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文檔簡介
1、水資源在經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中具有重要作用,而我國水污染問題又日漸嚴(yán)重。重大污染事件的發(fā)生導(dǎo)致水源污染、供水中斷,不僅威脅到了人們的健康,也給農(nóng)業(yè)發(fā)展造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失,嚴(yán)峻形勢使我們需要從經(jīng)濟(jì)角度對(duì)水污染造成的損失進(jìn)行思考,將水污染的損失量化,讓人們能夠更直觀地了解水資源受污染的程度,更好地采取措施管理和保護(hù)水資源。
本文首先梳理了有關(guān)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、環(huán)境污染與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)關(guān)系的研究成果,并介紹了水污染對(duì)農(nóng)業(yè)的影響和水污染損失的計(jì)算方法,包括
2、分類計(jì)算法、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)法和恢復(fù)費(fèi)用法。其次,介紹我國水資源現(xiàn)狀和特點(diǎn),污水灌溉和污染型缺水的原因、發(fā)展歷程、現(xiàn)狀和危害。再次,介紹影響農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的因素,建立水污染對(duì)農(nóng)業(yè)影響的單方程模型和經(jīng)濟(jì)發(fā)展、環(huán)境污染、農(nóng)業(yè)發(fā)展三者的聯(lián)立方程模型,并使用我國31個(gè)省份2004~2013年面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析,驗(yàn)證水污染對(duì)農(nóng)業(yè)的不利影響。在此基礎(chǔ)上,對(duì)農(nóng)業(yè)損失進(jìn)行了具體計(jì)算,主要分為九大流域損失計(jì)算和各省份損失計(jì)算兩部分,其中,九大流域損失計(jì)算使用影子價(jià)
3、格法,計(jì)算了2007~2013年各年損失;省份損失計(jì)算分為污灌損失和污染型缺水損失,污灌損失計(jì)算選擇了水稻、玉米、小麥和蔬菜四種作物,每種作物都分別計(jì)算了減產(chǎn)損失、污染物超標(biāo)損失和農(nóng)作物品質(zhì)下降損失。最后,根據(jù)研究結(jié)果,從經(jīng)濟(jì)發(fā)展、污水治理和農(nóng)業(yè)發(fā)展三方面給出了相關(guān)政策啟示。
本文的研究結(jié)論如下:
(1)通過對(duì)水污染現(xiàn)狀的分析發(fā)現(xiàn),近年來廢水排放總量不斷增加。廢水對(duì)農(nóng)業(yè)造成了極大的影響,本文利用糧食和蔬菜產(chǎn)量兩項(xiàng)數(shù)據(jù)
4、,證實(shí)了水污染的不良效應(yīng),水污染問題需要引起社會(huì)公眾和有關(guān)部門的高度重視。
(2)2007~2013年全國水污染造成的九大流域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)損失為1090.73~1537.94億元,占當(dāng)年GDP的0.19%~0.57%,占農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的2.16%~6.24%,損失總體呈波動(dòng)下降趨勢。九大流域損失相差懸殊,年均損失由大到小依次為海河流域、淮河流域、長江流域、黃河流域、松遼流域、珠江流域、內(nèi)陸河流域、東南諸河流域、西南諸河流域。
5、 (3)2010~2013年31個(gè)省區(qū)市污水灌溉共造成農(nóng)業(yè)損失76.62~95.18億元,占GDP的0.016%~0.019%,占農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的比重比較穩(wěn)定,約為0.2%左右,并且損失呈上升趨勢。從各地區(qū)污灌損失的分項(xiàng)情況來看,污染物超標(biāo)損失所占比重最大,高達(dá)80%以上,這說明污水灌溉導(dǎo)致污灌區(qū)生產(chǎn)出了大量不合格的農(nóng)產(chǎn)品,嚴(yán)重威脅到了居民健康。不同的農(nóng)作物中,蔬菜遭受的損失最大,占總損失的一半以上,其次是稻谷、玉米和小麥。
(4
6、)2010~2013年31個(gè)省區(qū)市污染型缺水共造成農(nóng)業(yè)損失270.47~285.92億元,占GDP的0.047%~0.069%,占農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的0.79%~1.1%,總損失波動(dòng)趨勢與九大流域損失相似,2013年和2012年損失較2010年和2011年有所下降。
(5)不同地區(qū)的水污染水平不同,農(nóng)業(yè)損失差異較大。省際比較發(fā)現(xiàn),污灌總損失最大的是河南、安徽和遼寧,最小的是福建、吉 林、西藏;污染型缺水人均損失最大的是天津、遼寧和安徽
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