yè)集群外,還可應用于產業(yè)集聚區(qū)、工業(yè)園區(qū)等,對應于省域、市域或縣域等各種不同規(guī)模區(qū)域內的工業(yè)用水脫鉤指數(shù)變化貢獻度及驅動效應的量化計算,具有重要的實際實用價值和應用潛力。
27、2、本發(fā)明的方法簡明高效、技術門檻較低,可較好地滿足實際管理需求,對于實現(xiàn)工業(yè)精細化管理以及工業(yè)水資源可持續(xù)利用具有重要的指導意義。
1.一種區(qū)域工業(yè)用水脫鉤指數(shù)驅動效應的計算方法,其特征在于,包括以下步驟:
2.根據(jù)權利要求1所述的一種區(qū)域工業(yè)用水脫鉤指數(shù)驅動效應的計算方法,其特征在于,步驟s1中,脫鉤彈性系數(shù)模型的表達式為:
3.根據(jù)權利要求2所述的一種區(qū)域工業(yè)用水脫鉤指數(shù)驅動效應的計算方法,其特征在于,步驟s2中,利用kaya恒等式進行擴展,得到工業(yè)取水量變化的影響因素,其中,第t年的工業(yè)取水量的表達式為:
4.根據(jù)權利要求3所述的一種區(qū)域工業(yè)用水脫鉤指數(shù)驅動效應的計算方法,其特征在于,步驟s3中,采用lmdi方法對工業(yè)取水量變化的影響因素進行分解,工業(yè)取水量從基期到計算期變化的lmdi表達式如下:
5.根據(jù)權利要求4所述的一種區(qū)域工業(yè)用水脫鉤指數(shù)驅動效應的計算方法,其特征在于,基于lmdi方法進行分解,得到工業(yè)取水量的驅動效應分解模型如下:
6.根據(jù)權利要求5所述的一種區(qū)域工業(yè)用水脫鉤指數(shù)驅動效應的計算方法,其特征在于,步驟s4中,工業(yè)取水量與工業(yè)經(jīng)濟增長的脫鉤指數(shù)分解模型的表達式如下:
7.一種電子設備,包括處理器和存儲器,其特征在于,存儲器上存儲有計算機指令,處理器用于運行存儲器上存儲的計算機指令,以實現(xiàn)如權利要求1~6中任一項所述的一種區(qū)域工業(yè)用水脫鉤指數(shù)驅動效應的計算方法的步驟。
8.一種存儲有計算機指令的計算機可讀存儲介質,其特征在于,計算機指令用于使計算機執(zhí)行如權利要求1~6中任一項所述的一種區(qū)域工業(yè)用水脫鉤指數(shù)驅動效應的計算方法的步驟。