Document Type : Applied Article
Authors
1 Ph.D. Student, Department of Economics, Faculty of Economics, Management and Administrative Sciences, Semnan University, Semnan, Iran.
2 Professor, Department of Economics, Faculty of Economics, Management and Administrative Sciences, Semnan University, Semnan, Iran
Abstract
Water is important as a prerequisite for the development and survival of the human race and plays a fundamental role in providing and achieving the social, economic, and environmental goals and priorities of any country. With the continuation of the unfavorable trend of the situation of water resources in the world and the prediction of the continuation of the water crisis, the problem of water shortage is continuously increasing. In this framework, this article tries to identify the factors affecting it by examining the various dimensions of water poverty, including driving forces, pressure, states, and impact, using the structural equation modeling approach - partial least squares method (PLS-SEM) in 2019. The results of the estimation of the model show that, firstly, the driving forces have a positive and significant effect on the pressure structures and the impact of water poverty at the level of the provinces of the country. Secondly, the pressure structure has a negative and significant effect on the state of water poverty. Thirdly, the structure of the states, which expresses environmental changes, has a negative and significant effect on the impacts of water poverty. Also, among the factors affecting water poverty in 2019, the variables are the number of doctors per ten thousand people with a coefficient of 0.934, the ratio of irrigated land to total cultivated land with a coefficient of 0.893, total drinking water consumption with a coefficient of 0.888, and desert phenomena with a coefficient of 1 are the most important influencing factors.
Keywords
Main Subjects
جابرزاده، محمد. (1393). برآورد شاخص فقر آبی در استانهای کشور. هفتمین همایش ملی و نمایشگاه تخصصی مهندسی محیط زیست، تهران. ایران.
حیدری، حسن، و علیجانی، بهلول. (1378). طبقهبندی اقلیمی ایران با استفاده از تکنیکهای آماری چند متغیره. پژوهشهای جغرافیایی، 37، 57-74.
داوری، علی. و رضازاده، آرش. (1396). مدلسازی معادلات ساختاری با نرمافزار PLS. سازمان انتشارات جهاد دانشگاهی. چهارم 1396. تهران، ایران.
سبحانی، رضا، عمادی، علیرضا، فضل اولی، رامین، و زمان زاد قویدل، سروین. (1401). سنجش نوآورانه شاخص فقر آبی بر پایه مدلهای ریاضی-تحلیلی مؤثر و دادهمحور در استان آذربایجان غربی. تحقیقات منابع آب ایران، 65(2)، 54-70. doi: 20.1001.1.17352347.1402.19.2.4.1
سلامی، حبیباله، و طاهری ریکنده، عمران. (1398). سنجش وضعیت امنیت آبی در استانهای ایران. اقتصاد و توسعه کشاورزی (علوم و صنایع کشاورزی)، 33(1)، 75-94. doi: 20.1001.1.20084722.1398.33.1.6.2
شریفزادگان، محمدحسین، ندایی طوسی، سحر، و جمالی، فرناز. (1395). شناسایی موانع توسعهی منطقهای با بهکارگیری شاخص فقر آبی (نمونه موردی: استان قزوین). جغرافیا و برنامهریزی محیطی، 65(1)، 170-151. doi: 10.22108/GEP.2017.98243.0
طالبی، حسین، و امینی، عباس. (1397). بررسی ابعاد کم آبی با استفاده از روش شاخص فقر آبی (WPI) و تحلیل مقایسهای آن در بخشهای شهرستان قم. آمایش سرزمین، 10(2 )، 345-366. doi: 10.22059/jtcp.2019.272853.669940
عباسی اسفنجانی، حسین. (1396). طراحی الگوی تجاری سازی تحقیقات دانشگاهی با روش مدلسازی معادلات ساختاری حداقل مربعات جزیی (PLS-SEM). فصلنامه پژوهشنامه بازرگانی، 82(21)، 1-21. doi: 20.1001.1.17350794.1396.21.82.2.6
کلانتری، خلیل. (1388). مدلسازی معادلات ساختاری در تحقیقات اجتماعی اقتصادی. انتشارات فرهنگ صبا. چاپ اول. تهران، ایران.
مداح، مجید، و سینائیان، مهلا. (1399). تحلیل تجربی روند پولشویی در ایران (رهیافت روش معادلات ساختاری مبتنی بر حداقل مربعات جزیی). فصلنامه تحقیقات مدلسازی اقتصادی، 11(40)، 99-122. doi: 10.29252/jemr.10.40.99
مرکز آمار ایران. سالنامه آماری کشور. (1398). اطلاع رسانی به آدرس: https://www.amar.org.ir
وزارت جهاد کشاورزی. آمارنامه کشاورزی. (1398). اطلاع رسانی به آدرس: https://amar.maj.ir
وزارت نیرو. شرکت مدیریت منابع آب ایران. صورتهای مالی. (1398). اطلاع رسانی به آدرس: https://www.wrm.ir
وزارت نیرو. شرکت مهندسی آب و فاضلاب کشور. سالنامه آماری آب کشور. (1398). اطلاع رسانی به آدرس: https://www.nww.ir
Breeanna, C., Prince Luke, J., Venkataramana, S., Anamaria, B., & Morgan, C. M. (2020). A statistical and spatial analysis of water poverty using a modified Water Poverty Index. International Journal of Water Resources Development, 37(2), 339-356. https://doi.org/10.1080/07900627.2020.1768829
Caizhi, S., Yongjie, W., Wei, Z., Liangshi, Zh., & Wenxin, L. (2018). A Rural Water Poverty Analysis in China Using the DPSIR-PLS Model. Springer Science. Water Resour Manage, 32, 1933-1951. https://doi.org/10.1007/s11269-017-1819-y
Chin, W. (1998). The partial least squares approach to structural equation modeling. In G.A. Marcoulides [Ed.]. Modern Methods for Business Research. Mahwah. NJ: Lawrence Erlbaum Associates. 295-336.
El-Gafy, I. K. E. D. (2015). The water poverty index as an assistant tool for drawing strategies of the Egyptian water sector. Ain Shams Engineering Journal, 9(2), 173-186. https://doi.org/10.1016/j.asej.2015.09.008
Feitelson, E., & Chenoweth, J. (2002). Water poverty: towards a meaningful indicator. Water Policy, 4(3), 263-281. https://doi.org/10.1016/S1366-7017(02)00029-6
Fornell, C., & Larcker, D. F. .(1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of marketing research, 18(1), 39-50. https://doi.org/10.1177/0022243781018001
Forouzani, M., Karami, E., Zibaei, M., & Zamani, G.H. (2012). Agricultural Water Poverty Index for a Sustainable World. In: Lichtfouse, E. (eds) Farming for Food and Water Security. Sustainable Agriculture Reviews. vol 10. Springer, Dordrecht, Netherlands. https://doi.org/10.1007/978-94-007-4500-1_6
Jinlong, Sh., Hanying, Zh., Yekun, Zh., & Jianfeng, S. (2023). An examination of the mitigation effect of vegetation restoration on regional water poverty: Based on panel data analysis of 9 provinces in the Yellow River basin of China from 1999 to 2019. Ecological indicators, 146(2023), 109860. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2023.109860
Lawrence, P., Meigh, J., & Sullivan, C. (2002). The water poverty index: an international comparison. Keele Economics Research Papers. Keele University. Keele. Staffordshire, United Kingdom.
López Álvarez, B., Santacruz de León, G., Ramos Leal, J. A., & Morán Ramírez, J. (2015). Water poverty index in subtropical zones: The case of Huasteca Potosina. Mexico. Revista internacional de contaminación ambiental, 31(2), 173-184.
Manandhar, S., Pandey, V. P., & Kazama, F. (2012). Application of water poverty index (WPI) in Nepalese context: A case study of Kali Gandaki River Basin (KGRB). Water Resources Management, 26(1), 89-107. https://doi.org/10.1007/s11269-011-9907-x
Namara, R. E., Hanjra, M. A., Castillo, G. E., Ravnborg, H. M., Smith, L., & Van Koppen, B. (2010). Agricultural water management and poverty linkages. Agricultural water management, 97(4), 520-527. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2009.05.007
Salameh, E . (2000). Redefining the water poverty index. Water International, 25(3). 469-473. https://doi.org/10.1080/02508060008686855
Thakur, J. K., Neupane, M., & Mohanan, A. A. (2017). Water poverty in upper Bagmati River basin in Nepal. Water Science, 31(1), 93-108. https://doi.org/10.1016/j.wsj.2016.12.001
Wenxin, L., Minjuan, Zh., & Tao, X. (2018). Water Poverty in Rural Commiunities of Arid Areas in China. Water, 10(4), 505. https://doi.org/10.3390/w10040505
Wetzels, M., Odekerken-Schroder, G., & Van Oppen, C. (2009). Using PLS path modeling for assessing hierarchical construct models: Guidelines and empirical illustration. MIS Quarterly, 33(1), 177-195. https://doi.org/10.2307/20650284
Yuan, L., Yang, D., Wu, X., He, W., Kong, Y., Ramsey, T. S., & Degefu, D. M. (2023). Development of multidimentional water poverty in the Yangtze River Economic Belt, China. Journal of Environmental Management, 325, 116608. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2022.116608
Send comment about this article