Water Use, Virtual Water and Water Footprints

1 downloads 0 Views 4MB Size Report
nights, Dr. Kim Rollins for the Industrial Economics Inc. adventure, Gaylene Nevers for ... Contents. 1 Virtual Water Content of Alfalfa Production in Northern Nevada . ...... _Water_Economics/Christopher_Lant/Virtual-Water-US.pdf ...... Idaho-Washington CGE Model," School of Economic Sciences, Pullman, WA: Washington.
     

University of Nevada, Reno                 

Water Use, Virtual Water and Water  Footprints: Economic Modeling and  Policy Analyses.         

A dissertation submitted in partial fulfillment of the  requirements for the degree of Doctor of Philosophy in  Resource Economics      By  Elizabeth Fadali      Dr. Maureen Kilkenny/Dissertation Advisor      December 2013   

UMI Number: 3608707

All rights reserved INFORMATION TO ALL USERS The quality of this reproduction is dependent upon the quality of the copy submitted. In the unlikely event that the author did not send a complete manuscript and there are missing pages, these will be noted. Also, if material had to be removed, a note will indicate the deletion.

UMI 3608707 Published by ProQuest LLC (2014). Copyright in the Dissertation held by the Author. Microform Edition © ProQuest LLC. All rights reserved. This work is protected against unauthorized copying under Title 17, United States Code

ProQuest LLC. 789 East Eisenhower Parkway P.O. Box 1346 Ann Arbor, MI 48106 - 1346

     

                      © by Elizabeth R. Fadali 2013  All rights reserved

THE GRADUATE SCHOOL

We recommend that the dissertation prepared under our supervision by ELIZABETH FADALI entitled Water Use, Virtual Water And Water Footprints: Economic Modeling And Policy Analyses be accepted in partial fulfillment of the requirements for the degree of DOCTOR OF PHILOSOPHY

Dr. Maureen Kilkenny, Advisor Dr. Thomas Harris, Committee Member Dr. Klaus Moeltner, Committee Member Dr. Tigran Melkonyan, Committee Member Dr. Thomas Quint, Graduate School Representative Marsha H. Read, Ph. D., Dean, Graduate School December, 2013

i   

Abstract    The theme that binds together the four papers in this dissertation is the tracking  of physical quantities of water used by industries in the economy, and an exploration of  whether and how this tracking could be helpful in informing water policies, as applied to  the state of Nevada or sub‐regions of Nevada. The concept of water footprints has been  wildly  popular  in  disciplines  outside  of  economics  and  has  been  used  to  help  make  policy  decisions  normally  considered  to  lie  within  the  economist’s  realm.  Yet  many  economists shun ‘footprints’ in general and water footprints in particular, seeing them  as descriptive methods that have little or nothing to add to policy analysis. This thesis  attempts to bridge a gap between economists, engineers and planners and the popular  imagination about what economic concepts footprints are related to and how they can  best be used in policy analysis.    In  the  first  study  I  explore  how  much  water  is  embodied  in  Northern  Nevada’s  alfalfa  hay.  In  addition  I  estimate  how  much  of  this  water  is  exported  outside  of  the  state.  The  essay  uses  the  concept  of  virtual  water  as applied  to  northern  Nevada hay,  using the methodology espoused by the Water Footprint Network. The study serves to  introduce  the  water  footprint  concept  as  well  as  to  quantify  the  approximate  magnitudes of a large part of Nevada’s virtual water trade. Alfalfa hay is Nevada’s most  important crop export. Given how dear water is in the arid state for all types of uses, it is  of interest how much ‘virtual water’ is being trucked outside of the state in the form of 

ii    hay.  Also,  two  interesting  methodological  issues  concerning  economic  policy  analysis  emerge from the study. First, virtual water usually measures water consumption rather  than withdrawals, yet purchases of water in the region relate to water withdrawals and  thus the more natural concept to include in an economic model. Second, the quantity of  virtual  water  content  in  physical  units  such  as  acre‐feet  said  to  be  embodied  in  a  product may depend on the relative value of joint products.    Virtual  water  flows  and  a  Nevada  water  footprint  found  through  a  different  input‐output approach are the subject in the following essay. This essay begins a deeper  exploration of how the descriptive virtual water flows and water footprints can be used  for water policy analysis by including the use of a water computable general equilibrium  (CGE)  model.  An  application  of  the  input‐output  framework  to  Nevada  shows  that  a  relatively  large  proportion  of  agricultural  products  are  exported  to  other  states  or  countries along with a large proportion of the regions’ virtual water. The framework also  shows, however, that Nevada is a net importer of virtual water. Nevada trade does not  contradict  the  Heckscher‐Ohlin  trade  theory.  Nevada  exports  a  relatively  more  water  thrifty  mix  of  products  and  imports  a  relatively  more  water  intensive  mix.  Two  policy  explorations  suggested by  Dietzenbacher  and  Velazquez  in an  earlier  paper (2007)  are  carried  out  with  the  input‐output  framework,  then  repeated  in  a  computable  general  equilibrium (CGE) model and results are compared. In addition, the water resource and  economic impacts of a ‘local food’ strategy are explored. The CGE model is found to be  necessary for modeling water policy and in the two analyses performed, explicit notions 

iii    of  virtual  water  are  not  needed  since  changes  in  direct  water  use  can  be  measured  directly.     Having  broached  the  subject  of  the  water  CGE  model,  a  literature  review  of  water  CGE  models  as  applied  to  finding  the  value  of  water  follows.  The  third  essay  started  out  as  a  paper  written  for  a  grant  addressing  the  question  of  how  water‐CGE  models can be used to find the value of water in industry to the economy and has been  modified for the purposes of this dissertation. I define a ‘water‐CGE’ model as one that  normally  includes  the  tracking  of  physical  quantities  of  water  along  with  money  transactions. The literature review finds that water‐CGE models for agriculture are well‐ developed,  but  that  few  exist  that  model  water  use  in  other  types  of  industries.  The  types of policy analyses best suited to water CGE models are discussed. The ideas in this  literature review are then applied and used to find southern Nevada values for water in  agriculture,  the  water  utility  sector  and  other  industry  sectors.  Comparing  two  scenarios, one allowing a market between industry sectors and one without a market,  suggests a value for the Southern Nevada Water Authority pipeline water. One method  for  incorporating  water  as  a  factor  of  production  into  a  CGE  model  is  clarified  and  explained in detail, and a sensitivity analysis of initial rental values for the water factor  indicates the how important these initial values may be.    Finally, the last essay uses the ideas of virtual water flow with a state level CGE  model  to  examine  policies  meant  to  encourage  or  discourage  local  food  production. 

iv    Water footprints and the companion concept of virtual water have been used to suggest  policy  advice  about  trade  in  water  intensive  goods.  For  arid  regions,  the  concept  of  virtual water has come to be associated with a political strategy of encouraging imports  of food crops, especially grain, to overcome local water deficits. Amongst sustainability  advocates,  water  footprints  have  been  used  as  an  analogue  to  eco‐footprints  and  carbon  footprints  often  with  implied  policy  advice  to  reduce  these  footprints  by  reducing  imports  of  agricultural  products  in  order  to  obtain  resource  self‐sufficiency.  I  test these policy recommendations under conditions that simulate global warming using  a  computable  general  equilibrium  model.  Discouraging  the  import  of  water  intensive  commodities is found to be harmful to economic outcomes yet is successful in reducing  water resource use. In this analysis, the water footprint and virtual water concepts are  useful in measuring how different policies may affect sustainability of resource use.   

v   

Dedication    I dedicate this dissertation to the many friends and family members who received short  schrift from me while I was under its sway. I hope you can forgive me and I thank you  for your patience and support.   

vi   

Acknowledgements    Many thanks to my advisor, Dr. Maureen Kilkenny, who spent many hours mentoring  me, above and beyond the call of duty. Neither of us knew when she started out as my  advisor that the department we both worked in would no longer exist before I finished,  yet Dr. Kilkenny never allowed this to become a barrier. Her professionalism and her  dedication to me as a student are much appreciated. My work has benefited from her  knowledge, creativity and honest feedback.    Special thanks also go to my committee member and long‐time employer, Dr. Tom  Harris. Over the years he has provided me countless valuable opportunities to learn new  skills and practice them. It has been a pleasure working for him and I would not be  where I am today without his efforts on my behalf.    Thank you to my committee members as well; to Dr. Tigran Melkonyan and Dr. Klaus  Moeltner, who stayed with me as committee members long distance. Their departure  from Nevada left the state’s human infrastructure in economics much diminished. A  special thank you to Dr. Tom Quint. I will very much miss lunches at the Down Under  with him and the gang. He always kept me laughing.    I also would like to thank my co‐worker Malieka Landis for her constant support and  faith in me, Dr. Anita Castledine for her “Dam‐It‐All” pills, Maggie Cowee for food bank  nights, Dr. Kim Rollins for the Industrial Economics Inc. adventure, Gaylene Nevers for  inspirational breakfasts, Corey Lott for the grant application suggestion, Marie Dennis  for lunches, conversation and help with details, Genie Montblanc, Tabor Griswold, Dr.  John Packham, Dick Bartholet, Mike Helmar and the many other students, staff and  faculty who’ve been a part of my work and study family. Thank you for all your help and  support. It has been a great pleasure to get to know you. I will miss you very much.   

vii   

Contents  1 

Virtual Water Content of Alfalfa Production in Northern Nevada .............................. 1  1.1 

Introduction .......................................................................................................... 1 

1.2 

Virtual Water and Water Footprints .................................................................... 2 

1.3 

Methods ............................................................................................................... 5 

1.4 

Results ................................................................................................................ 11 

1.5 

Conclusion .......................................................................................................... 13 

1.6 

References .......................................................................................................... 16 

2  Dietzenbacher and Velazquez 2007 Revisited: Analyzing Nevada Virtual Water Trade  with Input‐Output and CGE Models ................................................................................. 19  2.1 

Introduction ........................................................................................................ 19 

2.2 

Geography and Water Use in Nevada ................................................................ 23 

2.3 

Description of I‐O Framework, CGE Model and Data ........................................ 25 

2.3.1 

IO framework ......................................................................................................... 25 

2.3.2 

CGE Model ............................................................................................................. 28 

2.4 

Direct and Indirect Water Use by Sector ........................................................... 30 

2.5 

Results ................................................................................................................ 32 

2.5.1 

Imposition of a Water Tax ...................................................................................... 32 

2.5.2 

Leontief Experiment ............................................................................................... 44 

2.5.3 

Import Substitution Strategy: Implications of a ‘Local Food’ Strategy .................. 47 

2.5.4 

Nullification of Agricultural Exports ....................................................................... 49 

2.6 

Conclusion .......................................................................................................... 54 

2.7 

References .......................................................................................................... 59 

3  Determining Water Values with Computable General Equilibrium Models and  Application to Southern Nevada ....................................................................................... 62  3.1  Introduction: Computable General Equilibrium Model and the Value of Water  in Economic Activity ...................................................................................................... 63  3.1.1 

Free, Competitive Market Pricing and Administrative Water Pricing.................... 63 

3.1.2 

Determining Water Prices among Regions and over Time .................................... 66 

3.1.3 

CGE Model Basics ................................................................................................... 69 

3.1.4 

Partial versus General Equilibrium Approaches to Valuing Water in Economies .. 71 

3.1.5 

When to Use a Water CGE Model .......................................................................... 73 

viii    3.1.6 

3.2 

Challenges Posed by CGE Models in General ........................................................ 73 

Water‐CGE Literature Review ............................................................................ 74 

3.2.1 

Structure of Water‐CGE Models ............................................................................ 80 

3.2.2 

Applications of Water CGE Models ........................................................................ 89 

3.2.3 

Special Challenges for Water CGE Models ............................................................. 93 

3.2.4 

Conclusion ............................................................................................................ 104 

3.3 

A CGE Model of the Value of Water to Southern Nevada Industry ................. 105 

3.3.1 

Introduction ......................................................................................................... 105 

3.3.2 

Southern NV Water CGE Model ........................................................................... 109 

3.3.3 

Data ...................................................................................................................... 111 

3.3.4 

Scenarios and Sensitivity Analysis ........................................................................ 117 

3.3.5 

Results .................................................................................................................. 117 

3.3.6 

Discussion ............................................................................................................. 122 

3.4 

Discussion and Conclusions .............................................................................. 126 

3.5 

References ........................................................................................................ 127 

4  Comparing policy advice using a CGE model that operationalizes virtual water flows  and water footprints for the state of Nevada ................................................................ 134  4.1 

Introduction ...................................................................................................... 134 

4.2 

Water Footprints, Virtual Water and Water CGE Models ............................... 135 

4.2.1 

Virtual Water ........................................................................................................ 135 

4.2.2 

Water Footprints .................................................................................................. 137 

4.2.3 

Water CGE Models ............................................................................................... 139 

4.3 

Model Overview ............................................................................................... 141 

4.3.1 

Production ............................................................................................................ 142 

4.3.2 

Final Demands ...................................................................................................... 143 

4.3.3 

Households .......................................................................................................... 144 

4.3.4 

Government ......................................................................................................... 145 

4.3.5 

Exports and Imports ............................................................................................. 146 

4.3.6 

Investment ........................................................................................................... 148 

4.3.7 

Other Closures ..................................................................................................... 149 

4.4 

Data and the integration of virtual water and water footprint analysis. ........ 150 

ix   



4.4.1 

Money data. ......................................................................................................... 150 

4.4.2 

Water data. .......................................................................................................... 150 

4.5 

Virtual water flow and footprint calculations. ................................................. 152 

4.6 

Simulations ....................................................................................................... 154 

4.7 

Results .............................................................................................................. 156 

4.8 

Conclusion ........................................................................................................ 161 

4.9 

References ........................................................................................................ 163 

Summary .................................................................................................................. 167  5.1 

Insights provided by this research ................................................................... 167 



Appendix A. Water Accounts ................................................................................... 172 



Appendix B. CGE Model Description ....................................................................... 176 

 

x   

List of Tables  Table 1‐1 Northwest Nevada Average Annual Per Acre Water Application, Evapo‐ transpiration, Returns, and Harvest for 7 Year Rotation .................................................... 7  Table 1‐2 Illustrative Alfalfa Water Use Rates (feet per year) ............................................ 8  Table 1‐3. Relative Prices and Virtual Water Content (VWC) of Joint Products Curds and  Whey ................................................................................................................................. 11  Table 1‐4. VWC of Alfalfa as reported by Mubako and Lant ............................................ 12  Table 2‐1. Nevada water withdrawals by county, USGS 2005 ......................................... 23  Table 2‐2. Water Use, Output and Virtual Water Multipliers for NV Industry Sectors .... 31  Table 2‐3. Comparison of final demands and VWC* for local use and for export ........... 33  Table 2‐4. Price change for sector if water is taxed, and consumption rates .................. 36  Table 2‐5. Change in quantity of water consumed if water is taxed ................................ 41  Table 2‐6. Virtual Water Content of $1 million worth of imports and exports ................ 45  Table 2‐7. Domestic Labor‐Capital Aggregate per million $ of Nevada Exports and Import  Replacements of 2010 Average Composition ................................................................... 46  Table 2‐8. 2010 estimates of agricultural and food processing imports into Nevada with  virtual water content ........................................................................................................ 47  Table 2‐9. Nevada 2010 Water Footprint (AF of Water Consumed) ................................ 48  Table 2‐10. Effects of the nullification of ag exports ‐ I‐O model ..................................... 50  Table 2‐11. Effects of the nullification of ag exports – CGE Model .................................. 51  Table 2‐12. Comparisons of effects of the nullification of agricultural exports in I‐O and  CGE models. Percent decrease from baseline, level decrease from baseline .................. 54  Table 3‐1. Clark County Public Water Supply ................................................................. 108  Table 3‐2.  2005 Water Withdrawals by county and sector in southern Nevada. ......... 111  Table 3‐3. Population, resources and resource use by county for southern Nevada .... 112  Table 3‐4. Water use, employment and value‐added by sector for southern Nevada .. 113  Table 3‐5 Three Southern Nevada ranch sale advertisements, 2013 ............................ 115  Table 3‐6. Effect of 10% water supply reduction on raw water rents and treated water  prices, with sensitivity analyses ...................................................................................... 118  Table 3‐7 Rental price for raw water ($/AF) ................................................................... 119  Table 3‐8. Sector water withdrawals under baseline total water withdrawals of 910,823  AF and 10% shortage at 819,740 AF total water withdrawals ....................................... 120  Table 3‐9. Change in employment and value added from baseline levels of 1,080,770  and $86,561,000,000. ..................................................................................................... 121  Table 4‐1. Nevada Footprint Water‐CGE exogenously chosen parameters ................... 145  Table 4‐2 Virtual Water Trade Flows .............................................................................. 157  Table 4‐3 Virtual Water Trade Flows, Percent Change from Baseline ........................... 158  Table 4‐4. General Economic Indicators, Percent Change from Baseline ...................... 159  Table 4‐5. Percent Change compared to the Baseline in the Agricultural, Water Utility  and Food Processing Sectors .......................................................................................... 160  Table 6‐1. 2005 Nevada Water Withdrawals Adjusted to Water Consumption ............ 173 

xi     

List of Figures  Figure 1‐1. Illustration of virtual water content (VWC) allocation for multiple outputs ... 9  Figure 3‐1.  Circular Flow of Income in a Water CGE ........................................................ 70  Figure 3‐2.  Water‐CGE papers by time period. ................................................................ 75  Figure 3‐3. Time trends for world water extraction and consumption by sector. ........... 78  Figure 3‐4. Sample of Production Technology .................................................................. 83  Figure 4‐1. Production technology for all sectors excepting water utility ..................... 143  Figure 4‐2. Water utility production function ................................................................ 144  Figure 4‐3 Regional Supply .............................................................................................. 147  Figure 4‐4. Regional Demand .......................................................................................... 148  Figure 6‐1. Modified Blackhurst et al. Method for Deriving Water Intensity Factors .... 175 

1   

1   1.1  

Virtual Water Content of Alfalfa Production in Northern Nevada  Introduction  Nevada  is  considered  the  most  arid  state  in  the  union,  and  water  rights  for  an 

acre‐foot have sold for as much as $70,000 in the past (Behmaram and Orphan, 2007).  In addition, Northwestern Nevada and the rest of the world are facing climate change  that  may  severely  impact  agriculture  and  other  water  intensive  industries  as  well  as  suburban landscaping. Predictions for Nevada are for less precipitation with more of the  remaining precipitation arriving in the form of rain rather than snow. Mountain snow is  predicted  to  run‐off  earlier  in  the  spring  with  less  water  storage  available  throughout  the  summer  months  (Nevada  Climate  Change  Advisory  Committee,  2008).  There  is  a  clear potential for negative impacts to Nevada agriculture. Given how dear water is in  the state, for all types of uses, it is of interest how much ‘virtual water’ is being trucked  outside of the state in the form of hay. In this essay I attempt to measure the extent to  which virtual water is embedded in alfalfa hay for Northern Nevada exports.   In Nevada as a whole in 2010, an estimated 1,204,000 tons of alfalfa valued at   $143 million was grown. Hay is Nevada’s most important crop. Large quantities of alfalfa  hay  are  exported  to  California  and  even  overseas.  An  estimated  423  thousand  tons  of  alfalfa was trucked to California in 2010. For the Northern Nevada counties of Washoe,  Douglas,  Lyon,  Pershing,  Humboldt  and  Churchill,  alfalfa  hay  production  was  724,000  tons  in  2010.  Based  on  state  export  numbers,  I  assume  about  one‐third  of  the  total  alfalfa  hay production  of  northern  Nevada,  or  254,000  tons  is  exported  outside of  the 

2    state.  The  rest  of  the  hay  is  assumed  to  remain  within  Nevada  and  becomes  an  intermediate input to the beef or dairy industry (National Agricultural Statistics Service,  2009, Owens et al., 2009). The focus of this paper is to estimate the amount of virtual  water  in  the  exported  alfalfa  hay,  to  discuss  its  value  to  the  economy  of  northern  Nevada  and  to  start  an  investigation  into  how  and  whether  the  virtual  water  and  footprint concepts can help inform water policy.  1.2  

Virtual Water and Water Footprints  What  is  virtual  water?  The  concept  of  virtual  water  is  relatively  new,  with  the 

term virtual water coined by Allan in 1997 (Allan, 1997). Virtual water is used to denote  the  water  used  to  produce,  though  no  longer  present  physically  in,  a  crop  or  product  such as grain or blue jeans. Using a similar concept, Fishelson wrote about the ‘water,  food and trade nexus’ with regard to water short countries in the Middle East and North  Africa,  pointing  out  that  food  imports  into  the  arid  region  greatly  reduce  demand  for  water  and  thus  reduce  the  possibility  of  conflict  over  the  scarce  resource  (Fishelson,  1989).  Later Allan coined the catchier term ‘virtual water’ in connection with the same  phenomenon.  Trade  in  grain  and  other  agricultural  goods  allows  for  flows  of  virtual  water  around  the  world,  as  well  as  ‘virtual  reservoirs’  contained  in  grain  stores  and  other food supplies. In Nevada, many acre‐feet of water pass by us ‘virtually’ in trucks  on their way to California in the form of Nevada raised beef or hay.   Many  other  terms  have  been  used  to  denote  similar  ideas;  specific  water  demand,  water‐use  intensity,  unit  water  requirement,  virtual  water  value,  embedded  water, embodied water, water‐food‐and‐trade‐nexus, and exogenous water are a few of 

3    the terms that have been used. Virtual water and the related water footprint concept  can be considered a type of life cycle assessment. There have been various definitions  used, but an attempt to write international standards for  the water footprint is  under  way at the International Organization for Standards (Daniels et al. 2011). In this essay,  the  water  footprint  of  a  country  or  region  is  defined  as  the  direct  water  use  of  the  region minus the virtual water content of its exports plus the virtual water content of its  imports.  The  calculations  in  this  essay  focus  on  the  water  footprint  and  virtual  water  content  (VWC)  definitions  provided  by  the  Water  Footprint  Network  (Hoekstra  et  al.,  2009).   Water in a water footprint as defined by the Water Footprint Network measures  water that is either embodied in a product, or has evaporated or transpired and is no  longer available within the region where the production activity is taking place. It does  not include returns to ground or surface water within the region.1 That is, virtual water  and  water  footprints  measure  water  consumption  rather  than  water  withdrawal.  The  water footprint can be measured in several dimensions: ‘blue’ indicates water obtained  from  groundwater  or  surface  water  sources,  ‘green’  indicates  rainwater  or  ground  moisture and grey indicates polluted water. Each dimension could have additional detail  included. For example, grey water might be divided up into the types of pollutants. In  addition, the time and place water is used may be included (Hoekstra et al., 2009). Van 

                                                        1

 In the case of polluted water, the water does not have to be removed from the region. Grey water  measures the amount of water necessary to dilute polluted water enough to meet local water quality  standards. 

4    Oel, et al., 2009, for example, find that industrial imports of virtual water from China to  the Netherlands are composed of 90% grey water and 10% blue water.  In terms of the average VWC of specific products, published literature contains  studies  of  coffee  and  tea  in  the  Netherlands,  worldwide  cotton  consumption,  Spanish  tomatoes,  biomass  energy,  Spanish  grain,  worldwide  livestock  and  livestock  products  and maize amongst others (Chapagain and Hoekstra, 2003, 2007, Chapagain et al., 2006,  Chapagain  and  Orr,  2009a,  b,  Dabrowski  et  al.,  2009,  Gerbens‐Leenes  et  al.,  2009).   Chapagain  and  Hoekstra  find  that  about  140  liters  of  water  are  required  to  grow  the  coffee  needed  to  make  one  cup  of  the  beverage,  while  strong  tea  only  contains  an  average of 34 liters of virtual water per cup (Chapagain and Hoekstra, 2007). Chapagain  and  Orr  find  that  the  virtual  water  contained  in  tomato  exports  from  Spain  varies  depending  on  the  region  and  whether  the  tomatoes  are  produced  in  a  covered  greenhouse  or  in  the  open.  They  estimate  nitrate  water  pollution  adds  an  additional  10% to a grey water component of the virtual  water necessary for tomato production  (Chapagain  and  Orr,  2009a).  Novo  et  al.  examine  the  changing  levels  of  virtual  water  flows from Spanish grain trade in a drought, normal and wet year and find, as expected,  more  virtual  water  is  imported  in  dry  years  when  real  water  is  more  costly.  However,  they note that when results are disaggregated into specific types of grains and products  that there is less of a coherent pattern in terms of VWC and type of water year. They  find  that  quality,  specialization  and  standardization  also  drive  value  and  international  trade in grain. At the turn of the century, cotton production worldwide contained VWC  of  about  208  million  acre‐feet  or  the  entire  average  annual  flow  of  the  Truckee  River 

5    370 times over (Chapagain, et al., 2006).2 Of this amount Chapagain et al. found about  39%  of  the  water  used  was  “green”  water  or  rainwater  and  soil  moisture,  42%  was  “blue” water, or diverted surface water or groundwater and the remaining portion was  “grey”  water  or  the  amount  of  water  needed  to  dilute  pollutants  from  growing  the  cotton  to  safe  levels.  Very  large  amounts  of  virtual  water  per  pound  of  product  are  found  in  livestock  and  livestock  products  because  the  animal’s  entire  lifetime  consumption  of  grain  and  its  VWC  are  contained  in  the  livestock  products  (Chapagain  and  Hoekstra,  2003).  In  the  case  of  world  trade  in  livestock,  Chapagain  and  Hoekstra  roughly estimate that it contains 563 million acre‐feet of virtual water, or the equivalent  of about 4 and a half times the volume of Lake Tahoe (USGS, 1997).  1.3  

Methods  According  to  Wiedmann,  there  are  two  basic  approaches  to  calculating  the 

energy  embodied  in  trade  goods  (Wiedmann,  2009).  I  extrapolate  this  idea  to  approaches for calculating embodied water as well. The two approaches are:  1. To  use  a  life  cycle  analysis  approach  combined  with  information  on  physical  trade volumes;  2. To  use  input‐output  analysis  with  trade  values  in  money  denominations  and  economic‐environmental multipliers.  Following  Hoekstra  and  Chapagain’s  standard  methodology,  I  use  the  first  approach  (Hoekstra,  et  al.,  2009).  This  involves  looking  closely  at  the  production  process  of  the                                                          2

 Truckee River calculation uses average annual flow at the Farad gauge which was 558,700 AF (Truckee  Meadows Water Authority, 2003). 

6    product  under  investigation  and  measuring  direct  water  use  for  each  step  as  well  as  indirect  water  content  of  each  input  at  each  step.  For  example,  to  find  the  VWC  of  livestock I would calculate how much water the cattle drinks, water needed for cleaning  stalls  over  the  lifetime  of  the  cow,  as  well  as  the  VWC  of  the  grain  and  pasture  grass  consumed over the lifetime of the cow (Chapagain and Hoekstra, 2003). Theoretically,  one  could  approach  each  input  in  this  way,  so  that  a  portion  of  water  used  to  manufacture  a  tractor  used  by  the  farmer  to  deliver  hay  would  also  be  added  to  the  total.  The  water  inputs  could  go  back  in  an  infinite  series  as  well.  The  water  used  to  grow  the  alfalfa  seed  used  to  grow  the  alfalfa  hay  fed  to  the  cattle  could  also  be  included.  In  practice,  processes  are  truncated  and  only  inputs  that  contribute  a  major  portion of water to the production of the product are considered.   A  typical  and  idealized  process  for  growing  alfalfa  in  northern  Nevada  can  be  found in Curtis et al. 2008. In northern Nevada a stand of alfalfa hay is usually started  after a year or two of growing small grains. Establishment takes a year and a half and  total stand life is typically six years. As seen in Figure 1‐1, there are two outputs from  the alfalfa stand; the hay, which is either baled or cubed, and aftermath grazing (Curtis  et al., 2008). In most cases, both the baled alfalfa and the aftermath grazing would not  be considered a final product but rather an intermediate product in the production of  beef  or  dairy.  However,  since  we  are  interested  in  the  export  of  baled  alfalfa  from  Nevada, it is considered here as a final product.   If  water  is  restricted  because  of  drought,  a  rancher  may  not  apply  the  ideal  amount assumed for four full cuttings as in our idealized crop budget. Thus some of the 

7    alfalfa could essentially be using a different production process than our idealized one,  for which we do not have the key data on evapo‐transpiration and yield. Applying the  ideal production process to the entire hay crop of northwestern Nevada is less reliable  to the extent that farmers depart from this ideal crop budget. 

0.5  4  4  4  4  4  4  24.5  3.5 

0.25 1.3 1.3 1.3 1.3 1.3 1.3 8.1 1.2

0 6.5 6.5 6.5 6.5 6.5 6.5 39 5.6

0 0 2.4 2.4 2.4 2.4 2.4 12 1.7

AF  per  ton  of harvest 

Aftermath  grazing  (tons) 

0.5 3.2 3.2 3.2 3.2 3.2 3.2 19.7 2.8

Harvest  (tons) 

0.25  0.5  0.5  0.5  0.5  0.5  0.5  3.3  0.5 

Returns 

ET 

Year 1*   Year 2  Year 3  Year 4  Year 5  Year 6  Year 7  Total  Average 

Rain‐water 

Year 

AF applied 

Table 1‐1 Northwest Nevada Average Annual Per Acre Water Application, Evapo‐ transpiration, Returns, and Harvest for 7 Year Rotation 

NA  0.49  0.36  0.36  0.36  0.36  0.36  0.39  0.39 

*Work to establish a new stand begins in August   

Table  1‐1  displays  water  use  and  yields  over  the  seven  year  rotation  of  the  typical Northern Nevada alfalfa stand. Average water use and yield over the rotation are  used  to  calculate  the  VWC  of  the  alfalfa  stand.  About  4  acre‐feet  a  year  of  water  is  applied  to  the  alfalfa  on  this  typical  and  ideal  farm,  with  the  exception  of  the  first  establishment  year  which  begins  in  August.  However,  some  portion  of  the  water  runs  off or percolates into groundwater supplies. Only the evapo‐transpiration of the water  needed for the plant to grow is included in the measurement of VWC (Hoekstra, et al.,  2009).  Actual  evapo‐transpiration  of  water  in  alfalfa  varies  by  timing  of  irrigation,  soil  type, elevation, temperature and humidity and so will be different in different locations 

8    and  different  years.  For  example,  in  Table  1‐2,  selected  alfalfa  annual  water  consumption  ranged  from  2.1  feet  in  2009  in  Deer  Lodge,  MT  to  4.2  feet  in  2007  in  Glenns  Ferry,  ID.  The  lower  average  rate  for  Nevada  from  Eureka  is  used  in  the  calculations (3.2 AF/year). When averaged over the entire rotation including the partial  year when the alfalfa was planted, the average ET per year was 2.8 AF/year. The average  harvest  over  the  entire  rotation  was  5.6  tons  per  acre  of  baled  or  cubed  alfalfa  and  about 4.3 Animal Unit Months (AUMs) of aftermath grazing. This was converted to tons  using a factor of 800 dry lbs per AUM giving an average 1.7 tons of aftermath per year  (Ruyle  and  Ogden,  1993).  In  some  water  footprint  literature,  measurement  of  VWC  is  divided  into  “green”  and  “blue”  portions  to  connote  water  from  rain  or  soil  moisture  (green)  and  water  pumped  from  groundwater  storage  or  diverted  from  surface  water  (blue)  (Chapagain  and Hoekstra,  2004).  Given  that  the  data  in  Table  1‐1  indicates that  more  irrigation  water  is  applied  than  is  used  by  the  crop  in  evapo‐transpiration,  I  assume that all water embodied in the alfalfa constitutes blue water.  Table 1‐2 Illustrative Alfalfa Water Use Rates (feet per year)    2007  2008 2009 2010 2011  Average  Deer Lodge, MT  2.40  2.25 2.20 2.07 2.33  2.25  Eureka, NV  3.58  3.36 2.85 3.09 3.01  3.18  Fallon, NV  3.98  3.79 3.65 3.59 3.66  3.74  Glenns Ferry, ID  4.18  4.00 3.68 3.40 3.61  3.77  Source:  AgriMet,  The  Pacific  Northwest  Cooperative  Agricultural  Weather  Network,  author’s  calculations. 

 

9    Using  the  highest  evapotranspiration  rate  in  the  Fallon  data  (4.0  feet  in  2007),  the VWC in northern Nevada alfalfa would be 0.57 AF per ton of baled hay. Using the  lowest rate from the Eureka data (2.8 in 2009) would give VWC of 0.41 AF per ton.    Figure 1‐1. Illustration of virtual water content (VWC) allocation for multiple outputs 

Alfalfa Plant  Crop Water Requirement = 2.8 AF/year  V= 0.39 AF/ton

Average Harvesting  Yield = 5.6 ton/acre 

4.3 AUM aftermath  grazing yield = 1.7  tons/acre 

Input to beef or  cattle production 

 

 

When  there  are  multiple  outputs  from  a  production  process  as  with  the  northwestern Nevada alfalfa production illustrated in Figure 1, some way of allocating  the VWC is necessary. This is similar to the problem of allocating fixed costs across joint  products. Following Hoekstra et al. (2009), a generic formula for calculating the VWC of  a product i is: 

VWC

Process Water

VWC q q



price ∗ q   ∑ price ∗ q

10    Where:  Process  Wateri  is  water  needed  at  the  split‐off  point  (in  the  case  of  joint  products) that produces the output i and the other outputs.  y is the number of inputs to the production process and input j has VWCj   gives coefficient of production: q  units of output produced for each q units  of input  Pricei gives the market price received for output product i  Z is the number of outputs produced by the process at the split‐off point.  Some  arbitrary  rule  must  be  adopted  to  spread  the  water  use  across  the  different  products,  in  essence  assigning  responsibility  for  the  water  use  between  consumers of the products. In life cycle accounting, a number of approaches have been  taken.  According  to  Flysjo  et  al.  (2011),  the  International  Organization  for  Standardization  (ISO  2006)  standards  for  life  cycle  accounting  suggest  a  preference  order  for  three  general  approaches.  First,  if  possible,  allocation  should  be  avoided  by  system expansion, secondly, a physical relationship between inputs and outputs should  be  used  to  allocate  and  then,  only  if  the  first  two  procedures  are  not  possible,  an  allocation method based on physical or monetary relationships is used. Hoekstra et al.  (2009)  use  the  third  approach,  using  a  “value  fraction”  to  distribute  the  acre‐foot  of  VWC across two or more products:  ∑ to distribute the VWC of joint products. 

∗ ∗

. The value fraction uses relative prices 

11    To  see  how  important  this  relative  price  could  potentially  be  in  determining  virtual water content of a product consider a simple curds and whey example. Suppose  a single input, milk, with VWC of 2 AF/ton, is processed so that we have two products,  curds and whey. Suppose that 1 ton of milk produces 0.2 tons of curds and 0.8 tons of  whey.  For  simplicity  assume  processing  water  needed  for  the  final  step  is  zero.  Some  proportion of the 2 AF must be distributed to the two products. Using the formula for  VWC given above to calculate VWC, Table 2 gives an illustration of how relative prices  could change VWC in our curds and whey example, ranging for the curds from 0.3 to 6.9  AF per ton of curds. Since the curds are the focus of production, higher prices for curds  will assign it most of the VWC.   Table 1‐3. Relative Prices and Virtual Water Content (VWC) of Joint Products Curds  and Whey  Price of Curds  Price of Whey  ($/ton)  ($/ton)  $       10  $       90

VWC of Curds  (AF/ton)  0.3

VWC of Whey  (AF/ton)  2.4

$       50 

$       50

2.0

2.0

$       90 

$       10

6.9

0.8

  1.4  

Results  For  the  representative  northern  Nevada  alfalfa  production  process,  VWC  must 

be allocated between the baled alfalfa and the aftermath grazing. For the total output I  found a VWC of 0.39 AF/ton of alfalfa and aftermath (Table 1‐1). Output prices given in  Curtis et al. (2008) are used for the value fraction calculations: $144/ton for baled hay  and  aftermath  grazing  at  approximately  to  $43.75/ton.  I  find  the  VWC  of  baled  Northwestern Nevada alfalfa to be 0.46 AF/ton and the aftermath to be 0.14 AF/ton. A 

12    sensitivity analysis using the price range of baled alfalfa hay over the years from 2008 to  2012 and constant value for aftermath grazing gives a range from 0.44 to 0.48 AF/ton.  Variations  in  evapo‐transpiration  rates,  give  a range  from 0.41  to  0.48  AF/ton  of  VWC  per  ton  of  baled  northern  Nevada  hay.  For  this  example,  varying  evapo‐transpiration  rates created more variation (0.41 to 0.48 AF/ton) than did varying the prices. Table 1‐4  gives  VWC  of  alfalfa  hay  found  by  Mubako  and  Lent  for  various  states.  The  VWC  for  northern Nevada is close to the national average of 0.50.   Table 1‐4. VWC of Alfalfa as reported by Mubako and Lant  State 

Arkansas 

VWC,AF  per ton of  alfalfa  0.61 

California 

0.70 

Illinois 

0.29 

North Dakota 

0.22 

Louisiana 

0.33 

Texas 

0.33 

U.S. 

0.50  Source: Mubako and Lant (2011), unit conversions by author 

Based on state estimates of exports, I assume about one‐third of the total alfalfa  hay production of northern Nevada, or 254,000 tons, is exported outside of the state.  The rest of the hay is assumed to remain within Nevada and becomes an intermediate  input to the beef or dairy industry (National Agricultural Statistics Service, 2009, Owens  et al., 2009). With VWC of 0.46 AF/ton, this implies that 118,000 AF/year of virtual blue  water is trucked to California in the form of alfalfa. Using the full range of VWC values  from the sensitivity analysis gives a range of 105,000 to 145,000 AF/year.  

13    To put this amount of water into context, about 112,000 AF was the entire urban  demand for water in Reno Sparks region in 2002 (Regional Water Planning Commission,  2005).  The  combined  cities  of  Reno  and  Sparks  account  for  most  of  the  population  in  northern Nevada.  1.5  

Conclusion    In  the  most  populated  region  of  northern  Nevada  almost  all  the  water  used  in 

agricultural production first passes through the urban areas of Reno, Sparks, Carson City  and Minden and Gardnerville at the eastern edge of the Sierra Mountain range. There is  no  geographical  spatial  barrier  or  extra  conveyance  cost  to  urban  interests  using  this  water.  Any  barriers  to  trade  between  agricultural  and  urban  interests  are  primarily  institutional.3 Without these institutional barriers one could assume that the market for  water is not divided into agricultural and urban segments.   Assuming a price range from $90 to $215 per ton, which is the range of prices for  Nevada alfalfa from 2008 to 2012 according to the Nevada Agricultural Statistics report,  the  market  value  of  the  exported  Northern  Nevada  alfalfa  ranged  from  $23  to  $55  million. Production costs minus aftermath value averaged $114 per ton in the idealized  crop budget for Northern Nevada, meaning if these costs are stable, profits could range  from ‐$24/ton to $101/ton. Using the highest alfalfa profit, and converting consumption  to withdrawal, implies an annual profit per AF of about $175. This would in turn imply a  water rights value of about $3500 if interest rates are 5% and there is no appreciation                                                          3

 There are some additional institutional barriers with regard to the level of pollutants that are allowed to  return to the Truckee River which create costly barriers to increasing certain types of urban water uses in  the region. 

14    expected in water rights values. A good part of the discrepancy between the $3500 and  the  $70,000  peak  value  is  explained  by  the  housing  bubble  and  the  expectations  of  increased  value.  Additional  reasons  may  be  lifestyle  choices  and  institutional  barriers  that prevent sales between rural and urban markets.   There may be many reasons for Northern Nevadans to be glad that these water  rights remain agricultural water rights. Agricultural water use may be easier to decrease  than municipal demand and thus adds to the portfolio of options when drought occurs.  In  addition,  agricultural  water  may  add  to  Nevadan’s  portfolio  of  options  in  terms  of  local food resources.   Several aspects of the water footprint and virtual water emerge in this analysis  that may be important with regard to the use of this environmental accounting tool in  economic  modeling.  First,  the  water  accounting  concerns  water  consumption  rather  than  water  withdrawals.  In  some  economic  analyses,  this  is  an  unwieldy  metric  since  usually producers and consumers of water will have paid for a withdrawal of water. For  example,  in  the  analysis  above  comparing  water  rights  values  it  is  necessary  to  revert  back to a withdrawal measure to find the appropriate price comparisons.   A  sensitivity  analysis  of  the  VWC  contained  in  northern  Nevada  hay  exports  indicated  that  the  value  could  change  by  as  much  as  50%  depending  on  weather  conditions. Tracking this type of change might be valuable in comparing relative water  use efficiency over time or within regions.   In  addition,  a  variation  of  about  10%  in  VWC  of  exports  was  possible  due  to  variation  in  world  or  regional  hay  prices  with  respect  to  local  prices  for  aftermath 

15    grazing. The change in VWC due to changes in relative prices is interesting in terms of  how these changes could affect policy advice dispensed with regard to virtual water or  water  footprints.  Suppose  by‐products,  through  a  different  technology,  become  more  valuable. For example, in the case of beef cattle, a production process that makes better  use of manures could raise the value of the manure by‐product and reduce the VWC of  the  beef,  changing  perceptions  about  the  sustainability  of  beef  production  vis  a  vis  water,  even  though  direct  water  use  does  not  change.  Or  suppose  a  change  in  preferences in favor of local food increases the price of aftermath grazing as compared  to hay exports. Recall that a water footprint for a region is the direct water use minus  the VWC of exports plus the VWC of imports. The local food preference would have the  effect  of  reducing  VWC  in  hay  exports,  all  else  equal,  which  would  increase  the  local  water  footprint,  all  without  local  direct  water  use  changing.  For  those  who  promote  greater  self‐sufficiency,  the  footprint  would  appear  worse.  For  those  who  promote  greater  dependence  on  non‐local  agricultural  production  for  arid  regions,  the  water  footprint  would  appear  better.  In  both  cases  there  could  potentially  be  significant  change  in  the  opposite  direction  of  expectations  due  to  the  recommended  value  fraction technique for allocation of virtual water to joint products.  

16    1.6 References    AgriMet: The Pacific Northwest Cooperative Agricultural Weather Network. 2013.  "Evapotranspiration Totals and Averages," U.S. Bureau of Reclamation.    Allan, J. A. 1997. ""Virtual Water", a Long Term Solution for Water Short Middle Eastern  Economies?"," pp. 1‐21. London: School of Oriental and Asian Studies, University of  London.    Behmaram, V. and Orphan, P. (2007). Washoe County Staff Report, Board Meeting  Date: January 16, 2007. Reno, NV: Washoe County Board of County Commissioners.    Chapagain, A. K. and A. Y. Hoekstra. 2003. "Virtual Water Flows between Nations in  Relation to Trade in Livestock and Livestock Products," In Value of Water Research  Report Series No. 13. Delft, The Netherlands: UNESCO IHE Institute for Water Education.    ____. 2007. "The Water Footprint of Coffee and Tea Consumption in the Netherlands."  Ecological Economics, 64(1), pp. 109‐18.    ____. 2004. "Water Footprints of Nations," In Value of Water  Research Report Series No. 16. Delft, The Netherlands: UNESCO IHE Institute for Water  Education.    Chapagain, A. K.,A. Y. Hoekstra,H. H. G. Savenije and R. Gautam. 2006. "The Water  Footprint of Cotton Consumption: An Assessment of the Impact of Worldwide  Consumption of Cotton Products on the Water Resources in the Cotton Producing  Countries." Ecological Economics, 60(1), pp. 186‐203.    Chapagain, A. K. and S. Orr. 2009a. "An Improved Water Footprint Methodology Linking  Global Consumption to Local Water Resources: A Case of Spanish Tomatoes." Journal of  Environmental Management [J. Environ. Manage.], 90(2).    ____. 2009b. "An Improved Water Footprint Methodology Linking Global Consumption  to Local Water Resources: A Case of Spanish Tomatoes." Journal Of Environmental  Management, 90(2), pp. 1219‐28.    Curtis, Kynda,Mimi Kobayashi and Carol Bishop. 2008. "Northwestern Nevada Alfalfa  Hay Establishment, Production Costs and Returns, 2008," Reno, NV: University of  Nevada Cooperative Extension, University of Nevada, Reno.    Dabrowski, J. M.,E. Masekoameng and P. J. Ashton. 2009. "Analysis of Virtual Water  Flows Associated with the Trade of Maize in the Sadc Region: Importance of Scale."  Hydrology and Earth System Sciences, 13(10). 

17      Daniels, Peter L.; Manfred Lenzen and Steven J. Kenway. 2011. "The Ins and Outs of  Water Use ‐ a Review of Multi‐Region Input‐Output Analysis and Water Footprints for  Regional Sustainability Analysis and Policy." Economic Systems Research, 23(4), pp. 353‐ 70.    Fishelson, Gideon ed. 1989. "Economic Cooperation in the Middle East." Westview  Special Studies on the Middle East Boulder, Colo. and London: Westview Press, 372, pp.  372.    Flysjo, Anna; Christel Cederberg; Maria  Henriksson and Stewart  Ledgard. 2011. "How  Does Co‐Product Handling Affect the Carbon Footprint of Milk? Case Study of Milk  Production in New Zealand and Sweden." International Journal of Life Cycle Assessment,  16, pp. 420‐30.    Gerbens‐Leenes, P. W.,A. Y. Hoekstra and Th van der Meer. 2009. "The Water  Footprint of Energy from Biomass: A Quantitative Assessment and Consequences of an  Increasing Share of Bio‐Energy in Energy Supply." Ecological Economics, 68(4), pp. 1052‐ 60.    Hoekstra, A. Y.,A. K. Chapagain,M. M. Aldaya and M M. Mekonnen. 2009. "Water  Footprint Manual: State of the Art 2009," Enshade, Netherlands: Water Footprint  Network.    Mubako, Stanley and Christopher Lant. 2011. "Virtual Water Trade and Water  Footprints of U.S. States." Downloaded July 3, 2013 from   http://www.cwi.colostate.edu/UCOWR‐NIWR/files/UCOWR_Presentations/23_‐ _Water_Economics/Christopher_Lant/Virtual‐Water‐US.pdf     National Agricultural Statistics Service. 2009. "2007 Census of Agriculture Nevada State  and County Data," Washington, D.C.: United States Department of Agriculture.    Nevada Climate Change Advisory Committee. 2008. "Governor Jim Gibbons’ Nevada  Climate Change Advisory Committee Final Report," In. Carson City, NV: Office of the  Governor.    Owens, Marty,Don  Gephart,Mark  Deonier and Candace  Lucero. 2012. "Nevada  Agricultural Statistics 2011," Reno, NV: Nevada Field Office, National Agricultural  Statistics Service. Also, 2010,2009.    Regional Water Planning Commission. 2005. "2004‐2025 Washoe County  Comprehensive Regional Water Management Plan," Reno, NV: Washoe County  Department of Water Resources. 

18    Ruyle, George and Phil Ogden. 1993. "What Is an AUM?," In Arizona Rancher's  Management Guide. Tucson, AZ: Arizona Cooperative Extension.    Truckee Meadows Water Authority. 2003. "2005‐2025 Water Resource Plan," Reno,  NV.    United States Geological Survey. 1997. Stream and Ground‐Water Monitoring Program,  Lake Tahoe Basin, Nevada and California, FS‐100‐97. Downloaded August 19, 2013.  http://pubs.usgs.gov/fs/FS‐100‐97/     Wiedmann, Thomas. 2009. "A First Empirical Comparison of Energy Footprints  Embodied in Trade‐‐ MRIO Versus PLUM." Ecological Economics, 68(7), pp. 1975‐90.   

19 

2   2.1

Dietzenbacher and Velazquez 2007 Revisited: Analyzing Nevada  Virtual Water Trade with Input‐Output and CGE Models  Introduction    The  Great  Recession  and  structural  problems  in  the  Nevada  economy  have 

produced a pause in the high population growth rate experienced over the last several  decades. This growth created a strong demand for water rights within the region, and  pushed  prices  per  acre‐foot  up  to  $70,000  in  2006  at  the  peak  of  the  growth  bubble  (Behmaram  and  Orphan,  2007).  The  current  pause  may  be  the  appropriate  time  to  thoroughly  examine  water  availability  and  distribution  issues.  The  input‐output  (IO)  framework  for  virtual  water  trade  presented  in  Dietzenbacher  and  Velazquez  (2007)  allows  us  to  understand  more  fully  which  sectors  and  which  final  demands  use  water  and how much they require both directly and indirectly. It also helps us track how much  virtual  water  is  exported  and  how  much  is  imported,  a  feature  that  may  be  of  use  to  understanding  issues  regarding  ‘local  food’  production  versus  imports  of  food.  To  understand  the  full  implications  of  any  policy  change  is  difficult  within  the  I‐O  framework, however, so the framework is extended for use with a CGE model.  Virtual water may be especially important to examine where there are barriers  to  water  markets  which  distort  water  prices.  Distorted  water  prices  may  create  inefficiencies  and  water  may  not  flow  to  its  highest  and  best  use.  For  example  in  Northern  Nevada,  a  pipeline  has  been  discussed  which  would  import  groundwater  to  Reno from up to 125 miles away in Humboldt Co., itself a very arid region. The pipeline  has  been  projected  to  cost  $160  million  dollars  or  more  (Wollan,  2007).  Similarly,  in 

 

20  southern  Nevada,  a  300  mile  long  pipeline  priced  at  $3.5  billion  is  planned  from  rural  water sources in Northern Nevada and Utah (Lippert and Efstathiou, 2009).  The pipeline  projects  imply  a  value  for  water  that  may  not  be  realized  through  all  types  of  agricultural production. Ultimately, the pipelines could end up being paid for by public  utility customers. In this context, it is worthwhile to carefully examine exports of virtual  water.  Is  export  of  water  intensive  agricultural  commodities  Nevada’s  best  use  of  limited  water  resources?  Would  it  be  better  if  agricultural  water  were  diverted  for  municipal use? What would happen if those same water resources were used for local  food production?  The term virtual water, first published by Allen (1997), is used to denote all the  water used to produce, though no longer present physically in, a crop or product such as  grain  or  blue  jeans.    Both  direct  use  and  indirect  use  of  the  water  is  accounted  for.  Virtual  water  generally  refers  to  water  actually  consumed  by  evapotranspiration  or  physical  incorporation  into  the  product  and  not  to  total  water  withdrawals.4  For  example,  in  a  study  of  water  used  in  the  production  of  soft  drinks  most  of  the  virtual  water content (VWC) was attributed to agricultural inputs such as sugar while process  water at a bottling plant did not count towards total VWC since almost all of the water  was discharged to the sewer and recycled in the region.5 The highly related concept of  the water footprint measures virtual water flows for products, companies, households                                                          4

 Daniels et al., 2011. 

5

 Ercin, A Ertug; Maite Martinez Aldaya and Arjen A. Hoekstra. 2011. "Corporate Water Footprint Accounting and Impact Assessment: The Case of the Water Footprint of a Sugar-Containing Carbonated Beverage." Water Resour Manage, 25, pp. 721-41.  

 

21  or regions. For example, the water footprint of a country is the direct water use of the  country  plus  the  VWC  of  imports  minus  the  VWC  of  the  exports.  Where  input‐output  techniques are used to find them, the virtual water and water footprint concepts are in  the tradition of environmental and resource multipliers in I‐O models (Harris and Ching,  1983, Leontief, 1970).  A  method  to  account  for  virtual  water  use  is  outlined  by  Hoekstra  et  al.  (Hoekstra et al., 2009). The method described has most often been used to find virtual  water  flows  at  the  national  level  but  has  also  been  adapted  to  the  provincial  level.  In  Bulsink et al. (2010), for example, this method is applied to Indonesia. Using a bottom‐ up  process  oriented  approach,  Bulsink  et  al.  find  that  the  province  of  Java  is  highly  dependent on the virtual water embodied in imports from other provinces. Water used  for  producing  major  agricultural  commodities  is  estimated  using  precipitation,  evaporation  and  transpiration  rates,  and  information  on  acreage  by  crop,  as  well  as  other  detailed  information  about  livestock  and  dairy  production.  Trade  flows  between  regions  are  estimated  using  the  assumption  that  local  needs  are  met  first.  This  technique  has  the  advantage  of  incorporating  detail  about  specific  agricultural  commodities but the disadvantage of not including non‐agricultural sectors. In addition,  indirect  water  use  of  inputs  a  few  steps  upstream  in  the  production  process  are  truncated (Daniels et al., 2011). Dietzenbacher and Velazquez demonstrate a top‐down  methodology that depends on the use of input‐output tables for the Andalusian region  of  Spain.  Their  method  uses  the  top‐down  approach  with  less  attention  to  sectoral  detail  but  includes  water  use  from  all  sectors.  The  additional  data  needed  to  analyze 

 

22  virtual water is a vector of total water use by sector. Using this data, water consumption  per  Euro  of  output  is  calculated  as  well  as  virtual  water  multipliers.  Virtual  water  multipliers  give  the  direct  and  indirect  water  consumption  required  per  dollar  of  final  demand. The I‐O framework includes data on imports and exports from other regions.  Using  this  data,  flows  of  virtual  water  can  be  calculated.  I  follow  Dietzenbacher  and  Velazquez and calculate the virtual water flows into and out of the state of Nevada using  the  I‐O  framework.  The  use  of  an  I‐O  method  then  provides  the  base  data  for  an  extension  to  a  CGE  model  which  allows  for  more  nuanced  exploration  of  policy  alternatives than is available with the I‐O model results alone.  The following section lays out the general geography of Nevada with regard to  water  availability  and  use.  Part  three  presents  the  input  output  framework,  the  CGE  model and the data. The fourth section gives the results of the analysis of the Nevada  data  with  the  framework  suggested  by  Dietzenbacher  and  Velazquez.  Water  consumption amongst final demand users, including exports, is examined in comparison  to its proportion of dollar value. Results of Dietzenbacher and Velazquez’ imposition of a  water tax are compared for the I‐O framework and the CGE model. Leontief’s exercise in  comparing the factor intensity of imports and exports is applied to Nevada for the case  of water resource use intensity, finding that in the case of Nevada, the Heckscher‐Ohlin  theory  of  trade  for  relatively  water  intensive  trade  goods  is  not  contradicted.  The  implications  of  this  for  local  food  import  substitution  are  discussed.  Following  Dietzenbacher  and  Velazquez,  the  consequence  of  decreasing  exports  of  different 

 

23  sectors is also examined with the I‐O framework, but followed by analysis with the CGE  model. Results are compared. The final section consists of concluding remarks.  2.2  

Geography and Water Use in Nevada  Brown  et  al.  estimated  the  average  annual  water  endowment  of  Nevada 

(precipitation  minus  evapotranspiration  within  state  boundaries)  for  the  period  from  1953  to  1994  to  be  4,700,515  AF  (Brown  et  al.,  2008).  Using  this  estimate  with  USGS  estimates  of  water  withdrawals  (see  Table  2‐1),  nearly  57%  of  average  annual  water  endowment is diverted for human uses. Depending on the specific use of the withdrawn  water, anywhere from about 30% to 85% of the water may be returned to the region.   Table 2‐1. Nevada water withdrawals by county, USGS 20056   County Name  CHURCHILL  CLARK (Las Vegas)  DOUGLAS  ELKO  ESMERALDA  EUREKA  HUMBOLDT  LANDER  LINCOLN  LYON  MINERAL  NYE  PERSHING  STOREY  WASHOE (Reno/Sparks)  WHITE PINE  CARSON CITY   TOTAL 

Total Withdrawals  (AF)            200,842             680,756               58,270             399,757               46,755               94,798             295,572             120,225               57,060             243,923               14,876               76,808             147,680                 4,212             130,900               79,609               11,112          2,663,153  

% of Total  Withdrawals  7.5% 25.6% 2.2% 15.0% 1.8% 3.6% 11.1% 4.5% 2.1% 9.2% 0.6% 2.9% 5.5% 0.2% 4.9% 3.0% 0.4% 100.0%

                                                          6

 United States Geological Survey. 2010. "Estimated Use of Water in the United States County‐Level Data  for 2005," U. S. Department of the Interior.  

 

24  The state is over 110,000 square miles, however, so summary measures do not  adequately address regional water availability within Nevada. Most of the population of  Nevada  (72%)  lives  in  Las  Vegas  and  its  surrounding  suburbs  in  Clark  County.  This  population receives about 90% of its water endowment from the Colorado River, which  originates outside of Nevada and which must serve even larger downstream demands in  Arizona, California and Mexico (Lippert and Efstathiou, 2009). Hundreds of miles to the  north,  the  urban  population  of  Reno  in  Washoe  County  and  the  counties  surrounding  Washoe make up another 22% of the population (Hardcastle, 2013). This northern area  receives  most  of  its  water  endowment  from  either  the  Truckee  or  Carson  River  and  related  groundwater  (Regional  Water  Planning  Commission,  2005).  The  Truckee  and  Carson rivers originate in the Sierra Nevada mountains in California, west of Nevada and  end  in  Pyramid  Lake,  a  terminal  lake  and  the  Stillwater  marshes  within  in  Nevada.  A  large  amount  of  the  water  in  these  two  rivers  is  reserved  to  preserve  wildlife  and  fisheries and to meet Native American water rights.   Most  water  scarcity  pressure  is  related  to  these  two  urban  regions.  Clark  and  Washoe  Counties  account  for  about  31%  of  total  state  water  withdrawals  (Table  2‐1).  Economic activity in the urban regions includes a large casino hotel and gambling sector.  Water withdrawals are spread throughout the state, with the agricultural sector being  by far the largest rural user of water. Mining and electricity generation are also heavy  water users in rural areas. Controversial inter‐basin water pipelines to bring agricultural  water from distant rural areas into the two highly populated regions have been under  consideration.  

 

25  2.3

Description of I‐O Framework, CGE Model and Data 

 

2.3.1 IO framework   

To find virtual water flows it is necessary to account for both direct and indirect  water  consumption.  Leontief  originally  attempted  to  carry  out  the  inter‐industry  input  output  framework  with  physical  units  of  materials.  Although  this  proved  difficult,  the  method has remained useful for tracing such things as energy, pollutants or water used  or emitted during production processes. The framework used in this paper is described  in Dietzenbacher and Velazquez, 2007 and uses a traditional approach also described in  Miller  and  Blair  (2009)  as  the  most  straightforward  of  the  environmental  accounting  extensions  to  Leontief’s  I‐O  method.7  This  method  uses  a  separate  matrix  (in  this  application, a vector) of water intensity flows by sector, given in terms of direct water  use  per  dollar  of  output.  The  framework  does  not  include  direct  water  use  by  final  demand institutions, since the primary interest is movement of virtual water embodied  in agricultural and other trade goods.  The  elements  of  the  I‐O  framework  are  as  described  in  Dietzenbacher  and  Velazquez and are applied to aggregated Nevada IMPLAN data described below:  

A 20 by 20 matrix of inter‐industry coefficients, A 



A 20 by 8 matrix of final demands, F. Final demands include three income  levels  of  households,  government  sectors  and  investment,  foreign  and  domestic exports 



A 20 by 1 vector of outputs, x 

                                                        7

 

 Miller and Blair, 2009. P. 400. 

26  

V, a 4 by 20 matrix of value added 



M, a 20 by 20 matrix of inter‐industry imports 



γ, a 20 by 1 vector of water use per dollar of output. 

The classic I‐O question is, given a final demand vector, f, what level of output, x,  will be necessary to produce the final demand? The classic equation for this problem is:    which can be solved for x yielding:      is  the  Leontief  matrix,  L. To  solve  the  similar  problem,  given  f how 

where 

much  direct  and  indirect  water  consumption  is  required  to  produce  it,  the  analogous  equation is:  ′   where   is a vector which gives total direct and indirect water use by sector.  Data for inter‐industry transactions and trade flows was taken from the IMPLAN  database  for  Nevada  for  the  year  2010  (Minnesota  IMPLAN  Group,  2011).8  IMPLAN  relies  on  data  from  a  variety  of  federal  government  databases  such  as  the  Bureau  of  Labor Statistics Quarterly Census of Wages and Employment, the Census Bureau County  Business  Pattern  data,  Census  of  Population  and  the  Annual  Survey  of  Manufacturing,  the Census of Agriculture, Bureau of Economic Analysis Regional Economic Information                                                          8

 This database was modified so as to better represent the Nevada economy and for use as the water CGE  database. The water utility sector, originally primarily within the state and local government sector in  IMPLAN, was moved so that all activity takes place in the water utility sector. Small amounts of institution  sales of agricultural commodities were re‐characterized as imports. Also, estimates of hay imports were  reduced so that local demands are met first by local supply. 

 

27  System and more. The 440 industry sectors in IMPLAN were aggregated to 20 sectors.  Commodity  by  industry  and  trade  accounts  were  converted  into  industry  by  industry  accounts  using  the  industry‐based  technology  assumption.9  Some  final  payments  to  other property income were moved to a water final payments row to connote rents to  water rights owners in the CGE model. See essay 3 for more detail.  There are three different options for determining trade flows in version three of  IMPLAN. The trade flows used in this analysis are from the IMPLAN national trade flows  model.  This  model  is  described  in  Lindall  et  al.  (2006).  A  doubly  constrained  gravity  model which uses IMPLAN derived commodity supply and demand is used to estimate  inter‐county  level  imports  and  exports.  This  model  also  uses  data  from  the  Oak  Ridge  National  Labs  on  county  to  county  distances  and  Commodity  Flows  Survey  data  by  commodity.  No  data  exists  on  the  movement  of  services  between  regions  within  the  United  States,  so  services  are  estimated  using  a  parameter  on  the  gravity  model  that  constrains services to be delivered primarily to its closest customers.  The  water  use  intensity  factors  were  estimated  using  a  method  suggested  by  Blackhurst  et  al.  (Blackhurst  et  al.,  2010a,  b)  and  modified  for  use  with  state  level  IMPLAN data. The method and its adaptation are described in Appendix A. Water use in  this  analysis  is  estimated  water  consumption,  except  where  noted.  United  States 

                                                        9

Everything an activity produces is assumed to use the same recipe. Thus if the hay sector produces both  hay and vegetables, the same inputs of production are assumed to be used for both activity outputs. See  p. 192 Miller and Blair, 2009 Miller, Ronald E. and Peter D. Blair. 2009. Input‐Output Analysis:Foundations  and Extensions Cambridge, UK: Cambridge University Press.  

 

28  Geological Survey (USGS) return rate estimates are applied to each sector (Smith et al.,  2011) to find an estimate for water consumption given water withdrawals.   2.3.2 CGE Model   

The  CGE  model  uses  the  same  data  as  the  I‐O  framework  with  the  same  20‐ sector  aggregation,  in  general. However,  there are  some  differences  between  the two  datasets. The CGE model contains additional data which completes the necessary social  accounting matrix. The CGE model retains the use and make table for modeling prior to  calculation  of  the  virtual  water  multipliers.  Additional  IMPLAN  data  on  sales  of  commodities  by  institutions,  as  well  as  transfers  between  institutional  sectors,  completes  the  social  accounting  matrix  used  to  calibrate  the  CGE  model,  while  additional  USGS  water  use  estimates  for  direct  use  by  households  is  used  to  help  apportion initial water use by institutions.   The  Washington  State  University  regional  CGE  model  (Stodick  et  al., 2004)  was  adapted to incorporate water as a factor of production. Instead of having one type of  water  as  is  the  case  in  the  I‐O  framework,  the  CGE  model  has  both  ‘raw’  and  treated  water. The raw water is a factor of production in the agricultural, mining, electrical and  water  utilities,  food  processing  and  manufacturing  sectors.  The  water  utility  sector  purchases  raw  water  which  is  used  to  produce  treated  water  purchased  by  other  industry sectors and by institutions. Total water use and water intensity factors used to  calculate the virtual water content remain the same for both the I‐O framework and the  base  CGE  model  however.  Unlike  the  I‐O  framework,  the  CGE  model  incorporates  a  constraint on total water availability equal to the current demand for water in the I‐O 

 

29  framework. It also allows for substitution of inputs between water, labor and capital in  response  to  relative  prices  as  well  as  changes  in  consumer  demand  in  response  to  relative  prices,  again,  unlike  the  I‐O  framework  described  above.  These  features  allow  for greater flexibility and realism when modeling water policy.  A  representative  firm  for  each  of  the  20  sectors  maximizes  profit  subject  to  a  nested  constant  elasticity  of  substitution  (CES)  production  function.  The  water  utility  sector,  unlike  other  sectors,  must  use  water  in  fixed  proportions  to  output  to  ensure  that  at  least  one  unit  of  raw  water  factor  is  used  for  each  treated  unit  of  water  produced.  Total  water  supply  is  fixed  but  is  mobile  between  sectors.  Labor  supply  responds  to  wages  and  is  fully  mobile  between  sectors.  Capital  is  fixed  and  sector  specific.  These  closures  approximate  a  short‐or  moderate  term  model.  Factors  are  rented  from  three  representative  households;  one  each  for  low,  medium  and  high  income  level  households.  These  households  maximize  Stone‐Geary  utility  functions  subject to the budget constraint given by the income from these factor rents as well as  government  transfers.  The  Stone‐Geary  function  allows  for  subsistence  levels  of  consumption to be specified for water utility, agricultural and other sector commodities.  Savings  is  investment  driven.  There  are  two  levels  of  government.  State  and  local  government  is  combined  into  one  government  level.  This  level  of  government collects  the  water  taxes.  A  fixed  portion  of  indirect  business  taxes  also  goes  to  the  state  and  local government and it spends tax revenue in fixed proportions. It is required to have a  balanced budget. The federal government is allowed to run a deficit. Nevada is assumed  to be a small open economy that is a price taker in import and export markets. Imports 

 

30  and  exports  are  treated  with  the  standard  Armington  assumption  and  are  considered  imperfect substitutes for locally produced goods and services from the same sector and  are  substituted  or  transformed  according  to  a  CES  and  CET  functions.  For  fuller  documentation of the model and its equations, see section 4.3 and Appendix B.  2.4

Direct and Indirect Water Use by Sector  

 

Following Dietzenbacher and Velazquez, Table 2‐2 displays the vector of outputs,  x, the vector of water use per dollar, γ, and the total direct water use per sector, w. Also  displayed  in  Table  2‐2  are  the  virtual  water  multipliers,  ε γ’* I‐A ‐1, which  give  the  water  requirements  for  a  unit  of  final  demand  by  sector,  as  well  as  the  ratio  of  the  virtual water coefficient to the direct water coefficient, εi/γi. The same data is used for  the base CGE model and I‐O framework. Virtual water multipliers for the I‐O model and  base CGE model are the same.   Most of the direct water use occurs in the agricultural sector despite its relatively  small value of output. Other heavy direct water using sectors are mining and electricity.  When  comparing  the  direct  water  use  coefficient  to  the  virtual  water  multiplier  agricultural  final  demand  uses  relatively  little  extra  water  through  indirect  water  use  with  the  exception  of  the  livestock  sector.  In  contrast,  the  food  processing  sector  requires  more  than  250  times  the  direct  and  indirect  water  consumption  for  a  unit  of  final  demand  than  a  unit  of  processed  food  output  requires  directly  in  production  of  output.  This  is  because  one  of  its  largest  inputs  is  agricultural  produce.  Construction  sector  final  demand  also  is  a  relatively  heavy  user  of  water  when  indirect  use  is  considered.  On  average,  virtual  water  in  final  demand  is  about  four  times  the  direct 

 

31  water use in output for service sectors, and three and a half times direct water use in  output for manufacturing.  Table 2‐2. Water Use, Output and Virtual Water Multipliers for NV Industry Sectors  Direct water  Virtual  Total direct  use  water  Ratio,  Value of output,  water use,  coefficients,  multipliers,  εi/γi  xi ($)  wi (AF)  γi*  εi**  2086.9 395,312,439 824,996  2115.0 1.0 421.0 233,321,417 98,232  784.4 1.9 370.2 106,081,312 39,269  534.7 1.4 209.1 85,862,306 17,950  218.3 1.0 570.9 88,804,654 50,699  576.5 1.0   909,382,128 1,031,146        1133.9       1236.3 1.1   2.1 1,199,180,430 2,496  7.5 3.6 4.6 6,061,269,020 27,813  8.0 1.8 18.6 1,702,551,076 31,623  18.7 1.0 0.0 825,412,436 0  1.0 NA 0.1 9,940,198,269 839  3.5 41.2

Sector  HAY  LIVESTOCK  DAIRY  VEG & MELON  OTHER AG  Ag subtotal  Average  OTHER MINING  METAL MINING  ELECTRICITY  WATER UTILITY  CONSTRUCTION  RESIDENTIAL  CONSTR.  FOOD PROCESSING  MANUFACTURING  Manufacturing  subtotal  Average 

0.1 0.2 0.2

1,785,402,441 2,225,962,737 10,811,531,937

  34,551,508,346 1.9   

TRANSPORT&UTIL  BANKS,INSUR.,REAL  ESTATE  TRADE  OTHER SERVICES  HEALTHCARE  RECREATION  FOOD&DRINK  Services subtotal  Average 

0.1

11,476,660,639

0.0 37,883,994,699 0.1 16,325,126,301 0.2 42,214,069,317 0.1 9,686,593,042 0.5 22,203,405,611 0.2 8,494,554,741   148,284,404,350 0.2     

Grand total  Grand average 

*AF/million $ output  **(AF/million $ final demand) 

 

  183,745,294,824 6.1   

121  391  1,866  65,150          980  1,588  1,136  6,335  1,032  10,547  1,949  23,568          1,119,863       

4.9 72.6 44.5 253.3 0.6 3.5    6.6

3.5

0.3

3.3

0.6 0.3 0.4 0.4 1.1 1.7

14.2 4.6 2.9 3.3 2.4 7.5   

0.7

4.1   

6.1

1.0

32  2.5    

Results  Using the virtual water multipliers, I compare the virtual water content (VWC) of 

the final demand sectors. VWC of product i for final demand sector k is calculated as:   VWCik fik*εi,   where fik is the final demand for product i in final demand sector k. In Table 2‐3 each  sector  and  super‐sector’s  percentage  of  total  final  demand  is  given.  These  can  be  compared  with  the  sector’s  percentage  of  total  VWC.  For  example,  exports  outside  of  the  region  are  42%  of  total  final  demand  but  contain  83%  of  the  total  VWC.  The  agricultural sector accounts for only about one half of one percent of total final demand.  Over  80%  of  this  is  for  export.  This  means  that  69%  of  total  VWC  of  final  demand  is  embodied in agricultural exports. Final demand for local manufacturing and for export  are almost an even split, with VWC somewhat higher in exports. Services make up the  largest  portion  of  final  demand.  VWC  for  services  is  small  and  is  about  evenly  split  between local demand and exports.  2.5.1 Imposition of a Water Tax    Dietzenbacher  and  Velazquez  show  how  the  virtual  water  multiplier  gives  the  price  increase  of  the  product  in  sector  i  if  water  prices  are  increased  or  equivalently,  taxed.10  I  follow  their  demonstration  and  Miller  and  Blair  to  give  this  cost‐push  interpretation  of  the  I‐O  model.  In  an  input‐output  model,  one  set  of  accounting  equations  sets  total  output  (which  is  also  equal  to  total  outlay)  equal  to  total  input                                                          10

 Dietzenbacher, Erik and Esther Velazquez. 2007. "Analysing Andalusian Virtual Water Trade in an  Input‐Output Framework." Regional Studies, 41(2), p. 190‐191.  

 

33  costs.11 This reflects zero profit for firms when the economy is in equilibrium. Thus for  each sector j, we have   x

z

m

v  

Table 2‐3. Comparison of final demands and VWC* for local use and for export  Sector  HAY  LIVESTOCK  DAIRY  VEG & MELON  OTHER AG  Agriculture subtotal  OTHER MINING  METAL MINING  ELECTRICITY  WATER UTILITY  CONSTRUCTION  RESIDENTIAL  CONSTR.  FOOD PROCESSING  OTHER  MANUFACTURING  Mfg. subtotal  TRANSPORT&UTIL  BANKS,INSUR., REAL  ESTATE  TRADE  OTHER SERVICES  HEALTHCARE  RECREATION  FOOD&DRINK  Services subtotal  Grand total 

Local final  demands  0.01% 0.03% 0.00% 0.04% 0.01% 0.08% 0.01% 0.70% 0.45% 0.43% 5.69%

0.19% 0.10% 0.04% 0.02% 0.05% 0.40% 0.71% 3.21% 0.11% 0.01% 0.37%

0.20% 0.13% 0.04% 0.05% 0.05% 0.47% 0.72% 3.91% 0.56% 0.44% 6.06%

VWC*  local  1.84% 2.62% 0.01% 1.03% 0.44% 5.93% 0.01% 0.73% 1.09% 0.05% 2.55%

1.22% 0.47%

0.02% 0.90%

1.24% 1.37%

0.77% 2.69%

0.67% 9.64% 2.50%

6.27% 11.60% 2.65%

6.94% 21.23% 5.14%

0.05% 0.49%  0.55% 7.94% 10.11%  18.05% 0.09% 0.10%  0.19%

13.03% 7.96% 14.42% 6.60% 1.34% 2.72% 48.56% 58.28%

4.33% 2.12% 4.83% 0.04% 13.42% 2.34% 29.73% 41.72%

17.36% 10.08% 19.25% 6.64% 14.76% 5.06% 78.29% 100.00%

1.00% 0.33%  1.33% 0.33% 0.09%  0.41% 0.80% 0.27%  1.06% 0.30% 0.00%  0.30% 0.19% 1.94%  2.13% 0.61% 0.52%  1.13% 3.31% 3.24%  6.55% 17.19% 82.81%  100.00%

Exports 

Total 

VWC*  exports  52.36%  10.44%  2.65%  0.46%  3.55%  69.46%  0.69%  3.32%  0.25%  0.00%  0.17% 

VWC*  total  54.20% 13.07% 2.65% 1.49% 3.99% 75.39% 0.69% 4.05% 1.34% 0.06% 2.71%

0.01%  5.18% 

0.79% 7.87%

*Virtual water content 

                                                        11 Miller, Ronald E. and Peter D. Blair. 2009. Input-Output Analysis: Foundations and Extensions Cambridge, UK: Cambridge University Press, pp. 43-47.

 

 

34  where zij are the elements of the matrix of sales and purchases between industries. xj  represents the value of output for sector j, mij is purchase of import i by industry j, and  vfj is amount of factor f needed in industry activity j. This accounting equation, which is  in accord with constant returns to scale and perfect competition, requires the value of  output be equal to the value of the inputs to production: intermediate inputs, imports  and value added components such as labor and capital. The usual assumption in input‐ output models is that the unit of x is chosen such that the price is equal to one.  Dividing  through by xj we have  1

z /x

m /x

v /x  

or  p

1

a

m /x

v /x  

where  the  a are  the  elements  of  A,  the  matrix  of  inter‐industry  coefficients.  This  equation  can  be  interpreted  as  giving  unit  costs  for  sector  j.  Considering  all  sectors  at  once, in vector notation this can be written as:    where ek is a vector of ones of length k, N is the number of industries and F is the  number of factors. Rearranging and substituting the Leontief matrix L for  I‐A ‐1 we  have:  ′

 

 

35  Now suppose that there is a new tax, t, for water use. The new cost of a unit of  production from sector j, p p

, will be:   p

a

m /x

v /x

w /x  

where w  is the new cost of water in sector j. As we are imposing a per unit water tax, w

t ∗ w where w is the total number of units of water required in sector j for 

output xj. Rewriting in vector notation we have:  ′

 

Thus the changes in price due to the new water tax are:  ′

t ’

t  

which is the tax multiplied by the virtual water multipliers.  For example, if water consumption were taxed at $10 per acre‐foot in the case of  the Nevada, the unit price of hay would increase by 2%, and the unit price of livestock  would increase by almost 1%. The unit prices of other agricultural goods would increase  modestly, while price increases in other sectors would be negligible (Table 2‐4).  Dietzenbacher  and  Velazquez  state  that  full  exploration  of  the  imposition  of  a  water tax would require “demand elasticity’s or a computable general equilibrium (CGE)  model. . .”.12 This is because the water tax or price increase would change relative prices  which in turn would change equilibrium quantity demanded and supplied for water as  well as other factors and goods. The I‐O model does not allow for this price response.  Accordingly, I use a CGE model to explore the imposition of a similar water tax. This is                                                          12

 

 Ibid. p. 191. 

36  complicated  because  of  water  being  both  a  factor  and  an  intermediate  input.  To  get  close to replicating the IO model tax both the factor and intermediate input must be   Table 2‐4. Price change for sector if water is taxed  Sector  HAY  LIVESTOCK  DAIRY  VEG & MELON  OTHER AG  OTHER MINING  METAL MINING  ELECTRICITY  TRANSPORT&UTIL  WATER UTILITY  CONSTRUCTION  RESIDENTIAL CONSTR.  BANKS,INSUR., REAL ESTATE  FOOD PROCESSING  OTHER MANUFACTURING  TRADE  OTHER SERVICES  HEALTHCARE  RECREATION  FOOD&DRINK    Water factor costs to  producer inclusive of tax  Water factor rents  Industry water withdrawals  Industry water consumption  Employment  Value‐added 

IO Model   2.115% 0.784% 0.535% 0.218% 0.576% 0.008% 0.008% 0.019% 0.000% 0.001% 0.003% 0.005% 0.001% 0.045% 0.001% 0.000% 0.000% 0.000% 0.001% 0.002%   10.152% 0.0% 0.000% 0.000% 0.000% 0.000%

Scenario 1* 

Scenario 2** 

0.007% 0.005% 0.002% 0.002% 0.001% 0.000% 0.000% 0.003% 0.002% ‐0.427% 0.007% 0.001% 0.004% 0.001% 0.001% 0.002% 0.005% 0.002% 0.000% 0.002%  

0.245%  ‐0.124%  ‐0.096%  0.016%  0.013%  0.000%  ‐0.001%  0.005%  0.003%  ‐0.425%  0.008%  0.003%  0.005%  0.001%  0.000%  0.002%  0.005%  0.002%  0.000%  0.002%   

0.00% ‐11.064% ‐0.073% ‐0.078% 0.009% ‐0.003%

0.00%  ‐10.948%  ‐0.073%  ‐0.645%  0.009%  ‐0.003% 

*Scenario 1: CGE model with water tax based on average water consumption rate  **Scenario 2: CGE Model with a sector specific water consumption tax rate 

 

37  taxed.  In  the  IO  model,  there  is  only  one  kind  of  water  consumed,  measured  by  the  direct water coefficients given in AF per million $ of output, γ.13 In the CGE model there  are  two  types  of  water,  ‘raw’  water  purchased  as  a  factor  of  production,  and  treated  water,  purchased  as  a  commodity  from  the  water  utility  sector.  A  unit  water  tax  is  imposed on the raw water factor and the treated water commodity separately. The tax  on intermediate demand for treated water, t

,

, is an additional cost paid by the 

firm for each unit of treated water, driving a wedge between the price received by the  water  utility  sector  for  a  unit  of  water,  PQ t

treated water, who will pay  PQ state  government  of  ∑ t

,  and  the  firms  which  purchase  the 

,

,

QINT

,

. The tax generates revenue for the 

  where  QINTwater‐c,a  is  the  quantity  of 

treated  utility  water  demanded  by  the  producer  as  intermediate  inputs  to  activity  a.  Similarly, the unit tax on the raw water factor, tufwater,a, is an additional cost paid by the  firm  for  each  unit  of  raw  water  purchased  from  factor  owners  at  water  factor  rent,  WF

,

. The tax generates revenue for the state government of ∑ tuf

,

QF

,

 

where QFwater,a is the quantity of raw water demanded by the producer as a factor input  to  activity  a.  The  taxes  are  incorporated  into  the  CGE  model  in  the  zero  profit  conditions,  PA

PQ

t

,

ica

,

WF ,

tuf ,

V,  

where ica is the inter‐industry coefficient parameter which gives quantity demanded of  commodity c  in  production  activity a  (inter‐industry  inputs  are  combined  in  a  Leontief                                                          13

 

To avoid double‐counting of water use, the water utility’s water consumption is not counted. 

38  aggregate  in  the  model),  and  V ,   gives  the  variable  quantity  of  factor  f  required  for  a  production of one unit of activity a.  Demand  for  the  treated  water  commodity  has  been  specified  as  a  fixed  proportion  to  output,  so  no  further  specification  of  the  commodity  tax  is  required.  However,  for  the  raw  water  factor,  firms  must  maximize  profit  subject  to  CES  production  functions.  Factor  demand  equations  derived  from  the  specified  production  functions are: 

WF ,

PVA ad vashare

tuf ,

δ , QF ,

δ , QF ,

 

  where  PVA

PA

PQ

t

,

ica , , 

and  vashare  is  the  share  of  total  outlay  spent  on  intermediate  inputs  that  are  not  factors, ada is a shift parameter, δf,a is a share parameter and ρa is a CES exponent.   Two  policy  scenarios  are  modeled.  Industries  in  the  CGE  model  must  pay  for  their raw water withdrawals, not their water consumption. In order to account for this  difference between the I‐O framework and the CGE model, in the first scenario the tax is  imposed on water withdrawals reduced by the average rate of water return for either  treated water or raw water for the entire economy:   tuf t

 

,

,

0.6009 ∗ t 

0.1704 ∗ treatwater ∗ t 

39  Treatwater  is  the  conversion  factor  from  units  of  treated  water  commodity  to  acre‐ feet. Each industry sector pays the same tax rate based on their water withdrawals.   In the second scenario the tax is based on water consumption by sector. In this  scenario industry sectors pay differing water tax levels based on their estimated return  flows with those who return more water paying a lower tax rate on their withdrawals.  See  Table  2‐5  for  estimated  consumption  rates  by  sector.14  Thus,  the  tax  rate  on  withdrawals differs depending on return rates for the sector:   tuf t

, ,

CONVERT ∗ t,  CONVERT ∗ treatwater ∗ t. 

CONVERT  is the consumption rate for industry a. No tax is imposed on the water utility  sector for raw water factor use in any of the scenarios. The tax revenue is collected by  the state government and increases state government spending proportionally. Results  are given in Tables 2‐4 and 2‐5.  Sector price changes for the three approaches are given in Table 2‐4, and display  three quite different patterns. For the I‐O model, the taxes on the water input are paid  by the producing industry sector and the cost of an industry consuming an acre‐foot of  water  increases  10%.  The  customers  for  their  goods  and  services  do  not  respond  to  changes  in  price.  The  consumers  have  infinitely  inelastic  demand,  and  therefore  cost  increases  in  the  water  factor  are  ultimately  passed  forward  and  completely  borne  by  purchasers of the commodities. All sector output prices are forced up due to the tax in  proportion to the importance of virtual water in the production process. The hay sector                                                          14

 

 The estimates are derived from USGS estimates from Smith et al. 2011. See Appendix A for more detail. 

40  experiences  the  largest  increase  in  the  price  of  its  outputs  (2.1%),  followed  by  a  0.8%  increase  in  the  price  of  livestock  industry  outputs  and  modest  increases  in  other  agricultural  sector  goods.  Price  increases  in  the  rest  of  the  economy  occur  but  are  negligible. There are no decreases in price.  In contrast, in the CGE model for scenario 1 with tax imposed across the board  on average consumption, the water factor is supplied inelastically and this forces the tax  increase to be borne by the owners of the water factor, reducing their rents. In the CGE  model,  the  rent  received  by  water  factor  owners  decreases  by  11%.  Some  subtle  changes in the price of output take place due to the tax, but they are very small, with  the water utility commodity tax creating the largest change (‐0.4%). For the water utility  sector, which does not get directly taxed on its water factor input, the sales tax on its  product  does  not  outweigh  decreased  rents  paid  to  factor  owners  for  water  factor  inputs. Treated water prices decrease and demand increases despite the sales tax on its  product. In scenario 2, the inelastic supply of the water factor again means that factor  owner’s  water  rent  decreases  by  11%.  However,  since  water  taxes  now  reward  industries  with  higher  water  return  rates,  these  differential  tax  rates  do  noticeably  change  industry  output  prices,  both  increasing  and  decreasing  prices.  Livestock  and  dairy sectors return more of the water that they use than do other agricultural sectors,  and the price of their output decreases slightly by about 0.1% despite the 0.2% increase  in the price of the hay input.    

 

41  Table 2‐5. Change in quantity of water consumed if water is taxed and consumption  rates   

Scenario 1 

HAY  LIVESTOCK  DAIRY  VEG & MELON  OTHER AG  OTHER MINING  METAL MINING  ELECTRICITY  TRANSPORT&UTIL  WATER UTILITY  CONSTRUCTION  RESIDENTIAL CONSTR.  BANKS,INSUR., REAL ESTATE  FOOD PROCESSING  OTHER MANUFACTURING  TRADE  OTHER SERVICES  HEALTHCARE  RECREATION  FOOD&DRINK  TOTAL 

‐0.08% ‐0.11% ‐0.06% ‐0.04% ‐0.06% ‐0.05% ‐0.04% ‐0.04% 0.00% NA 0.02% 0.00% 0.00% ‐0.01% ‐0.02% 0.00% 0.01% 0.01% 0.00% 0.00% ‐0.08%

Scenario 2  ‐1.48% 3.86% 3.16% ‐0.97% ‐1.21% 4.31% 4.35% ‐2.07% 0.00% NA 0.02% 0.00% 0.00% 1.05% 3.05% 0.00% 0.01% 0.01% 0.00% 0.00% ‐0.65%

Consumption  rate  67%  37%  37%  67%  67%  27%  27%  76%  15%  22%  15%  15%  15%  15%  15%  15%  15%  15%  15%  15%  55% 

  The  water  tax  policy  is  put  in  place  in  hopes  of  driving  more  efficient  use  of  water.  The  way  that  the  water  tax  effects  water  use  is  also  quite  different  in  the  two  different models and in each of the CGE scenarios. The cost push approach with the I‐O  framework  holds  quantities  constant  as  prices  change,  and  thus  is  of  little  value  in  evaluating the water tax policy’s effect on water use. Both CGE model scenarios assume  that the supply of water for withdrawal is supplied inelastically and in both models there  is  no  change  in  total  water  withdrawals  when  considering  the  economy  as  a  whole  inclusive  of  final  demand.  However,  total  industrial  water  consumption  does  decrease  by 0.08% in the first scenario, and by a somewhat larger amount in scenario 2 (0.65%) 

 

42  where taxes are applied differentially. Both scenarios bring about positive and negative  changes  in  sectoral  water  use,  but  the  differential  tax  brings  about  much  larger  more  discernable changes. Sectors that have higher rates of water return increase their water  use while heavier water users must decrease water use.  For  the  CGE  model  results,  in  scenario  1,  where  taxes  are  applied  according  to  the amount of water withdrawn, there is a very slight increase in employment and no  discernable  change  in  the  value  added  for  Nevada’s  economy.  The  second  scenario  produces more change in the production mix but still has little effect on employment or  value  added.  The  largest  negative  change  in  the  Nevada  economy  is  the  decrease  in  value‐added of 0.003% in scenarios 1 and 2 (Table 2‐4). The tax creates some distortions  but little changes in the economy. Again, the nature of the cost‐push analysis in the I‐O  framework does not allow any specific predictions about what changes could take place  across  the  Nevada  economy  since  quantities  are  held  constant  as  a  part  of  the  methodology.  In  both  CGE  model  approaches,  the  consequences  of  the  water  tax  are  small  for  the  Nevada  economy  overall,  but  factor  owners  bear  almost  the  entire  tax  burden. The consequences for overall water use are modest, with municipal water use  actually increasing under the specific taxes modeled in these simulations.   

The CGE model results are clearly more reflective of real word conditions in most 

cases than the cost push approach using the I‐O framework, for several reasons. First,  the price responsiveness and substitution behaviors allowed for with the CGE model are  clearly  more  reflective  of  a  real  economy.  By  its  assumptions,  the  I‐O  cost‐push  framework  cannot  reveal  to  us  how  water  consumption  by  sector  would  change  in 

 

43  response to a tax. Secondly, although the inelastic supply of water specified in the CGE  model  is  not  completely  realistic,  it  is  much  closer  to  reality  than  the  infinitely  elastic  supply posited in the typical I‐O framework. Lastly, the comparison of the I‐O framework  with  the  CGE  model  points  to  an  interesting  dilemma  for  the  economic  modeling  of  virtual  water  and  water  footprints.  In  calculations  of  virtual  water  content,  it  has  generally  been  agreed  that  water  consumption  is  the  correct  dimension  of  measurement.  The  consumed  water  could  be  ‘green’  water,  which  is  soil  moisture  provided by rainfall, or ‘blue’ water, which is water withdrawn from ground or surface  water supplies. Consumption is the portion of the green and blue water that evaporates,  transpires  or  otherwise  is  removed  from  the  region  in  question.  The  CGE  model,  however, must reflect financial transactions based on amounts of blue water withdrawn  for use, since that is what is paid for by industries in Nevada and in most regions.   For  the  two  CGE  scenarios,  a  tax  could  more  likely  be  imposed  on  water  withdrawals than on water consumption, especially, for agricultural water users where  return flows are difficult to measure. Thus the results found in scenario 1 are the most  likely result of a water tax. The water factor owners would bear the burden of the tax  while having little effect on water use. Of course, the CGE model in this essay may also  have a flawed representation with regard to modeling incentives due to the water tax.  In the model, factor owners and producers are separate entities. However, in Nevada,  and many other regions, factor owners and producers in agriculture are often the same  entity.  Incentives  to  change  Nevada  water  use  patterns  may  accordingly  be  different  than those modeled with the current version of the Nevada Water CGE. 

 

44  2.5.2 Leontief Experiment    According  to  the  Heckscher‐Ohlin  trade  theory,  regions  export  the  good  which  requires  the  relatively  abundant  factor  of  production  relatively  intensively.  One  might  expect  Nevada  would  export  water  thrifty  products  and  import  water  intensive  products,  since  Nevada’s  arid  climate  should  mean  it  does  not  have  a  comparative  advantage in relatively water‐intensive goods.  Following Leontief’s famous experiment  which found the United States to be exporting labor‐intensive goods rather than capital  intensive  goods  (Leontief,  1953),  and  Dietzenbacher  and  Velazquez,  I  compare  the  virtual water content in $1,000,000 worth of Nevada exports and $1,000,000 worth of  Nevada imports. The million dollars of exports and imports are assumed to mirror the  sectoral  distribution  of  total  exports  and  imports.  Virtual  water  content  (VWC)  of  producing  both  is  calculated  as  before.  The  VWC  of  imports  is  calculated,  following  Leontief’s technique, by assuming that the imports would have to be replaced using the  current Nevada production functions.  The  results  are  given  in  Table  2‐6.  One  million  dollars  of  exports  from  Nevada  contain 16% less virtual water (15 AF) than does $1 million of imports (18 AF) if they had  to  be  produced  in  Nevada.  For  the  agricultural  subsector,  import  and  export  VWC  is  relatively similar with high VWC exported in hay balanced out by high VWC imported in  “OTHER  AG”  which  includes  all  agricultural  products  other  than  hay,  livestock,  dairy,  vegetables and  melons.  For  manufactured  items,  high  VWC  in  metal  mining  exports  is  far  outweighed  by  Nevada  imports  from  the  food  processing  sector.  As  might  be  expected,  high  exports  of  the  relatively  water  intensive  recreation  sector,  which 

 

45  includes  casino  hotels,  makes  Nevada  services  exports  higher  in  VWC  than  its  service  imports. In balance, however, Nevada is clearly following Heckscher‐Ohlin trade theory  by exporting more water‐thrifty products than it imports.  Dietzenbacher  and  Velazquez  acknowledge  that  without  looking  at  two  factors  of  production  they  cannot  know  whether  Andalusia  truly  has  comparative  advantage  without assuming that it has relatively less water than its trading partners when   Table 2‐6. Virtual Water Content of $1 million worth of imports and exports  Sector 

HAY  LIVESTOCK  DAIRY  VEG & MELON  OTHER AG  Agriculture subtotal  OTHER MINING  METAL MINING  ELECTRICITY  WATER UTILITY  CONSTRUCTION  RESIDENTIAL CONSTR.  FOOD PROCESSING  OTHER MANUFACTURING  Manufacturing subtotal  TRANSPORT&UTIL  BANKS,INSUR.,REAL ESTATE  TRADE  OTHER SERVICES  HEALTHCARE  RECREATION  FOOD&DRINK  Services subtotal  Grand total  *Virtual water content   

 

Distribution of  $1 million in  exports  $           4,611  $           2,480  $              922  $              391  $           1,146  $           9,550 

VWC*  Distribution of $1  VWC*  exports  million in imports  imports (AF)  (AF)        9.75  $                3,298         6.98        1.95  $                2,055         1.61        0.49  $                1,052         0.56        0.09  $                1,435         0.31        0.66  $                6,398         3.69      12.94  $              14,238        13.15 

$         16,994  $         76,839  $           2,538  $              255  $           8,917  $              447  $         21,676  $       150,259  $       277,925 

      0.13        0.62        0.05        0.00        0.03        0.00        0.96        0.09        1.88 

$              25,565   $              19,350   $              17,932   $                     21   $              13,841   $                     99   $              90,783   $             408,397   $             575,989  

      0.19        0.16        0.34        0.00        0.05        0.00        4.04        0.25        5.02 

$         63,459  $       103,890  $         50,828  $       115,688  $              889  $       321,641  $         56,130  $       712,525  $     1,000,000 

      0.02        0.06        0.02        0.05        0.00        0.36        0.10        0.60      15.42 

$              80,549   $              77,956   $              27,478   $             171,446   $              31,591   $              19,968   $                   785   $             409,773   $          1,000,000  

      0.02        0.05        0.01        0.07        0.01        0.02        0.00        0.19       18.36 

46  to  other  factors  of  production.15  To  truly  test  the  Heckscher‐Ohlin  trade  theory,  we  would need to know the abundance of water relative to other factors of production and  have these ratios available for Nevada’s trading partners as well. Leontief’s experiment  does not use information about trading partners, however, but only the relative ratios  of factor inputs for exports and import replacements were they to be made within the  United States. Leontief examined both the labor and capital ‘embodied’ in his vectors of  traded goods, not just one or the other. To complete Leontief’s experiment I use a ratio  of a labor‐capital aggregate input with the water factor input for imports and exports.  The embodied labor‐capital content is found using the same methodology used to find  virtual water content. To approximate his experiment, I compare embodied water to an  aggregate  of  embodied  capital  and  labor,  reproducing  Leontief’s  table  for  these  two  inputs in Table 2‐7 (Leontief, 1953). Unlike Dietzenbacher and Velazquez in Spain, I find  that  Nevada  exports  and  imports  do  conform  to  the  Heckscher‐Ohlin  trade  theory.  Exports  from  Nevada  have  relatively  more  labor  and  capital  embodied  in  them  than  virtual water.  Table 2‐7. Domestic Labor‐Capital Aggregate per million $ of Nevada Exports and  Import Replacements of 2010 Average Composition    Labor‐Capital Aggr ($)  Water (AF) 

Import  Replacements   $     692,023    $                616,072   15.4 18.4 Exports 

Ratio  1.12  0.84 

                                                              15

 P. 195, Dietzenbacher, Erik and Esther Velazquez. 2007. "Analysing Andalusian Virtual Water Trade in  an Input‐Output Framework." Regional Studies, 41(2), pp. 185‐96. 

 

47  2.5.3  Import Substitution Strategy: Implications of a ‘Local Food’ Strategy    Nevadans  imported  an  estimated  $6.9  billion  worth  of  agricultural  and  food  processing sector commodities in 2010 (see Table 2‐8). The virtual water content (VWC)  of  these  commodities,  if  they  had  to  be  replaced  using  current  Nevada  technology,  is  estimated  from  the  model  to  be  nearly  1.1  million  acre‐feet,  14%  more  virtual  water  than  is  contained  in  all  the  exports  of  Nevada  (Table  2‐9).  Net  Nevada  virtual  water  imports  are  estimated  to  be  273  thousand  AF  with  18%  of  the  total  Nevada  water  footprint falling outside the region. For local food demands to be met entirely locally   Table 2‐8. 2010 estimates of agricultural and food processing imports into Nevada  with virtual water content  % of total  Food and Ag  % of total  VWC of food  VWC of food  Imports (millions  Food and Ag  and ag  imports    and ag   of $)  imports  (AF)  imports  HAY   $        215.6 3%         456,048   41% LIVESTOCK   $        134.3 2%         105,376   9% DAIRY   $          68.7  1%           36,758   3% VEG & MELON   $          93.8  1%           20,487   2% OTHER AG   $        418.3  6%         241,134   21% FOOD   $     5,935.0  86%         264,177   24% PROCESSING  TOTAL   $     6,865.8  100%       1,123,980   100%   would require changes in industry size. The size of local food processing and agricultural  sectors would have to expand. In addition, preferences would likely need to change so  that  local  replacements  of  currently  imported  foodstuffs  were  available.16  If  it  is  assumed that water in Nevada is already completely allocated, then it would be difficult                                                          16

 The model is currently aggregated in such a way that there are no non‐comparable imports. However,  Nevada clearly has many non‐comparable imports of agricultural products at a more disaggregated level. 

 

48  to  completely  meet  local  food  needs  locally,  given  the  constraint  on  water  supply,  merely by forgoing production of exports. Changes in technology, preferences or both  would need to occur.  Local  food  advocates  are  currently  encouraging  a  variation  of  the  ‘buy  local’  import  substitution  strategy,  hoping  to  promote  economic  development  and  wise  resource  use,  amongst  many  other  goals.  For  example,  one  report  by  a  local  food  supporter’s coalition advocates increasing the proportion of food obtained locally by  Table 2‐9. Nevada 2010 Water Footprint (AF of Water Consumed)  Nevada 2010 water footprint summary table      1  Direct institution water use 

 

Base (AF)  146,301

2  Industry use 

1,119,863

3  Total direct water use 

1,266,164

  4  VWC exports 

927,408

5  VWC imports 

1,200,323

6  Footprint (1+2‐4+5) 

1,539,080

     

Net imports VWC (6‐3)    Per capita footprint 

 

Percent of footprint falling outside of  region 

272,916 0.58 18%

    25% as a step towards full self‐sufficiency in food (Masi et al., 2010). Given that Nevada  would seem to be using its comparative advantage in water thrifty goods and exporting  less  water  intensive  goods  than  it  is  importing,  a  local  foods  strategy  may  be  disadvantageous  to  the  state  economy.  If  one  assumes  there  are  no  externalities  or  other distortions in the NV economy, then the current optimum mix of imports is one  with  more  water  intensive  products  than  the  average  optimum  mix  of  exports  from 

 

49  Nevada.  If  based  on  the  current  average  production  mix,  a  ‘local  food’  import  substitution  strategy  might  prove  unwise  unless  it  can  be  shown  that  there  are  agricultural sectors which can produce commodities of equal or greater quality at equal  or lower cost. In addition, the VWC of imports compared to exports indicates that there  would not be enough water to produce the current mix of imports within Nevada. Less  water is used to produce exports than is used to produce imports. Again, if we assume  that  there  are  no  externalities  and  competitive  markets  for  water,  interventions  increasing local food production may imply a less efficient allocation of water resources.  However, both short term and long term water markets as well as agricultural markets  are well‐known to have distortions. Also, the I‐O framework is descriptive only. It cannot  model the price responsiveness that would help to make an adaptation to a local foods  strategy possible.   2.5.4 Nullification of Agricultural Exports    Again following Dietzenbacher and Velazquez, I investigate the effect on the  Nevada economy of nullifying the exports of the agricultural sector but compare the  results obtained from the I‐O framework and the CGE model. Suppose Nevada were to  cease exporting any primary agricultural goods. The results of this decrease in exports  are shown in Table 2‐10 for the I‐O model and in Table 2‐11 for the CGE model.   In the CGE model, demand for agricultural exports is driven to zero by specifying  an  exogenous  downward  shift  in  demand  outside  the  region  such  that  Nevada  agricultural exports are no longer competitive: 

 

50  PER

,

PWE

,

∗ 1

shift

,

 

where PERc,t is regional price received for exports of commodity c and region t, PWEc,t is  the exogenous price paid for exports by purchasers outside the region and shiftc,t is the  specified shift in demand.  Table 2‐10. Effects of the nullification of ag exports ‐ I‐O model  Sector 

HAY  LIVESTOCK  DAIRY  VEG & MELON  OTHER AG  Agriculture subtotal  OTHER MINING  METAL MINING  ELECTRICITY  WATER UTILITY  CONSTRUCTION  RESIDENTIAL CONSTR.  FOOD PROCESSING  OTHER  MANUFACTURING  Manufacturing  subtotal  TRANSPORT&UTIL  BANKS,INSUR.,REAL  ESTATE  TRADE  OTHER SERVICES  HEALTHCARE  RECREATION  FOOD&DRINK  Services subtotal  Grand total 

 

 

Final  Water  Demand  (consumption)  savings 

Value  Added 

Employment  Effects 

‐97.28% ‐82.09% ‐99.81% ‐30.79% ‐94.06% ‐85.61%

‐78.92% ‐74.78% ‐52.56% ‐27.64% ‐88.27% ‐77.09%

‐78.92% ‐74.78% ‐52.56% ‐27.64% ‐88.27% ‐69.20%

‐78.92%  ‐74.78%  ‐52.56%  ‐27.64%  ‐88.27%  ‐76.15% 

Trade  Balance  (millions  of $)  ‐$148 ‐$85 ‐$34 ‐$16 ‐$55 ‐$338

0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%

‐0.04% 0.00% ‐0.45% NA ‐0.04% 0.00% ‐0.13%

‐0.04% 0.00% ‐0.45% ‐0.64% ‐0.04% 0.00% ‐0.13%

‐0.04%  0.00%  ‐0.45%  ‐0.64%  ‐0.04%  0.00%  ‐0.13% 

$0 $0 $1 $1 $1 $0 $2

0.00%

‐0.06%

‐0.06%

‐0.06% 

$3

0.00%

‐0.22%

‐0.08%

‐0.06% 

$7

0.00%

‐0.14%

‐0.14%

‐0.14% 

$3

0.00%

‐0.22%

‐0.22%

‐0.22% 

$7

0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% ‐0.41%

‐0.10% ‐0.07% 0.00% ‐0.01% ‐0.01% 0.05% ‐71.00%

‐0.10% ‐0.07% 0.00% ‐0.01% ‐0.01% ‐0.10% ‐0.27%

‐0.10%  ‐0.07%  0.00%  ‐0.01%  ‐0.01%  ‐0.08%  ‐0.37% 

$1 $2 $0 $0 $0 $14 ‐$316

51  Table 2‐11. Effects of the nullification of ag exports – CGE Model  Sector 

Value  Final  Water  Demand (consumption)  Added  savings 

HAY  LIVESTOCK  DAIRY  VEG & MELON  OTHER AG  Agriculture subtotal 

‐96.62% ‐79.13% ‐97.95% ‐32.29% ‐88.56% ‐83.84%

‐92.37% ‐50.30% ‐95.57% 193.06% ‐51.62% ‐77.40%

‐90.67% ‐90.91% ‐92.51% ‐49.08% ‐96.86% ‐86.13%

0.17% 0.21% 0.13% 0.13% ‐0.03% 0.02% 0.32%

232.57% 328.70% 419.71% 151.81% 151.85% 152.79% 131.12%

0.06% 0.20% ‐0.53% ‐0.02% ‐0.03% ‐0.01% 0.64%

0.08%  0.21%  ‐0.35%  1.54%  ‐0.03%  ‐0.01%  0.54% 

$3 $12 $9 $0 $0 $0 $15

0.06%

224.07%

0.01%

0.01% 

$36

0.05%

207.78%

‐0.15%

0.05% 

$75

0.13%

151.81%

‐0.02%

‐0.01% 

$0

OTHER MINING  METAL MINING  ELECTRICITY  WATER UTILITY  CONSTRUCTION  RESIDENTIAL CONSTR.  FOOD PROCESSING  OTHER  MANUFACTURING  Manufacturing  subtotal 

Employment  Trade  Effects  Balance  (millions  of $)  ‐89.13%  ‐$240 ‐89.40%  ‐$124 ‐87.37%  ‐$50 ‐40.09%  ‐$22 ‐95.95%  ‐$50 ‐88.84%  ‐$486

TRANSPORT&UTIL  BANKS,INSUR.,REAL  ESTATE  TRADE  OTHER SERVICES  HEALTHCARE  RECREATION  FOOD&DRINK  Services subtotal 

0.26%

156.22%

0.04%

0.03% 

‐$8

0.18% 0.04% ‐0.05% 0.05% 0.23% 0.12%

191.40% 119.72% 149.89% 144.57% 141.78% 145.83%

0.10% 0.10% 0.41% 0.08% 0.25% 0.10%

0.09%  0.09%  0.39%  0.07%  0.23%  0.10% 

‐$1 ‐$7 $1 $2 $3 ‐$11

Grand total 

‐0.29%

‐11.29%

‐0.16%

‐0.24% 

‐$423

  The  resulting  changes  in  final  demand,  value‐added,  employment  and  trade  balance equilibrium values are reported in Table 2‐11. Results for the CGE model and I‐O 

 

52  framework  cannot  be  precisely  parallel  for  several  reasons.  The  CGE  model  has  a  full  make and use table including some institution sales of commodities while the I‐O model,   though  using  the  same  initial  make  and  use  values,  has  been  simplified.  Water  in  the  CGE  model  is  tracked  both  as  a  raw  water  factor  and  as  a  treated  water  commodity,  while in the I‐O framework, total water use is tracked with water use coefficients and to  avoid  a  double‐count  the  water  utility  uses  no  water.  However,  these  additional  differences are representative of the two different approaches and their strengths and  weaknesses.  For the I‐O framework, define value‐added multipliers  ∗ ∗

 

where    is  a  diagonal  matrix  with  1/xi  as  the  diagonal  elements.  Then  VMi*fik  is  the  value added impact of nullification of fik. In this case k denotes final demand for exports  (rather than home region final demand). Employment impacts can be defined in a very  similar way. If exports decline, imports will also decline and their decrease can be also  be found in a similar way. The trade balance in sector j will change by  1‐IMPMi * x ∗ I

A

*fik, where IMPMi denotes the proportion of outlay spent on imports for the 

ith industry.   In  the  I‐O  model,  the  final  demand  ‘shock’  is  the  nullification  of  agricultural  exports,  and  affects  only  those  sectors.  Water  consumption  decreases  by  77%  in  the  agricultural  sector  and  as  fewer  inputs  are  needed  throughout  the  economy,  small  decreases  in  water  use  in  other  sectors  are  experienced  as  well.  Just  as  water  supply  expands elastically in the I‐O model, so does it contract elastically. The end result is a  

 

53  71% decrease in industry water consumption in the economy. Because water is used in  fixed proportions, as agricultural sectors contract, water use simply contracts as well.   In contrast, in the CGE model, water is supplied inelastically with price bringing  supply and demand back into balance after the shift in demand for agricultural exports  occurs. As water prices decrease, the high value vegetable and melon sector uses even  more  water  despite  reducing  production  levels.  Similarly,  other  sectors  begin  to  substitute cheap water for other factors of production. As labor and water are released  from the agricultural sector, other industries are able to use these now cheaper inputs  to  expand  operations.  Industry  water  consumption  only  decreases  by  11%.  Although  there is a decrease in industry water withdrawals and in consumption levels across the  economy,  there  is  no  decrease  in  water  withdrawals  when  considering  the  entire  economy as final demand sectors buy more of the cheaper water. Instead price brings  the market back into equilibrium. As agricultural sectors demand less water, the price of  water decreases by over 90% and intermediate and final demand for water increases in  other  sectors.  The  easing  of  water  constraints  are  signaled  by  the  decrease  in  price  rather than an overall decrease in quantity demanded or supplied.  For the I‐O framework, total final demand decreases by less than half a percent  ($594 million), total value added decreases by 0.27% ($313 million) and employment by  0.37% (5,498 jobs). Total exports, value‐added and employment all decrease from about  30%  to  40%  more  than  they  do  in  the  CGE  model  since  the  CGE  model  allows  other  sectors  to  increase  activity  as  water  and  labor  are  freed  from  agricultural  sectors  and 

 

54  now available to other sectors. However, the trade balance worsens considerably more  in the CGE model.   Although  the  negative  impacts  of  the  decreases  in  agricultural  production  are  small relative to the entire Nevada economy, they are large enough to matter, especially  given that the effects would not be spread out over many sectors or regions but would  be concentrated primarily in alfalfa and beef sectors in small rural communities.   In general, although the CGE may have allowed a higher elasticity of substitution  between water and labor and capital than is realistic, it illustrates an important point.  Although  the  impacts  of  nullifying  agricultural  exports  are  softened  by  the  greater  flexibility  allowed  for  in  the  model  as  compared  to  theI‐Oframework,  the  aim  of  the  nullification, namely, water saving, is also dampened. Any fairly large decrease in water  use by the agricultural sector will tend to dampen water prices and allow for increased  use in other sectors and by other final demands.  Table 2‐12. Comparisons of effects of the nullification of agricultural exports in I‐O and  CGE models. Percent decrease from baseline, level decrease from baseline  Final  Water savings   Demand   I‐O Model  ‐0.41%  ‐71.00% CGE Model  ‐0.29%  ‐11.29% Difference (%)  ‐29.32%  ‐84.10%

  2.6    

Value  added  ‐0.27% ‐0.16% ‐42.83%

Employment  Trade balance  effects  (million $)  ‐0.37% ‐$316 ‐0.24% ‐$423 ‐34.83% 33.81%

Conclusion  An  enormous  share  of  Nevada  water  is  used  in  order  to  produce  agricultural 

products for export. However, using a Leontief style experiment to compare, I find that  relatively  more  abundant  capital  and  labor  factors  are  embodied  in  exports  than  are 

 

55  embodied in imports. Although Nevada’s trade does not violate Heckscher‐Ohlin trade  theory in that there is relatively lower virtual water content in exports than in imports  as  compared  to  labor  and  capital,  it  is  still  surprising  that  such  an  arid  region  would  export such a large amount of water intensive agricultural product. Although the virtual  water  trade  flows  in  the  expected  direction,  water  use  is  still  not  necessarily  rational.  When  the  economic  value  from  virtual  water  exports  are  compared  to  pipeline  costs,  there may still be a question as to whether such exports are the best use for Nevada’s  limited water supplies.    

I  find  that  Nevada  is  a  net  importer  of  virtual  water.  Eighteen  percent  of 

Nevada’s  water  footprint  lies  outside  of  the  state.  Given  current  technology  and  preferences,  the  Leontief  experiment  and  the  footprint  calculation  imply  that  substantial  increases  in  production  of  local  food  might  be  difficult,  since  the  current  optimum  mix  of  imports  favors  a  water‐intensive  mix  that  could  not  be  replaced  by  giving  up  the  current  mix  of  exports.  Marginal  changes  in  increased  local  food  consumption remain viable.  Local  foods  movements  are  interested  in  meeting  many  goals,  many  of  them  associated with externalities or perceived market failures. One of these might be food  security  over  a  long  period  of  time  with  fluctuating  world  food  and  energy  prices,  or  under conditions of global warming with fluctuating weather conditions. Other goals are  in  addressing  various  environmental  and  health  externalities.  Whether  or  not  these  goals can be met is something that unfolds over time with clear expectations that there 

 

56  will need to be changes in preferences and changes in technology that can facilitate the  local food production sector.  The outcome of a tax imposed on water is examined using both the CGE model  and  the  I‐O framework. The  CGE model  is  superior  for  policy analysis. Water  supply  is  more  likely  to  resemble  the  inelastic  supply  specified  in  the  CGE  model  than  the  infinitely elastically supplied I‐O framework. The I‐O cost‐push framework results in all  tax increases being passed on to the consumer because by assumption consumers and  producers  in  the  framework  have  no  response  to  price  increases.  In  general,  where  water  policy  is  an  issue,  water  supplies  will  be  constrained,  making  the  I‐O  model  results, with its assumption of unlimited factor resources, inapplicable. The CGE model  could relatively easily be adapted to allow some level of supply response to changes in  prices for water by specification of a water supply function with elasticity between zero  and infinity. The results of the CGE model tax policy experiment may indicate the flaws  in such a water tax as a policy to encourage water reallocation or water use reduction.  Since the tax was passed on to water factor owners, total water use and allocation did  not  change  appreciably.  However,  the  CGE  model  may  falsely  separate  water  factor  owners and agricultural producers since they may actually be the same entity. A tax that  changed relative prices of water by rewarding sectors that have higher return flows was  shown to reduce water consumption despite the assumption of inelastic demand.    

Often, because returns to water are low in some agricultural sectors, arid regions 

may  feel  pressure  to  abandon  agriculture  in  favor  of  other  types  of  economic  activity  with higher rate of returns to water. A simulation of nullification of agricultural exports 

 

57  from  Nevada  in  the  CGE  model  and  I‐O  framework  both  show  that  such  a  change,  though  devastating  to  the  agricultural  sectors  and  rural  regions,  would  have  a  fairly  small  negative  effect  on  the  economy  overall.  In  the  more  realistic  CGE  model,  even  these  small  negative  effects  are  somewhat  dampened  by  movement  of  factors  of  production into other industry sectors. However, the CGE model predicts that the goal  of more efficient water use would not be well served, since as agricultural water needs  decrease,  the  price  of  water  plummets  and  water  is  used  in  place  of  other  factors  of  production  and  in  place  of  other  consumption  items  by  households.  The  lower  water  prices  in  the  model  send  a  message  of  water  abundance  to  the  market  rather  than  a  message of water scarcity.   The  use  of  the  virtual  water  content  and  water  footprint  concepts  helped  describe how much total water is consumed to produce final demand, especially for the  export sector, and especially for the meat, dairy or food processing sector that indirectly  use large quantities of water. The footprint findings are suggestive: virtual water flow in  exports  is  a  river  that  might  be  drawn  from  at  relatively  low  expense.  In  fact  these  waters  have  been  drawn  from  repeatedly  in  the  past  as  agricultural  water  rights  are  converted  to  municipal  or  other  types  of  water  rights.  But  it  is  not  entirely  clear  how  these  descriptive  findings  can  be  used  for  policy  prescription.  In  fact  their  ability  to  suggest  directions  for  policy  without  incorporating  economic  principals  of  opportunity  costs and multi‐input production and consumption may actually be more harmful than  helpful.  

 

58  To  model  alternative  water  policies  the  I‐O  framework  used  for  finding  the  virtual water flows is not adequate. The water‐CGE model can more fully compare policy  outcomes  for  the  water  tax  increase  and  the  nullification  of  agricultural  exports.  Footprint  and  virtual  water  flows  concepts  are  not  used  when  comparing  water  tax  impacts  with  the  water  CGE  model.  The  virtual  water  multipliers  derived  from  input‐ output are used to compare the results of the nullification of exports using CGE results.  They  provide  a  different  perspective  on  water  use  (change  in  total  direct  and  indirect  water use by sector) but in my example have been used primarily so that the CGE results  compare  with  the  input‐output  results  rather  than  for  any  policy  purpose.  The  water‐ CGE  can  directly  provide  the  change  in  water  use  across  the  entire  economy  given  a  change in exports. In this case there is no need for a footprint type approach. Thus the  water  footprint  approach  has  proved  to  be  of  most  value  in  description  of  direct  and  indirect water use, not in any direct policy analysis in this paper.   The  comparison  of  the  water  taxes  in  I‐O  and  CGE  models  revealed  another  aspect  of  the  footprint  concept  that  is  awkward  to  use  with  economic  modeling:  the  emphasis  on  water  consumption,  including  green  water.  Financial  transactions  more  typically link with blue water withdrawals. Green water may perhaps link to land value,  but the link might be difficult to measure. Return flows are not often specified in water  rights,  and  financial  transactions  will  not  typically  take  these  into  account.  Further  development of water‐CGE models and these links is a good area for future research.   

 

59  2.7 References    Allan, J. A. (1997). “’Virtual water’, a long term solution for water short Middle Eastern  economies?". London: School of Oriental and Asian Studies, University of London, pp. 1‐ 21.    Behmaram, V. and Orphan, P. (2007). Washoe County Staff Report, Board Meeting  Date: January 16, 2007. Reno, NV: Washoe County Board of County Commissioners.    Blackhurst, Michael; Chris Hendrickson and Jordi Sels i Vidal. 2010a. "Direct and  Indirect Water Withdrawals for U.S. Industrial Sectors." Environmental Science and  Technology, 44(6), pp. 2136‐30.    ____. 2010b. "Direct and Indirect Water Withdrawals for U.S. Industrial Sectors,  Supplemental Material." Environmental Science and Technology, 44(6), pp. 2136‐30.    Brown, Thomas C.; Michael T. Hobbins and Jorge A. Ramirez. 2008. "Spatial  Distribution of Water Supply in the Coterminous United States." Journal of the American  Water Resources Association, 44(6), pp. 1474‐87.    Bulsink, F., Hoekstra, A. Y. and Booij, M. J. (2010). "The water footprint of Indonesian  provinces related to the consumption of crop products." Hydrology and Earth System  Sciences 14: 119‐128.    Daniels, Peter L.; Manfred Lenzen and Steven J. Kenway. 2011. "The Ins and Outs of  Water Use ‐ a Review of Multi‐Region Input‐Output Analysis and Water Footprints for  Regional Sustainability Analysis and Policy." Economic Systems Research, 23(4), pp. 353‐ 70.    Dietzenbacher, Erik and Esther Velazquez. 2007. "Analysing Andalusian Virtual Water  Trade in an Input‐Output Framework." Regional Studies, 41(2), pp. 185‐96.    Ercin, A Ertug; Maite Martinez Aldaya and Arjen A. Hoekstra. 2011. "Corporate Water  Footprint Accounting and Impact Assessment: The Case of the Water Footprint of a  Sugar‐Containing Carbonated Beverage." Water Resour Manage, 25, pp. 721‐41.    Hardcastle, Jeff. 2013. "Nevada State Demographer 2012 Estimates," Reno, Nevada:  College of Business Business Service Group University of Nevada Reno.    Harris, Thomas R. and Chancey T. K. Ching. 1983. "Economic Resource Multipliers for  Regional Impact Analysis." Water Resources Bulletin, 19(2), pp. 205‐10.   

 

60  Hoekstra, A. Y.; A. K. Chapagain; M. M. Aldaya and M M. Mekonnen. 2009. "Water  Footprint Manual: State of the Art 2009," Enshade, Netherlands: Water Footprint  Network.    Kenny, J.F.; N.L. Barber; S.S. Hutson; K.S. Linsey; J.K. Lovelace and M.A. Maupin. 2009.  "Estimated Use of Water in the United States in 2005," United States Geological Survey.    Leontief, Wassily. 1953. "Domestic Production and Foreign Trade: The American Capital  Position Re‐Examined." Proceedings of the American Philosophical Society, 97(4), pp.  332‐49.    ____. 1970. "Environmental Repercussions and the Economic Structure: An Input‐ Output Approach." The Review of Economics and Statistics, 52(3), pp. 262‐71.    Lindall, S., Olson, D. and Alward, G. (2006). "Deriving Multi‐Regional Models Using the  IMPLAN National Trade Flows Model." Journal of Regional Analysis and Policy 36(1): 76‐ 83.    Lippert, John  and Jim Jr. Efstathiou. 2009. "Las Vegas Running out of Water Means  Dimming Los Angeles Lights,"  Bloomberg.com. New York, N.Y.: Bloomberg.    Masi, Brad ; Leslie  Schaller and Michael H.  Shuman. 2010. "The 25% Shift: The  Benefits of Food Localization for Northeast Ohio & How to Realize Them," In. Cleveland,  OH: Cleveland Foundation, ParkWorks, Kent State University Cleveland Urban Design  Collaborative, Neighborhood Progress Inc., Cleveland‐Cuyahoga County Food Policy  Coalition.    Miller, Ronald E. and Peter D. Blair. 2009. Input‐Output Analysis: Foundations and  Extensions Cambridge, UK: Cambridge University Press.    Minnesota IMPLAN Group (2009). "Implan Professional Version 3.0." Stillwater,  Minnesota.    Mubako, Stanley. 2011. "Frameworks for Estimating Virtual Water Flows among U.S.  States," In Department of Environmental Resources and Policy, 251. Carbondale, IL:  Southern Illinois University.    National Agricultural Statistics Service. 2009. "2007 Census of Agriculture Nevada State  and County Data," Washington, D.C.: United States Department of Agriculture.    ____. 2008. "2008 Farm and Ranch Irrigation Survey," United States Department of  Agriculture.   

 

61  Regional Water Planning Commission. 2005. "2004‐2025 Washoe County  Comprehensive Regional Water Management Plan," In. Reno, NV: Washoe County  Department of Water Resources.    Smith, C.A.; A.J. Simon and R.D. Belles. 2011. "Estimated Water Flows in 2005," Ed.  Lawrence Livermore National Lab. Livermore, CA.    Statistics Canada. 2010. "Industrial Water Use: 2007," Ottawa, Canada.    Stodick, Leroy; David Holland and Stephen Devadoss. 2004. "Documentation for the  Idaho‐Washington CGE Model," School of Economic Sciences, Pullman, WA: Washington  State University.    United States Geological Survey. 2010. "Estimated Use of Water in the United States  County‐Level Data for 2005," U. S. Department of the Interior.    Wollan, M. (2007). "In Race to Find Water, It’s Science vs. “Witchers." Wall Street  Journal, August 3, 2007.   

 

62   

3

Determining Water Values with Computable General Equilibrium  Models and Application to Southern Nevada 

  A previous version of this paper was submitted to Industrial Economics, Inc. for  presentation at “The Importance of Water to the U.S. Economy:  Technical Workshop,  September 19, National Academy of Public Administration, 900 7th Street NW, Suite  600, Washington D.C. The previous report was submitted by co‐authors Elizabeth Fadali,  Kimberly Rollins, and Shawn Stoddard and is available at  http://www.indecon.com/iecweb/PolicyWaterImportance.aspx .   

 

 

 

63      This paper explains and demonstrates the use of computable general equilibrium  (CGE)  models  for  determining  the  value  of  water  in  economic  activity.  In  this  essay  I  review  existing  CGE  models  that  formalize  water  use,  (2)  discuss  how  CGE  models  should be built to model water‐related economic changes and policy questions, and (3)  construct a model that demonstrates some of these findings.  The paper is organized as follows: first, I discuss why water markets are generally  not  competitive  and  how  this  complicates  both  water  resource  management  planning  and the modeling of water for economic uses. Next I describe the basic elements of CGE  models that focus on water by way of a literature review of published CGE papers that  incorporate water. The third section describes a ‘water CGE’ model of southern Nevada  developed  to  demonstrate  the  above  concepts.  Finally,  the  concluding  section  summarizes advantages and limitations of CGE modeling of water in general and for the  southern Nevada application in particular.   3.1

Introduction: Computable General Equilibrium Model and the Value of Water in  Economic Activity 

3.1.1 Free, Competitive Market Pricing and Administrative Water Pricing    A well‐functioning competitive market results in prices that equate social values  with social costs for freely transacted quantities.  Every water customer would compete  with  –  thus  ultimately  pay  the  same  price  (net  of  conveyance  costs)  as—every  other  water  customer.  And,  at  that  competitively  determined  price,  the  quantities  of  water  used by each firm would be the quantities at which the price they pay just covers the  value of the water they use (the marginal value product, MVP). 

 

64    This free and competitive market generally does not exist in the United States.  Water  ‘prices’  do  not  reflect  the  marginal  social  cost  or  the  marginal  social  value  of  water. For treated water, the prices charged for water are usually administratively set,  with  the  utility  companies  who  bear  the  costs  of  acquisition,  treatment,  storage,  conveyance,  and  distribution  subject  to  subsidies  and  regulations.  Most  water  utilities  are publicly owned (Rourke, 2009). The quantities of water transacted are also regulated  rather  than  freely  chosen.  In  particular,  geographically  and  temporally  limited  water  stocks  and  flows  are  administratively  apportioned  to  various  categories  of  users  according  to  legal  water  rights  institutions.  Particularly  for  firms  in  the  agricultural  sector (the major water user), the quantity of water used is not freely determined.  Societies  everywhere  have  long  chosen  to  manage  water  use  and  to  administratively  set  the  price  and  quantities  used,  for  good  reasons.  One,  because  of  technical  scale  economies,  regional  water  utilities  are  natural  monopolies  (Wittwer  2012; Young 2005). In the absence of government regulation, the profit incentive would  lead  utilities  to  sell  less  water  at  higher  prices  compared  to  the  free,  competitive  market.    Two, water is essential for life. Although it is usually not prohibitively expensive  to  exclude  someone  or  something  (plants,  animals)  from  consuming  water,  it  can  be  morally  unacceptable  to  do  so.  Thus  water  effectively  has  a  nonexcludability  attribute  akin to that of a public good. All else equal, in the absence of government regulation too  much water would be consumed by those who can pay (humans) leaving too little for  those who cannot pay (such as fauna and flora), today or in the future. And in regions 

 

65    where  water  stocks  fluctuate  over  time  and  space,  in  the  absence  of  government  institutions, too much would be used by those who can access it first, and too little by  those farther away or slower to reach it.  Thus we live in a world where the quantity of water used by humans is limited by  water rights institutions and where the prices users pay are set administratively to cover  water  utility  costs  (plus  fair  profits  in  the  case  of  privately  owned  utilities).  For  these  reasons, water prices are not freely determined competitive market prices. Furthermore  because  the  quantities  of  water  used  at  those  prices  are  not  freely  determined  in  all  sectors, a regional water price does not reflect the marginal value product of water in all  economic uses in the region. In sum, we cannot infer the true underlying social values or  costs of water from observed water prices.    The evaluation of policies to alter water infrastructure, changes in regional water  supplies  or  demands,  inter‐basin  water  transfers,  or  changes  in  water  quality  requires  the  quantification  of  water  values  for  comparison  over  alternative  scenarios.  Because  we  cannot  infer  the  value  of  water  from  observed  water  prices,  we  must  construct  economic models to estimate it instead.    When we construct such models, however, we must formalize that the marginal  value  of  water  used  by  firms  in  sectors  where  water  use  is  subject  to  quota  is  not  necessarily equal to the price paid. Furthermore, we must formalize the possibility that  the  transaction  price  does  not  equal  the  social  cost  of  water  in  the  region.  We  can,  however,  infer  that  the  price  paid  by  unconstrained  sectors  does  equal  the  marginal  value product of water for the quantities they actually use. As an input to production, 

 

66    the value of water is a function of its productivity and the price of the output. And firms  will use the amount of water at which the price they pay for the water just covers the  value of output it produces.   3.1.2 Determining Water Prices among Regions and over Time    Due to the imperfect mobility of water across space (as well as time), even a free  market water price (gross of storage and/or conveyance costs) will vary from location to  location and over time. These facts are demonstrated in Australia’s Watermove market.  In  Australia,  water  property  rights  were  separated  from  rights  to  land  in  1994  in  a  bundle of changes called the Council of Australian Government’s reforms (COAG). The  COAG  reform  also  established  a  fairly  well‐structured  water  market  (Schreider,  2009).  We can obtain some important insights about the determination and variability of water  prices from observing their experiences.   Amongst  water  users  within  a  single  defined  trading  zone,  temporary  and  permanent  water  trades  take  place  through  a  water  exchange  called  Watermove  (Schreider, 2009). Trading zones are defined by the infrastructure and topography that  make a physical water trade possible. Within zones, and using actual bids from buyers  and  sellers,  Watermove  determines  a  single  price  for  short  term  water  trades  on  a  weekly basis. Schreider (2009) showed how time and regional weather in each zone is  reflected  in  these  water  prices  by  examining  the  prices  for  a  Temporary  Water  Right/Diversion  License  in  1A  Greater  Goulburn  Victoria  in  a  relatively  wet  season  (2005/06)  and  in  a  drought  year  (2006/07).  In  the  wet  year,  the  weekly  price  of  a  megaliter of water in this zone varied from 12 to 80 AUD. In the dry year, weekly prices 

 

67    for  the  zone  ranged  from  300  to  950  AUD.  Schreider  describes  these  prices  as  being  characterized  by  upward  and  downward  jumps,  with  a  level  specific  to  a  particular  season and a drop towards the end of each season.   In regression analysis of another set of Watermove regional (zonal) water prices,  Wittwer and Griffin (2012) show that water prices are negatively related to the volume  of water available to trade that year, positively related to a drought index, and positively  related to farm output prices. Over the ten‐year period the average price of a megaliter  of  water  in  Goulburn  basin  varied  sixteen‐fold,  from  35  to  562  AUD.  These  examples  illustrate  the  effects  that  variations  in  water  availability  and  water  demand  over  time  can  have  on  water  values  and  prices.  There  is  no  single,  constant  value  or  price  for  water.  While the overall supply within a region where water can feasibly be traded is a  primary influence on the value of water in the region, Wittwer (2012) reports that the  price of water in production also depends on:  

prices and availability of all other inputs of production, such as wages,  



investments made in multi‐period capital, such as perennial crops or livestock 



substitution possibilities available for water  



prices of trade goods from other regions 



opportunity  costs  (the  prices  paid  for  water  use  by  other  industries  and  for  consumption by households).  

 

68    Finally,  direct  observation  of  prices  for  trades  in  long‐term  water  rights,  just  like  land  and  housing  prices,  have  been  shown  to  be  subject  to  boom  and  bust  cycles  (Young,  2005).   The Watermove market prices can be used to infer the marginal value of water  as  an  input  across  uses  within  individual  regions.  This  innovative  program  and  the  resulting markets illustrate the fluctuations that occur in water values over time and by  use  and  region.  Suppose  that  reductions  in  the  availability  of  water  or  growth  in  the  demand  for  water  in  a  given  region  create  enough  of  a  differential  in  prices  across  regions  to  justify  an  investment  to  convey  the  water  between  the  two  regions.  The  ultimate  equilibrium  prices  of  water  would  differ  only  by  the  marginal  cost  of  conveyance  once  the  two  regions  water  markets  are  integrated.  The  net  gains  from  interregional  water  trade  would  be  the  sum  of  the  net  gains  in  the  many  sectors  that  would  be  affected  in  each  region,  both  through  primary  effects  as  the  industries  and  consumers  respond  to  the  change  in  water  price  in  their  region,  and  through  the  secondary effects due to the changes in income and spending work their way through  the interdependent agents of the regional economies.    In the case where water prices reflect the marginal value of water, a computable  general  equilibrium  modeling  approach  would  be  simpler  to  specify  and  clearly  appropriate  for  simulating  the  effects  of  and  net  gains  from  opening  trade  in  water  between regions. Unfortunately, in most regions in the US, such markets in water do not 

 

69    exist.17  Substantial  effort  will  be  needed  to  properly  account  for  the  differences  between  estimated  true  social  values  and  observed  water  prices,  and  special  formalization  of  the  institutional  mechanisms  that  set  water  prices  will  be  required  to  construct a CGE model.     3.1.3 CGE Model Basics    CGE  models  are  abstractions  representing  entire  economies.  One  way  to  describe  a  CGE  model  is  to  consider  the  circular  flow  of  money  through  an  economy.  Figure 1 presents this circular flow, adapted from Ghadimi (2007).   First,  start  with  the  producers.  A  typical  CGE  model  distinguishes  multiple  producing  sectors  such  as  the  agricultural  sector,  the  manufacturing  sector,  a  service  sector and a utilities sector. The sectors to be distinguished depend on the issue to be  analyzed.  Water  CGE  models  often  disaggregate  the  water  utility  from  other  sectors  because of its key role capturing, storing, treating and delivering water to users.   Production  of  output  from  each  sector  is  formalized  according  to  a  specific  (constant  returns  to  scale)  functional  form  chosen  by  the  modeler,  for  example,  a  constant elasticity of substitution function.   As Sue Wing (2011) notes, three neoclassical concepts are at the core of a typical  CGE model.   1. Freedom  of  entry    zero  economic  profits;  plus  no  idle  cash  balances  held  by  firms. All after‐tax firm revenue is spent. Net revenue from production is used to                                                          17

 Water markets for short term water trades exist in Colorado and California but are less well developed  than the Australian water market. 

 

70    purchase intermediate inputs, distributed to the owners of the primary factors of  production (households), and/or spent on capital investments.  2. Perfect  good  and  factor  mobility    markets  clear  and  prices  paid  equal  prices  received  (net  of  taxes  or  subsidies).  Costly  mobility  services  are  intermediate  goods provided by trade and service sector firms.  3. Local  nonsatiation    no  idle  cash  balances  held  by  households.  To  maximize 

utility, households spend all their (after tax) income on goods and services, and  saving.   Figure 3‐1.  Circular Flow of Income in a Water CGE 

 

 

71    CGE  models  usually  also  distinguish  a  government  sector,  formalize  the  rest  of  the world’s demand for exports and supplies of imports, and institutions to track savings  and  investment.  Governments  collect  taxes,  purchase  goods  and  services  in  the  provision of public goods, and provide transfers. In some water CGEs, the government  sector sets and collects water ‘prices’ or fees. The specification of savings behavior and  investment is relevant in dynamic CGE models for policy questions about water supply  infrastructure over time. Specification of trade with other regions is a standard in CGE  models,  and  it  is  also  important  for  assessing  the  implications  of  opening  up  water  markets.  3.1.4 Partial versus General Equilibrium Approaches to Valuing Water in Economies    Partial  equilibrium  approaches  hold  other  prices  and  marketed  quantities  constant, while focusing on a specific water use. Partial equilibrium methods include the  hedonic property value method, stated and revealed preference, non‐market valuation  of  the  value  of  water  to  recreation  and  ecosystem  services,  estimation  of  production  functions  or  demand  functions,  the  residual  method  (subtracting  all  other  input  costs  from  total  revenue),  and  linear  programming  input‐output  models  where  prices  are  fixed (Young 2005). Partial equilibrium analysis may be appropriate for analyzing small  changes in water attributes (supply, quality, timing, flow,  or price) that are unlikely to  affect the prices of other goods or services throughout the economy in an appreciable  manner.   However, for non‐marginal changes in water supplied or pricing associated with  many types of water policies, the direct and secondary influences on other commodity 

 

72    and  factor  markets  may  be  of  consequence  throughout  an  economy.  Because  partial  equilibrium  approaches  cannot  account  for  secondary  effects,  estimates  of  changes  in  water  demand  and  prices  from  partial  equilibrium  analyses  could  lead  to  over  or  underestimates  of  changes  in  water  values,  depending  on  the  extent  and  type  of  linkages in the regional economy affected.   CGE  models  represent  all  the  interrelationships  among  markets  and  sectors  in  regional economies. All prices and market quantities are endogenous. CGE models are  appropriately  applied  where  water pricing  and supply  can affect multiple  markets  and  sectors  in  non‐marginal  ways.  CGE  models  can  be  used  to  simulate  the  cumulative  impacts of changes that affect any one (or combination of) sectors, to predict changes  that will result throughout the entire regional economy.    The  literature  includes  many  examples  of  CGE  models  used  to  examine  the  economic consequences of alternative water projects, allocations, or prices, as well as  the  effects  of  increasing  water  scarcity.  The  existing  literature  on  water‐CGE  models  gives examples of the types of general equilibrium effects that cannot be accounted for  in partial equilibrium methods. A good example of the secondary effects accounted for  by CGE models is provided by Hassan and Thurlow (2011). They apply a multi‐regional  CGE model of South Africa to compare water trade liberalization policies. They find that  creating  a  water  market  amongst  rural  farmers  improves  the  welfare  of  rural  farmers  but  hurts  the  urban  poor  because  the  prices  of  cereals  increase  when  the  price  of  irrigation water increases, encouraging farmers to grow higher value vegetable and fruit  crops  rather  than  grains.  In  this  example,  higher  water  prices  lead  to  different  crop 

 

73    mixes,  price  changes  for  agricultural  commodities,  and  different  income  effects  for  urban and rural poor. \  3.1.5 When to Use a Water CGE Model     The  types  of  economic  problems  concerning  the  value  of  water  resources  that  are best modeled using a CGE approach have the following attributes: (1) the value of  water as an input to one or more industrial sectors in a well‐defined regional economy is  a relatively high proportion of the total value of the output of those sectors (2) sectors  (mainly  agriculture)  buy  inputs  from  or  sell  their  outputs  to  other  sectors  in  the  economy, such that changes in the water‐using sectors are likely to affect value‐added  in  other  sectors,  (3)  the  boundaries  of  the  regional  economy  to  be  modeled  are  well  defined in terms of water use, such as a hydrological basin, a watershed, a water utility  district, or rivershed, (4) there is sufficient demand for the simulations provided by the  water‐CGE  model  to  justify  the  relatively  large  investment  needed  to  design,  parameterize, calibrate, and validate the model.  3.1.6 Challenges Posed by CGE Models in General     Unlike some types of econometric work, CGE models are not constructed to test  hypotheses  about  producer  or  consumer  behavior  or  the  structure  of  an  economy,  to  estimate  the  validity  of  a  functional  form,  or  to  estimate  parameters.  A  CGE  modeler  must make assumptions about the behavior of producers and consumers, the structure  of  the  economy,  and  the  functional  forms  to  represent  those  structural  assumptions.   They must also calibrate some coefficients to replicate the baseline data (see also Gillig  and McCarl 2002).  A CGE model is not used to test hypothetical model specifications, 

 

74    rather it is the specification.  The results from a CGE model reflect all the assumptions  used to build it. If CGE model results confirm the implications of neoclassical economic  assumptions, it is because the modeler built the CGE to be a neoclassical economy, not a  confirmation that the real world is a neoclassical economy.   Because  of their  size  and  complexity,  CGE  models  in  general  have  a  reputation  for  being  a  “black  box”  (Sue  Wing,  2011).    As  discussed  previously,  the  assumptions  required to specify a CGE model determine the simulation findings.  Not all modelers are  knowledgeable  enough  about  the  phenomena  they  are  attempting  to  model,  or  know  how  to  formalize  those  phenomena,  to  construct  or  interpret  valid  CGE  analyses.    A  useful CGE approach takes more time, care and skill to specify and interpret than many  partial equilibrium approaches.   3.2

Water‐CGE Literature Review  A review of both published and unpublished papers describing and applying all 

types of water CGE models was conducted by searching three databases: Econlit, Web  of  Knowledge  and  Google  Scholar.  Publications  on  this  topic  have  multiplied  in  recent  years.  From  1990  to  1997  I  found  only  eight  papers,  compared  to  38  papers  between  2008  and  2012  (Figure 4).  The  application  of  CGE  models  to  the  economics  of  limiting  greenhouse gas emissions may be increasing the technical skills and data availability for  other types of environmental CGE models, including those that concern water.  ‘Water‐CGEs’ differ from other CGE models because water‐CGEs either include a  satellite  account  for  water  or,  in  a  few  cases,  focus  on  a  water‐related  issue,  such  as  drought, with a clever specification that avoids the need for a satellite account. At 

 

75    Figure 3‐2.  Water‐CGE papers by time period. 

Water CGE papers ‐ all types 38

40 Number of papers

35 30 23

25 20 15 10

11 8

5 0 1990‐1997

1998‐2002

2003‐2007

2008‐2012

Time Period     minimum, a water satellite account documents the amounts of water, in physical units  such  as  acre‐feet,  used  by  producers  and  consumers  in  the  baseline  scenario.  The  accounts  also  specify  how  much  total  water  is  available  for  withdrawal  in  the  region  under  consideration.  Sometimes  much  more  hydrological  detail  is  included.  The  following review concentrates mainly on those models published in academic literature  in the English language. A large number of water‐CGE models may exist, but have not  been published. As a result, not all models known to me have been included.  Water CGE models have been used to address a variety of water‐related policies.  Three of the most common (often interrelated) policies are: 

 

76    1. Economic  and  water  use  impacts  of  water  resource  re‐allocation  amongst  agricultural sectors, often by means of liberalizing institutional barriers to water  markets (e.g., Roe et al. 2005)  2. Economic and water use impacts as well as distributional effects of re‐allocating  water  resources  between  agricultural  and  municipal  water  users  (e.g.,  Watson  and Davies 2011)  3. The  welfare  maximizing  amount  of  water  supply  infrastructure  such  as  dams,  pipelines and desalinization plants (e.g., Wittwer 2009).  Other applications include measuring the economic effects of drought (Horridge  et al. 2005, Wittwer and Griffith 2011), global warming (Roson et al. 2010, Qureshi et al.  2012),  population  increase  (Watson  and  Davies  2011,  Wittwer  2009,  Qureshi  et  al.  2012);  interaction  of  water  trade  liberalization  with  trade  tariffs  on  agricultural  goods  (Roe  et  al.  2005,  Robinson  and  Gehlhar  1995,  Tsur  et  al.  2004);  winners  and  losers  in  world  trade  should  water  supplies  be  restricted  (Berrittella  et  al.  2007),  priced  differently  (Berrittella  et  al.  2008),  or  used  more  productively  (Calzadilla  et  al.  2011);  analyzing  trade‐offs  between  agricultural  water  use  and  environmental  water  use  (Seung  et  al.  1997,  1998,  2000,  Dixon  et  al.  2011,  Wittwer  2011);  economic  effects  of  sudden supply disruptions (Rose et al. 2005, 2011); water tariff and tax policy analysis  (Letsoalo et al. 2007, van Heerden et al. 2008); and the estimation of the value of water  quality (Brouwer et al. 2008). Many, but not all of these models are used to find a price  or shadow price for water in agriculture or for municipal water. 

 

77    The  great  majority  of  water‐CGE  models  address  agricultural  water  use.  This  is  because:   

Irrigation agriculture is by far the largest consumer of water extracted for human  use (see Figure 3‐1 for trends in worldwide water extraction and consumption). 



The  share  of  production  expenditures  on  water  is  the  largest  in  agriculture;  in  comparison  other  sectors  spend  only  a  very  small  fraction  of  production  cost  outlays on water (Young 2005). 



Institutional  barriers  and  subsidies  often  isolate  agricultural  water  users  from  other water users, and competitive water markets usually do not exist, so large  water  price  differentials  among  sectors  exist,  making  agricultural  water  use  a  subject for policy study and change. 



Data  on  crop  water  use  is  usually  available  and  has  sometimes  been  studied  intensively. 



Data on water use for commercial and many industrial enterprises is often not  available  separately  from  municipal  water  use  and/or  is  not  of  much  interest,  because commercial and industrial water use is usually insignificant compared to  household use of municipal water supplies. 



Lack of data and previous work on water valuation for industrial demands make  other sector water use subjects more difficult (Young 2005). 

 

78    Figure 3‐3. Time trends for world water extraction and consumption by sector. 

  Source: (UNEP, 2008, http://www.unep.org/dewa/vitalwater/article3.html)  

Very few water CGEs attempt to estimate the marginal value product for water  in  industries  other  than  agriculture.  There  is  generally  little  research  on  the  economic  value  of  water  to  industry  or  commercial  enterprises  using  any  type  of  model  (Young  2005). A large share of the work that has been done concerns Canada, where a survey  done every five years continues to give researchers access to high quality data on water  use by industry (Renzetti 2005). In any event, only in the case of self‐supplying industries 

 

79    such as agriculture or the water utility sector is there usually any limit or constraint, so  for  many  sectors,  as  discussed  above,  we  can  infer  the  MVPs  of  water  in  those  other  productive uses from the prices paid.18   A  few  models  include  separate  treatment  of  nonagricultural  industries  (Gomez  et al. 2004; Mukherjee 1996; Rose et al. 2005, 2007; Letsoalo et al. 2007; van Heerden  2008;  Hassan  and  Thurlow  2008;  Goodman  2000).19  Often  industrial  and  commercial  water use is considered collectively under the rubric of municipal water, for which there  is often assumed to be only one market and one price.   Many challenges uniquely confront water‐CGE modelers:  

obtaining the appropriate data on water use by sector 



obtaining hydrological data on water availability  



specifying  the  appropriate  elasticities  of  substitution  between  water  and  other factors in production 



choosing  the  appropriate  specification  for  production  functions  including  water as a primary factor of production or as an intermediate input 



finding baseline values for water or ways around that in cases where water  use is not freely determined or is not available. 

Many  of  these  problems  are  related  to  the  specification  of  the  production  function,  which  is  an essential  element  in  determining  the  value  of water as  an  input. 

                                                        18

 Water quality issues can create significant water use constraints on utility supplied customers.   Four are South African studies. South Africa apparently routinely provides more detailed data on water  use, such as for industries like mining.  19

 

80    Below  we  discuss  production  functions  in  water‐CGEs,  as  well  as  some  of  the  other  important equations in CGE models.  3.2.1 Structure of Water‐CGE Models    The Production Function  The backbone of the water‐CGE specification is usually the production function.  This formalizes how water is used to produce goods. In water CGE models, land, water  or both are usually included as a factor of production. In the water‐CGE literature, water  appears in production functions in three main ways:  1. As an intermediate input (for example, like fertilizer or marketing services)  2. As a factor of production (for example, like capital or labor or land)  3. Implicitly (for example, in a land factor which has differential productivities due  to different levels of precipitation or irrigation water applied).  Some  models  of  municipal  water  demands  do  not  include  full  water  accounts,  instead  assuming  “one price”  for  municipal  water  and  using  total  municipal  water use  and  data  for  purchases  from  the  water  utility  sector  to  model  water  use  (Wittwer,  2009).  Municipal  water is  modeled  as  an  intermediate  input  to  industry  and  as  a  final  demand  good  to  households.  Two  other  CGE  models  that  focus  on  municipal  water  demands distinguish “indoor water” from “outdoor water” by season and periods, with  peak loads included in the specification (Dixon 1990; Horridge et al. 1993). Where trade‐ offs between urban water demands and water for crop irrigation are of central concern,  treated  water  for  urban  use  and  untreated  water  for  irrigation  usually  enter  the  production  function  as  an  intermediate  input  and  as  a  primary  factor  of  production, 

 

81    respectively (Watson and Davies, 2011, GTAP‐W model used by Berrittella et al., 2007,  2008).  The  third  case  of  implicit  inclusion  of  water  is  most  often  seen  in  water  CGE  models  focused  on  agriculture.  In  Horridge  et  al.  (2005),  water  is  implicitly  a  factor  of  production.  A  separate  model  is  used  to  calculate  how  varying  degrees  of  drought  change the productivity of land across regions. The varying productivity of land is then  incorporated into the production functions in the water‐CGE.   In  Seung  et  al.  (1997),  Seung  et  al.  (1998)  and  Seung  et  al.  (2000),  water  is  assumed to be used in a fixed ratio with land, and land is a factor of production only in  agricultural  sectors;  thus,  irrigation  water  use  is  equivalent  to  a  given  amount  of  land  use.  This  specification  formalizes  both  legal  and  natural  resource  constraints  in  arid  Nevada,  where  water  rights  (and  thus  use)  in  the  main  agricultural  sectors  producing  hay and livestock are specified per acre. In Robinson and Gehlhar (1995) and Berck et al.  (1991), land and water are also used in fixed ratios. In these models, however, different  agricultural  sectors  have  different  ratios  of  land  to  water  use  and  land  is  mobile  or  partially mobile across sectors. No rain‐fed agricultural sectors are specified, limiting the  extent to which water and land can be substituted for each other in production. This is  in contrast to Goodman (2000), where land and water substitute for each other.   The  production  block  in  water‐CGE  models  generally  follows  the  typical  specification  in  CGE  models.  The  typical  CGE  model  employs  functional  forms  that  specify  substitutability  between  the  primary  factors  of  production:  labor,  capital,  land  (and sometimes water), and fixed proportions of intermediate inputs (including water).  

 

82    Indeed,  a  Leontief  (fixed  proportion)  relationship  of  water  input  to  output  is  often  assumed,  usually  in  a  nested  structure.  Thus  non‐water  primary  factors  substitute  for  each  other,  but  nothing  substitutes  for  water.  Cobb‐Douglas  or  constant  elasticity  of  substitution (CES) functional forms are the most popular. To allow for different degrees  of substitutability between different factors, multi‐level nests are used. Most water‐CGE  models use a variant of these typical specifications (see Figure 3‐2):   1. Imports  and  extra‐regionally  sourced  domestic  alternatives  are  modeled  as  imperfect substitutes, according to a CES function (the Armington Assumption).  Producers  choose  the  mix  and  level  of  imported  and  other  domestic  items  to  satisfy their demands for composite non‐local intermediate inputs.  2.

Non‐local  (imported  and  other  domestic)  intermediates  are  modeled  as  imperfect substitutes for the locally‐produced versions, also according to a CES  function (and the Armington Assumption). Producers choose the mix and level of  local and non‐local composites to satisfy their demands for intermediate inputs. 

3.

Composite  intermediate  inputs  are  demanded,  usually  in  fixed  proportions  (Leontief Assumption), with respect to output. 

4.

The  intermediate  inputs  are  combined  with  primary  factors,  specified  in  most  water‐CGE models as a Cobb‐Douglas or CES composite of labor, capita, land and  water. Several levels of nesting may also be used for primary factors as well.  Some  water‐CGE  models  focus  on  agriculture  to  such  an  extent  that water  use 

for  urban  purposes  is  not  specified  in  the  model.  For  models  concerning  urban  water  use, or urban and agricultural water use trades, a water utility sector is typically 

 

83    Figure 3‐4. Sample of Production Technology 

    formalized.  The  water  utility  sector  uses  water  as  a  factor  of  production  to  produce  treated  water.  Producers  who  cannot  self‐supply  water  then  purchase  treated  water  and  perhaps  sewer  services  from  the  water  utility,  as  an  intermediate  input.  In  some  models, households also purchase the treated water and sewer services as a final good  or consumer commodity.  Private and Government Demands  Water‐CGE  articles  focus  more  often  on  producing  sectors  than  on  private  demand.  To  formalize  private  demand  for  water,  a  generalized  Cobb‐Douglas  (Stone‐ Geary)  utility  function  was  most  often  used  to  represent  the  utility  of  consumers,  leading to a linear expenditure system. Goodman (2000) specifies a utility function that 

 

84    directly  includes  water,  as  does  Dixon  (1990).  A  few  models  include  and  track  in  a  satellite  account  the  water  used  by  consumers.  Consumers  are  also  assumed  to  treat  imports and local goods as imperfect substitutes (the Armington Assumption again).   Government  and  investor  demands  for  final  goods  rarely  receive  special  attention  in  water‐CGE  models.  Thus  the  formalization  may  be  quite  crude.  Some  modelers do not separately specify a government sector (Goodman 2000). Gomez et al.  (2004)  model  the  government  as  a  passive  recipient  of  taxes  which  it  immediately  transfers  to  households.  In  that  case  the  sectoral  mix  of  goods  in  government  final  demand  is  implicitly  exactly  the  same  as  the  mix  in  household  consumption.  Some  modelers,  (e.g.,  Robinson  and  Gehlhar  1995)  specify  government  and  investor  final  goods consumption exogenously. Many (e.g., Horridge et al. 2005), assume that the mix  is exogenous according to government and investment spending shares, while levels are  endogenous to revenues or saving; as in a typical CGE model.  Naturally, government revenues are important where taxes, subsidies  or tariffs  are being analyzed. Roe et al. (2005) and Tsur et al. (2004) model how macroeconomic  trade  reforms  in  Morocco  interact  with  water  market  reform.  Robinson  and  Gehlhar  (1995) also model the effects of removing sectoral subsidies, taxes and tariffs in Egypt in  the context of changes in water policy.20 Government also can be an important piece of  the technical specification of the water sector or factor. Water ‘taxes’ may be collected  and  redistributed  to  account  for  the  public  good  treatment  of  water.  For  example,                                                          20

Roe et al. (2005) and Tsur et al. (2004) are two of a suite of papers and book chapters related to the  same  Moroccan  water‐CGE  issues.  Other  publications  on  the  issue  include  Goldin  and  Roland‐Holst  (1995), Diao and   Roe (2000, 2003, 2005). 

 

85    Berrittella  et  al.  (2007)  and  Letsoalo  (2007)  both  model  the  water  sector  with  administratively  set  prices  as  a  non‐market  sector.  Taxes  are  distributed  back  to  households.   Where the timing of investments in large infrastructure projects, such as dams, is  the subject to be analyzed, significant attention is turned on to the investment sector.  For  example,  Dixon  (1990)  and  more  recently  Qureshi  et  al.  (2012)  carefully  model  investment  dynamically  to  analyze  water  projects  such  as  dams  and  water  treatment  plants.   Factor Markets, including Land and Water  Wages,  rents  and  returns  to  other  primary  factor  suppliers  are  determined  endogenously  in  CGE  models,  unless  an  institutional  feature  requires  otherwise.  The  simultaneous solution of producing sectors’ demands for factors such as water and land  and  households’  supplies  of  these  factors  determines  each  factor’s  market‐clearing  price.  When  factor  supply  is  assumed  to  be  exogenous,  the  equation  appears  in  the  ‘closure’ section. Changes in factor supplies across regions or factor employment among  sectors  are  the  most  important  determinants  of  economic  outcomes.  Accordingly,  the  specification of primary factor supply or mobility is very influential in CGE simulations.  By the same token, primary factor mobility and substitutability are critical determinants  of the productive value of water.   Water‐CGE  models  are  the  same  as  most  CGE  models  with  respect  to  distinguishing labor and capital as primary factors of production. The degrees of inter‐ regional  and  inter‐sectoral  mobility  of  primary  factors  of  production  are  important 

 

86    modeling  decisions.  When  the  focus  is  on  water  trading  between  urban  and  rural  groups, assumptions regarding regional labor mobility are important. To formalize that  farm  workers  would  leave  the  area  if  agricultural  water  use  is  constrained,  assume  a  high degree of interregional mobility (and low intersectoral mobility). If workers would  simply change occupations but not migrate, assume high intersectoral mobility and low  interregional mobility. As Seung et al. 1998 showed, in the latter case the impacts on a  regional  economy  of  water  restrictions  are  low.  If  non‐irrigated  agricultural  activities  exist  and  can  provide  alternative  employment  of  labor,  land  and  capital,  this  mobility  can easily be formalized in CGE models.   In agriculture‐focused water‐CGE models, water and land are typically assumed  to  be  at  least  partially  mobile  across  agricultural  activities.  But  they  are  not  typically  mobile across regions. In one exception, Peterson et al. (2005) simulate costless water  mobility  across  regions,  to  demonstrate  the  limiting  case of  pure  mobility, recognizing  that interregional water transfers would actually entail high costs. The physical realities  in  the  region  within  which  water  trades  among  users  may  occur  are  important,  especially  for  finding  shadow  values  of  water.  Within  an  area  that  can  physically  and  institutionally  trade  water  between  sectors  the  net  price  received  by  water  suppliers  (net of water transfer costs) will equilibrate, but the values of the marginal products of  water  in  each  sector  will  differ  according  to  the  costs  of  water  delivery  to  each  customer.  Sectors  between  which  water  cannot  move  should  be  modeled  as  separate  markets,  where  distinct  prices  can  or  will  prevail,  even  in  competitive  free  market 

 

87    equilibrium.  To  model  the  effects  of  water  trade  between  rural  and  urban  activities,  Gomez  et  al.  (2004)  initially assume  that  water is  not  mobile  between  the  agricultural  sectors  and  the  drinking  water  supply  sector.  Then  they  relax  this  to  allow  trade,  comparing  the  resulting  simulated  economy  to  the  initial  economy.  Goodman  (2000),  also  concerned  with  water  trade  between  rural  and  urban  uses,  also  does  not  initially  allow  water  mobility  between  agricultural  and  to  municipal  uses.  In  Goodman  (2000)  water is a factor of production in all sectors of the economy, including non‐agricultural  sectors,  and  raw  water directly  enters  the  consumption  function  as  a  consumer  good.  One counterfactual scenario assumes complete mobility. Finally, institutional barriers to  movements of goods trade can also be significant determinants of water use and thus  value.   Product Markets for Water  In  CGE  models  prices  endogenously  equate  supply  and  demand  in  a  Walrasian  general equilibrium framework. Unless otherwise specified, markets are assumed to be  perfectly  competitive.  As  noted,  it  is  often  the case  that  observed  water  prices  reflect  government  policies  rather  more  than  the  workings  of  the  marketplace.  Government‐ administered  water  rights  ensure  that  specified  amounts  of  water  are  available  to  agricultural  sectors  at  low  prices.  The  shadow  price  cannot  be  expected  to  equal  the  price paid for water in agriculture. Several water‐CGE models assume that water rights  do  not  bind  and  the  initial  price  is  zero.  Implementing  a  binding  constraint  leads  to  a  non‐zero shadow price of water.  For example, the water CGEs using GTAP‐W (Berrittella  et  al.  2006,  2007,  2008;  Roson  2010)  and  Gomez  et  al.  (2004)  assume  that  baseline 

 

88    water  supply  exceeds  demand  (at  all  prices),  so  that  price  is  zero  in  the  baseline.  Simulating  reductions  in  water  supply  gives  rise  to  a  market  for  water.  Then  water’s  MVP is shown as the market clearing price. In the GTAP‐W models an industry‐specific  water  price  elasticity  is  formalized,  so  that  as  the  price  of  water  rises,  water  use  intensity  changes.  The  assumed  elasticity  is  presumably  due  to  flexible  efficiency  in  water  use;  it  is  not  explicitly  due  to  substitution  for  water  by  other  factors  of  production.  Other  water  CGEs  specify  a  market  for  water  as  a  factor  of  production  in  the  baseline  model  whether  or  not  there  is  an  existing  market  in  the  economy  being  modeled. To do this the baseline value of water by sector must be found and netted out  of  the  gross  operating  surpluses  documented  in  the  Social  Accounting  Matrix  (SAM)  used to parameterize the CGE model. Sales prices for water rights can be annualized for  this  purpose  (Young,  2005,  Wittwer,  2012).  Sometimes  the  difference  in  productivity  between dryland and irrigated land is used to proxy water rents (Young, 2005, Wittwer,  2012). Where a short‐term water market exists, the average lease price has been used  (Goodman  2000,  Watson  and  Davies  2011).  We  observe  a  variety  of  methods  for  tackling these difficulties:   

Estimation  of  water  ‘rent’  in  various  ways,  often  using  land  values.  The  rent  is  then subtracted from gross operating surplus and distributed to households. This  technique  assumes  a  functioning  long  term  water  factor  market  (for  example, 

 

89    Robinson  and  Gehlhar,  1995,  TERM‐H2O  models  described  in  Wittwer  2012,  Seung et al. 1997, etc.).   

Assumption  that  no  market  for  water  exists  in  the  baseline,  that  water  is  in  surplus  and  its  price  in  equilibrium  is  zero,  becoming  positive  only  as  water  supplies are withdrawn (Examples are Berrittella et al. 2007, 2008, Diao and Roe  2005, Roson et al. 2010). 



In  one  case,  water  ‘rent’  is  subtracted  from  utility  fees  charged  to  industries  (Hassan and Thurlow 2011). 



Some  modelers  use  administratively‐set  utility fees for treated water as if they  were determined by a market equilibrium.  Other water CGE modelers are not concerned about the market value or shadow 

price  of  water,  but  are  concerned  about  the  effects  of  changes  in  administratively  set  prices. Letsoalo et al. (2007) are primarily interested in changing water tariffs to obtain a  “triple  dividend”  of  reduced  water  use,  reduced  tax  distortions  on  the  rest  of  the  economy, and increase in income for poor households. In Letsoalo et al. (2007) the price  of water is a tariff imposed by the government, and water is a non‐market commodity.  3.2.2 Applications of Water CGE Models  Water Demand Curves  Berck  et  al.  (1991),  Gomez  et  al.  (2004),  Mukherjee  (1996),  Robinson  and  Gehlhar (1995) and Tsur et al. (2004) all use their CGE model to map out demand curves  for water. The technique used is to constrain water availability in steps (e.g., 95 percent 

 

90    of  base,  90  percent  of  base,  85  percent  of  base  and  so  on),  recording  the  resulting  shadow  price  of  water.  Where  free  markets  exist,  these  will  equal  the  market  prices.  Mukherjee  (1996)  constructs  a  demand  curve  in  terms  of  market  prices.  Tsur  et  al.  (2004)  and  Berck  et  al.  (1991)  find  the  demand  curve  implied  by  the  set  of  shadow  prices. Robinson and Gehlhar (1995) and Gomez et al. (2004) trace out various shadow  prices as well as market prices.   Efficient Water Use in Agricultural Sectors.  Many  water‐CGE  articles  (Robinson  and  Gehlhar  1995;  Tsur  et  al.  2004;  Berrittella et al. 2005; Horridge et al. 2005; Peterson et al. 2005; Roe et al. 2005, Roson  et al. 2010, Wittwer 2011, Wittwer and Griffith 2012) focus on policy and water use in  the  agricultural  sector.  Water  CGE  models  are  used  to  experiment  with  different  government policies thought to bring about a more rational and efficient use of water.  In  their  studies  of  Morocco,  for  example,  Tsur  et  al.  (2004)  and  Roe  et  al.  (2005)  investigate the effects of trade reform at the macro level on agricultural water use, as  well  as  instigating  water  trading  or  other  water  policy  reforms  at  the  farm  level.  They  find that if water market reforms occur before macro level trade reforms, inefficiencies  in  water  use  will  increase  with  the  market  reform.  Peterson  et  al.  (2005)  explore  the  ramifications  of  introducing  water  trading  amongst  agricultural  sectors  in  Australia  under conditions of decreased water availability. Decreasing water availability reduces  gross  regional  product.  But  if  either  inter‐sectoral  or  inter‐regional  trades  of  irrigation  water are allowed, the additional flexibility in the system mitigates the negative impacts  of decreased water availability.  

 

91    Berrittella et al. (2007), and Roson et al. (2010) note that implicitly, water trades  take place whenever agricultural goods are traded, due to the virtual water embedded  in  the  traded  products.  They  adapt  the  Purdue  University  GTAP  multi‐regional  CGE  model  of  the  world  economy  to  track  virtual  water  trade  under  conditions  of  water  scarcity,  finding  that  where  agricultural  subsidies  have  distorted  food  production,  the  new water constraints in some cases actually improved welfare.  Trade‐offs between Urban and Agricultural Water Use  As urban water demands for household and industry use increase, they compete  with  agriculture  for  scarce  water  resources.  The  price  paid  by  farmers  for  irrigation  water  often  does  not  reflect  the  opportunity  cost  of  water,  which  is  the  value  of  the  water  in  the  best  alternative  use.  Often  water  shadow  prices  for  urban  use  are  many  times  the  shadow  price  of  water  used  in  agriculture.  Berck  et  al.  (1991)  provide  an  example: in the San Joaquin Valley in California at that time, the price paid for irrigation  water from federal projects was $20 to $30 per acre‐foot, while the value in agricultural  production was estimated to be $60 to $70, and the value of the “next unit sold to the  highest  bidder”  was  somewhere  between  $1,000  and  $2,000  in  nearby  urban  areas.  Berck  et  al concluded  that  water could  feasibly  be  purchased  from  farmer’s  to  reduce  the salinization problems of the region. However, the large differential in water MVPs  can also indicate that food prices are too low because of distortions in the agricultural  markets – that we do not pay enough for the water embodied in food.  One way to allocate water to its highest market–valued uses is to create a water  market between agricultural firms and municipal water utilities. To simulate the effect 

 

92    of creating a water market, water‐CGE models that have been parameterized assuming  perfect competition in all but the initial water market are used to simulate a perfectly  competitive  water  market  counterfactual.  Overall  economic  performance  in  such  counterfactuals is always found to be superior to the initial situations. However, as with  any  change,  there  are  winners  and  losers,  which  the  model  can  help  identify.  These  models,  however,  generally  assume  zero  water  losses  when  moving  water  from  one  user to another. In reality, transmission losses can be quite high and should be modeled  where data is available.   Urban Water Use  Of  the  five  CGE  models  in  the  literature  that  focus  solely  on  urban  water  use,  two find the ideal price for an urban utility to charge (Dixon 1990, Horridge 1993), two  examine  short  run  impacts  from  earthquake‐disrupted  water  supplies  (Rose  and  Liao  2005,  Rose  et  al.  2011),  and  another  explores  the  circumstances  under  which  the  infrastructure  investments  for  municipal  water  demand  would  have  been  optimal  (Wittwer, 2009). Dixon (1990) develops a water‐CGE model to find the appropriate price  for water utilities to charge their customers, a task usually accomplished with a partial  equilibrium  model.  Horridge  et  al.  (1993)  explore  the  same  question  with  a  more  sophisticated  approach  that  includes  stochastic  water  supplies.  The  shadow  price  of  water is used to guide  decisions about how much water supply infrastructure to build  and when. Wittwer (2009) uses the multi‐regional dynamic form of TERM, the Australian  regional  CGE  model,  to  evaluate  the  need  for  a  dam  or  other  supply  infrastructure  projects in SE Queensland.  

 

93    3.2.3 Special Challenges for Water CGE Models  Dynamic CGE models    All  CGE  models  implicitly  incorporate  time,  in  that  adjustments  occur  until  markets clear (Ghadimi, 2007). Models may be designed to represent short‐run changes,  in which capital or other factors are not mobile between sectors or regions, or long‐run  changes that assume full mobility. Many water‐CGE models incorporate a more explicit  time element in order to observe the temporal effects of a policy adjustment.  Many  water  resource  policies  have  consequences  that  unfold  over  multiple  time  periods, or questions related to capital stock accumulation. One such important water  policy  issue  is  to  determine  the  appropriate  amount  of  investment  in  supply  infrastructure such as dams, pipelines, or desalinization plants. This is an investment and  capital  stock  decision  that  relates  to  the  economic  value  of  the  water  that  is  to  be  moved and supplied over time. Thus water‐CGE models that focus in part or in total on  infrastructure supply generally also incorporate time. Examples include:  

Dixon  (1990)  determines  the  optimal  price  for  an  urban  water  authority  in  Melbourne,  Australia.  To  do  this,  he  considers  the  appropriate  level  of  investment  in,  as  well  as  timing  for,  infrastructure  related  to  water  capture,  storage,  treatment,  delivery  and  sewer  service  as  the  population  increases  (Dixon 1990).  



Goodman  (2000)  compares  the  installation  of  a  new  dam  to  meet  urban  demand, which grows with population over time, to temporary market trades of 

 

94    water between agricultural sectors and municipal water suppliers. Consumers in  this model maximize utility over time, while precipitation is allowed to vary from  year to year (Goodman, 2000).  

Wittwer  (2009)  also  conducts  an  analysis  of  the  appropriate  level  of  supply  infrastructure  to  meet  urban  water  demand  in  Queensland,  Australia.  In  the  TERM‐DYN  model  interregional  wage  differences  cause  labor  migration  over  several time periods. Labor supplies and population may therefore change over  time  depending  on  the  relative  economic  conditions  between  regions.  This  affects  the  optimal  supply  of  water  infrastructure.  Precipitation  levels  may  be  specified to rise or fall with time, while technical change can increase water use  efficiency over time. Capital and labor used to build infrastructure is withdrawn  from other activities over several time periods (Wittwer 2009). 

Other  water  policy  issues  that  involve  multi‐period  implications  include  drought,  because of its long‐term implications for livestock herds and for perennial crops such as  fruit and nut trees (Wittwer and Griffith 2011); climate change scenarios that play out  over decades; or policy changes that take time to institute, such as buybacks of water  rights for environmental purposes (Seung et al. 2000, Wittwer 2011).    

Ghadimi (2007) distinguishes two basic types of dynamic CGE models:   1. recursive  models  that  solve  for  a  static  equilibrium,  update  time‐related  variables  and  solve  for  the  next  time  period  equilibrium  in  sequence  for  the  required number of time steps, and 

 

95    2. models  that  incorporate  inter‐temporal  optimizing  behaviors  based  on  expectations.   Most  water  CGEs  use  the  recursive  technique.  Dixon  (1990)  and  Goodman  (2000),  however, specify consumers who solve an inter‐temporal utility optimization problem.   Dynamic models such as TERM‐H2O use three different types of adjustments to  update variables to a new time period: capital and financial asset/liability accumulation,  and  lagged  adjustments  to  factor  supplies.21  Changes  in  factor  supplies,  such  as  the  effect  of  population  growth  on  the  supply  of  labor,  may  be  imposed  exogenously.  Changes  in  water  supplies  may  also  be  imposed  exogenously  over  a  period  of  time.  A  baseline for a dynamic model is usually constructed using forecasts of economic growth,  population  growth,  and/or  water  availability.22  This  baseline  model  will  then  be  compared with the same model subjected to policy or other exogenous shocks.  Water Accounts Data    Building  a  standard  CGE  model  is  an  extremely  data  intensive  enterprise,  requiring  detailed  baseline  data  for  all  parts  of  the  economy.  Adding  the  ability  to  address  changes  in  water  resources  requires  additional  data  about  the  water  used  by  economic  sectors.  Wittwer  (2012)  refers  to  this  additional  data  as  “water  accounts.”  Finding  sources  for  water  accounts  data  can  be  a  challenge.  The  water‐CGE  modeler  usually  needs  estimates  of  water  use  by  industry  sector.  Depending  on  the  model 

                                                        21 22

 

 P.38 Ibid.   P.45 Ibid. 

96    purposes,  water  use  by  households  and  government,  total  water  availability  in  the  region, and other more detailed water data may also be needed.  The most water‐intensive sectors are usually agricultural. Typically the modeler  collects data on current water use or tries to estimate the usage according to acreage  planted, yields, and crop water intensity factors. Mubako (2011) estimated county‐level  water  withdrawals  and  consumption  for  some  agricultural  sectors.  While  one  can  estimate agricultural water use from various sources of crop production data, detailed  sectoral  water  use  data  for  other  types  of  industries  are  less  available  in  the  United  States. For many sectors, water is supplied by utilities which do not typically track water  use by detailed industry sector. Water use data about self‐supplying industries such as  certain types of manufacturing and mining sectors is also not easy to find. In the United  States,  another  heavy  water  user  is  the  electricity  generating  sector,  although  on  average  a  large  amount  of  the  water  withdrawn  for  cooling  is  returned  to  the  same  region. Data on electricity sector water withdrawals is available from various sources.   A majority of countries included in a 2009 U.N. survey on the topic either have or  are planning to collect data for water accounts (Wittwer 2012). The United States is not  one  of  these  countries.  Estimates  at  a  very  aggregated  level  are  available  from  the  United  States  Geological  Survey.  Blackhurst  et  al.  (2010)  used  USGS  data  to  estimate  water  intensity  factors  for  each  BEA  industry  sector  (Blackhurst  et  al.  2010a,  2010b).  Fadali extended this estimation to the state level (Fadali 2012) and to county level for  the application in this essay.  

 

97    The availability of more detailed water accounts data is major reason why there  are  so  many  water‐CGE  models  of  Australia,  Morocco,  and  South  Africa.23  Unfortunately, there is a lack of water accounts data in the United States. The existing  published  U.S.  water‐CGE  models  are  constructed  from  unique  datasets  about  water  resources,  allocation  and  usage  in  the  particular  regions.  Berck  et  al.  and  Seung  et  al.  consider only agricultural water use (Berck et al. 1991; Seung et al. 1998; Seung  et al.  1997;  Seung  et  al.  2000;  Seung  et  al.  1998;  Seung  1999;  Seung  et  al.  1997).  Water  resource and allocation data was derived from the California Dept. of Water Resources  in  the  case  of  the  Berck  et  al.  study,  and  from  related  federally‐sponsored  environmental  impact  studies  in  the  case  of  Seung  et  al.  Goodman,  and  Watson  and  Davies,  who  model  municipal  as  well  as  agricultural  water  users  (Goodman,  2000;  Watson  and  Davies  2011)  prepare  their  water  accounts  from  data  provided  by  the  Colorado Division of Water Resources, a state research institute, the USGS, and a local  water  board.  The  two  papers  on  sudden  disruption  of  water  supply  concern  only  municipal water supplied by a utility sector and use only IMPLAN estimated purchases  of water utility commodity (Rose and Liao, 2005, Rose et al. 2011).  Sector (dis)Aggregation for Water CGE Models  Because  of  the  complexity  and  size  of  the  non‐linear  system  involved,  a  CGE  modeler  leaves  as  many  industry  sectors  aggregated  as  possible,  while  avoiding                                                          23

 Australian water CGE studies include Dixon, Rimmer and Wittwer (2011), Dixon (1990), Horridge,  Dixon and Rimmer (1993), Horridge, Madden and Wittwer (2005), Peterson et al (2005), Qureshi et al  (2012), Wittwer and Griffith (2012), Wittwer (2011; 2009; 2006).  South African water CGE studies include  Hassan and  Thurlow (2011), Hassan et al (2008),  Letsoalo et al (2007),  Mukherjee (1996), van Heerden,  Blignaut and Horridge (2008). Moroccan studies include Diao and Roe (2000a; 2000b),  Diao, Roe and  Doukkali (2005), Hassan and Thurlow (2011), Hassan et al (2008), Tsur et al (2004). 

 

98    aggregation error as much as possible. But water demand may vary widely even within a  detailed  disaggregation  of  industry  sectors.  To  minimize  aggregation  error,  sector  disaggregation is customized for the region of interest. Large water users who behave  distinctly  should  be  distinguished.  For  example,  in  input‐output  data  such  as  that  provided  by  IMPLAN  or  RIMS  from  the  Bureau  of  Economic  Analysis,  ranches  and  feedlots are usually aggregated into one sector. But Watson and Davies (2011) split this  sector into two in their model of northeastern Colorado, because “these two operations  use  land  and  water  in  very  different  ways  and  interface  differently  with  the  regional  economy” (Watson and Davies 2011, p. 346).   Because of the relative magnitude of water used in agriculture it is important to  model agricultural water use in more detail. Agricultural activities that receive distinct  output  prices  or  that  have  distinct  marginal  physical  products  of  water  should  be  disaggregated.  For  example,  the  three  largest  agricultural  outputs  in  Nevada  are  hay,  beef  cattle  and  dairy  (National  Agricultural  Statistics  Service  2009).  Each  activity  has  a  distinct  production  technology,  distinct  water  intensity  factors,  and  faces  distinct  sources  of  market  demand.  Furthermore,  because  Nevada’s  water  right  institutions  inspire use‐it‐or‐lose‐it behavior, the levels of water used are not determined to equate  water’s  MVP  to  the  water  prices  paid  (if  any).  Thus  it  is  appropriate  to  disaggregate  these agricultural sectors.   In  cases  where  the  economic  impact  of  a  water  policy  is  suspected  to  have  differential effects on different types of households (i.e., rural or urban, low income or  high  income),  the  household  sector  will  also  be  disaggregated.  Watson  and  Davies 

 

99    (2011) distinguish rural from urban households. Rural households own water rights and  are compensated for their water rights by tax payments from urban households in the  water  trade  simulations.  Rural  households  earn  the  returns  to  their  labor  and  capital  employed in the agricultural sectors, and as such lose income when agricultural activity  is constrained by water availability. Such a model has some of the advantages of a multi‐ regional model without requiring a full set of trade flows.   Defining the region in a water CGE model    In defining the regional boundaries for a CGE model focused on water, the key is  the area within which water resources can be feasibly traded. To illustrate this, observe  how  trading  zones  are  defined  for  Watermove,  the  Australian  water  market  exchange  (Schreider  2009).  Trading  zones  are  the  areas  within  which  the  infrastructure  and  topography  make  a  physical  water  transfer  possible.  A  region  might  be  a  hydrological  basin or basins connected by pipelines. Within the zones, a single price for short term  water is determined in the Watermove exchange. If the objective of a water‐CGE model  is  to  estimate  the  free  market  value  of  water  in  industry,  the  regional  scope  of  the  model  should  be  determined  by  water‐relevant  topography  and  water  infrastructure,  the same way that Australia identified Watermove water‐trading zones.   Water markets not within connected basins are segmented. There is no reason  to expect the marginal value of water in to be the same across markets that are not able  to trade water.  

 

100    The transport of water, however, from one basin or watershed to another may  be  the  focus  of  policy  analysis.  For  example,  California  governor  Jerry  Brown  has  announced plans to build two new pipelines to increase the amount of water exported  from  northern  to  central  and  southern  California  (Green  2012).  Changes  in  the  differentials  between  marginal  values  of  water  between  the  two  regions  arising  from  increased  demands  in  the  north,  technological  innovations  that  reduce  the  cost  of  conveyance to the south, or a subsidy that reduces the fixed cost of the infrastructure  will change the incentives to trade water. When the relative marginal cost of imported  water  declines  sufficiently,  water  optimally  flows  “uphill,”  from  the  region  where  its  value is lower to the region where its value is higher. For example, Qureshi et al.(2012)  examines  how  water  trading  with  rural  Australia  impacts  water  price  within  rural  and  urban economies. They find under global warming scenarios with lower water supplies  that the shadow price of water in Melbourne would increase eleven fold without water  trading  with  rural  areas,  while  some  rural  areas’  water  shadow  values  would  be  half  what they would be under the trading scenario.   The  water  CGE  models  in  the  literature  include  multi‐regional,  segmented  or  separate  water  markets.  The  best  example  is  the  Australian  model  TERM‐H2O.  In  one  application, TERM‐H2O  was  applied  to  isolate  the  effects  of  a  water  buyback  program  carried  out  for  environmental  reasons  from  the  effects  of  a  prolonged  drought  in  Australia’s  Murray‐Darling  Basin  (Wittwer  and  Griffith,  2011).  Wittwer  and  Griffith  concluded that the drought was responsible for most of the unemployment associated  with the reduction of water. The multi‐regional model allows both for the trade of water 

 

101    and  the  movement  of  farm  labor  across  regions.  It  also  accounts  for  the  downstream  effects on food processing sectors in each of the regions.   The only published water‐CGE articles that model a single economic region larger  than  a  watershed  are  based  on  the  GTAP‐W  national‐level  data  or  focus  on  a  policy  where finding the value of water is not necessary for the analysis (Letsoalo et al. 2007;  Berrittella et al. 2007; Berrittella et al. 2008; Calzadilla et al. 2010, 2011; and Roson and  Sartori 2010).  24 Except for Letsoalo et al. all these papers investigate the ‘virtual water’  embodied  in  trade  flows  between  countries.  They  show  how  national  welfare,  water  use, and the balance of trade could change under scenarios of increased water prices,  increased  irrigation  efficiency,  or  situations  of  water  scarcity.  Letsoalo  et  al.  focus  on  which type of national water tax will bring about a “triple dividend”: reduced water use,  reduced tax distortion by using water tax revenues in place of other tax revenues, and  an increase in incomes in low income households. Their analysis must be at a national  level and does not directly concern the value of water.  I  am  not  aware  of  any  U.S.  multi‐regional  water  CGE  models.25  The  necessary  trade flow data amongst regions inside a country is rare, and it is the case in the United  States. Considerable effort has been directed at making reasonable estimates of these  flows  for  use  with  inter‐regional  models.  For  the  U.S.,  IMPLAN  now  routinely  includes                                                          24

 GTAP‐W is a variant of the Global Trade Analysis Project world CGE model of Purdue University  especially adapted to include water use at the country level. It includes water accounts for agricultural  sectors only.  25  However, the originators of TERM‐H2O have created a multi‐regional CGE model of the U.S. with all fifty  states that does not contain water accounts (Dixon, Rimmer and Wittwer, 2012).  See "Usage‐R51, a  State‐Level Multi‐Regional CGE Model of the US Economy," GTAP,  www.gtap.agecon.purdue.edu/resources/download/5933.pdf. 

 

102    estimated trade flows between regions based on commodity trade flow data from the  Bureau  of  Transportation  Statistics  and  the  U.S.  Census  Bureau,  travel  cost  data  from  Oak  Ridge  National  Labs,  and  a  doubly  constrained  gravity  model  in  conjunction  with  IMPLAN estimates of local commodity supply and demand (Minnesota IMPLAN Group,  2009). Adding up constraints ensure that the gravity model gives back “known” results  for regional demand and supply, and add up to the nationwide supplies and demands  (Lindall  et  al.,  2006).  For  Australia,  TERM  H2O  modelers  also  use  a  gravity  model  approach  to  estimate  trade  flows  between  regions  (Wittwer,  2012).  There  is  high  demand from jurisdiction legislators and local officials for estimates of the local impacts  of water policy shocks. Multi‐regional CGE models offer these capabilities.26  Parameterization and Solution  There  are  two  types  of  parameters  (exogenous  magnitudes)  in  CGE  models:  initial period or “baseline” levels of observed prices and quantities of goods, factors, and  monetary  flows,  and  the  coefficients  in  the  functional  forms  assumed  to  specify  producer,  consumer,  and  institutional  behavior.  Some  of  those  observed  prices  and  quantities measure endowments or other levels that will not change over time.  These  will remain parametric, exogenous, or “fixed.” Other parameters are derived from the  assumption  that  the  baseline  SAM  represents  the  economy  at  an  equilibrium  point,  depending  on  the  functional  forms  chosen  for  production  functions  and  the  utility  function.  These  CGE  coefficient  parameters  are  calibrated  to  replicate  the  observed  baseline  given  the chosen  functional  forms  and  initial  prices  and  quantities,  whenever                                                          26

 

 P. 15 Ibid. 

103    possible.  Otherwise,  CGE  modelers  assume  parameter  magnitudes  from  the  existing  literature  or  to  reflect  their  a‐priori  beliefs.  An  important  parameter  in  water‐CGE  models is the elasticity of substitution between water and other factors of production.  When  modeling  agriculture,  because  water  is  a  vital  input  for  which  there  are  limited  substitutes, these are typically assumed to be low.   Existing water CGE models with applications in the U.S.    Relatively  few  U.S.  water‐CGE  models  have  appeared  in  refereed  academic  publications. I find eight published studies. Berck et al. (1991) published one of the first.  They modeled the economic effects of limiting crop irrigation to reduce the salinization  of soils in California’s Central Valley. By developing and applying a CGE model they were  able to estimate the shadow price for water diverted from agricultural production in the  context  of  water  demand  from  the  nearby  urban  areas.  They  estimated  that  urban  water  users  could  easily  afford  to  compensate  rural  farmers  for  the  profit  they  might  lose  (see  the  equation  above)  due  to  the  diversion  of  water  from  their  irrigated  agriculture.  Seung et al. (1997, 1998, 2000) developed a regional CGE model to estimate the  economic  consequences  of  water  withdrawn  from  agriculture  to  benefit  various  environmental purposes, including recreation. They formalized agricultural water use by  specifying an exogenous ratio of water per unit land. They concluded that the increased  economic activity associated with the environmental benefits were not large enough to  compensate for the lost agricultural activity.  

 

104    Goodman  (2000)  developed  a  dynamic  CGE  model  to  compare  the  economic  outcomes  of  building  an  additional  dam  versus  allowing  short  term  water  trades  between  agricultural  water  users  and  municipalities  in  southeastern  Colorado,  concluding  that  the  water  trades  did  not  impoverish  rural  regions  and  would  meet  urban demands more cheaply.   Similarly,  with  a  dynamic  CGE  model  that  simulated  population  growth  and  increasing  water  demand,  Watson  and  Davies  (2011)  found  that  allowing  short‐term  water  trades  between  agricultural  sectors  and  municipal  water  providers  in  northeastern  Colorado  would  affect  an  increase  of  about  8%  in  the  price  of  municipal  water  and  a  10%  increase  in  the  price  of  agricultural  water.  In  contrast,  population  growth without a water market could cause an increase of 25% in the price of municipal  water (and no increase in the price of agricultural water). Finally, Rose and Liao (2005)  and  Rose  et  al.  (2011)  developed  CGE  models  to  quantify  the  short‐term  economic  effects of water supply disruptions due to an earthquake in Los Angeles, California and  Portland, Oregon, respectively.  3.2.4 Conclusion      The  number  of  applications  of  water‐CGE  models  has  been  growing  in  the  recent  decade. Given a world in which populations and income are growing, demands for both  agricultural and urban water as well as the resulting pressures on environmental water  use  will  continue  to  grow.  Additional  pressure  may  be  added  if  ethanol  made  from  thirsty  crops  becomes  a  significant  fuel  source.  When  changes  in  regional  water  resources  due  to  global  warming  are  added  to  the  mix,  it  isn’t  hard  to  imagine  how 

 

105    carefully  water  resources  will  need  to  be  managed  in  the  future.  Given  the  large  role  that  water  plays  in  the  economy,  the  CGE  model,  with  its  ability  to  handle  system  feedbacks,  may  become  a  more  important  tool  for  examining  these  issues.  As  water  becomes  more  valuable,  data  on  water  use  is  likely  to  improve.  Thus  it  is  likely  that  more water‐CGE models will be developed and that the thirty‐five models in this survey  are only the beginning forays.  3.3 A CGE Model of the Value of Water to Southern Nevada Industry    3.3.1 Introduction    As  an  illustrative  example,  I  model  Southern  Nevada  including  Clark  County  where Las Vegas resides. Las Vegas depends on the water covered by the Colorado River  agreement.  Since  that  agreement,  which  allocated  300,000  acre‐feet  annually  to  the  region,  was  signed  in  1928,  the  population  has  grown  from  under  4,000  to  about  2  million.  Over  the  decades  there  has  been  much  concern  that  this  water  will  limit  the  future  growth  of  the  Southern  Nevada  economy  as  well  as  much  concern  over  short‐ term supply disruptions due to drought.   A  CGE  model  is  well‐suited  for  modeling  the  extent  to  which  a  fixed  water  allocation constrains economic activity in a region. As growth shifts water demand, the  marginal  value  of  water  can  rise  to  the  point  that  purchases  of  water  from  regions  outside of the Clark County region may become economically viable. In fact, in Nevada,  consultants  hired  by  Southern  Nevada  Water  Authority  have  estimated  the  cost  of  building a pipeline to convey 84,000 AF a year to Clark County from rural White Pine and  Lincoln Counties to be up to $7.3 billion (Brean, 2011, 2013). A multiregional CGE model 

 

106    of  the  Southern  Nevada  region  can  be  specified  to  investigate  the  effects  of  enabled  inter‐basin  water  transfers  on  each  regional  economy.  In  contrast,  a  Nevada‐wide  water‐CGE  model  that  aggregates  the  entire  state  economy  is  not  consistent  with  the  physical boundaries and limits to water use. A statewide CGE model could feature water  as an input and source of income, but it would give results that average economic values  of  water  for  Nevada  as  a  whole,  and  the  important  policy‐relevant  features  of  water  transfers between individual regions would be lost.   Las Vegas and its surrounding suburbs depend on the Colorado River for 90% of  their  water  supply  (McChesney,  2011).  Because  Las  Vegas  depends  so  heavily  on  the  Colorado River, and because the river is overallocated with many powerful rivals for the  water,  Las  Vegas  and  Clark  County  policy  makers  are  concerned  about  how  water  shortages  could  impact  the  economy.  The  value  of  water,  and  how  the  value  would  change  if  there  were  to  be  a  shortage,  is  of  great  interest  to  water  policy  planners  as  they  consider  how  much  water  infrastructure  can  be  justified  to  expand  the  region’s  water supply. Could the marginal value of water rise enough to justify construction of a  desalinization plant in California or Mexico? Could it rise high enough to justify the full  costs of the proposed pipeline?  What  would  happen  to  the  Clark  County  economy  in  the  event  Nevada’s  full  allocation  of  Colorado  River  water  were  not  available?  The  so‐called  “White  Report“  predicted  dire  consequences  for  the  southern  Nevada  economy  by  2006  if  a  lack  of  water  disrupted  the  ‘growth  economy’  before  its  ‘natural  well‐rounded  maturation’  occurred (Hobbs et al., 2004, White et al., 1992). It was claimed that without action to 

 

107    add  additional  supplies  to  the  current  Colorado  allotment  from,  for  example,  rural  county  groundwater  supplies,  full  use  of  the  Colorado  River  water  allocation  would  occur in 2006 and that this would lead to an abrupt crisis. The White report predicted a  60%  decline  in  construction  employment  and  an  eventual  twenty  percent  decrease  in  employment and population as compared to ‘natural’ maturation of the economy over  time.   In  actuality,  this  catastrophe  has  not  occurred.  Through  investments  in  water  recycling  infrastructure  by  which  every  drop  that  goes  down  a  drain  is  recaptured,  reinjected  into  Lake  Mead,  and  credited  to  the  gross  water  allocation,  effective  programs  to  increase  the  efficiency  of  residential  water  use,  and  negotiations  over  Colorado  River  water,  Las  Vegas’  water  supply  did  not  constrain  construction,  despite  record  drought  conditions  on  the  Colorado.  Instead,  the  population  of  Clark  County  reached the ‘natural well‐rounded maturation’ population level of 1.9 million predicted  for  2035  in  the  White  report  by  about  2006,  with  its  growing  construction  sector  intact.27   Nevertheless,  water  applied  to  residential  landscapes  does  not  enter  any  drain  and thus cannot be recycled. Thus continued population growth in Las Vegas (Table 3‐1)                                                          27

The  irony  was  that  a  very  dire  crisis  did  occur  in  2007‐08  when  the  housing  bubble  burst  nationwide, hitting Las Vegas especially hard, as predicted in the later 2004 report, because of its ‘growth’  economy, i.e. an economy  dependent on construction jobs. An additional irony was that the Hobbs et al.  report,  designed  as  an  update  of  the  White  report  modeled  the  consequences  of  a  disruption  in  the  economy due to a 60% decrease in the construction sector for any reason, thereby relatively accurately  predicting the consequences of the Great Recession in Clark County. At it’s worst, the recession caused a  59% drop in construction sector employment and a 13% drop in total employment. Seven years after the  peak  construction  sector  activity  in  2006,  sector  employment  is  down  66%  from  it’s  peak,  while  total  employment is down about 9.3% from 2006 levels.    

 

108    and in the rest of the Colorado River basin will continue to reduce the excess supply of  water. Competition from California, Arizona, Mexico and the other four Colorado River  compact  states  for  the  river’s  water  and  the  drought  in  the  recent  decade  has  raised  fears for the future. I will model such a water shortage using a water CGE, finding the  values  of  water  in  production  by  industry  sector.  The  model  also  finds  the  values  of  water  in  production  by  industry  sector  in  the  absence  of  a  water  market.  The  value  differentials suggest the amount of money that could be available to fund a pipeline.  Table 3‐1. Clark County Public Water Supply  Year 

Population 

1985  1990  1995  2000  2005 

572,140  741,460  992,590  1,375,760  1,710,551 

Public water supply plus  domestic wells (AF)  211,214 301,677 382,675 526,098 625,903

Per capita water  use (AF/person)  0.369 0.407 0.386 0.382 0.366

Change    10.2%  ‐5.2%  ‐0.8%  ‐4.3% 

Source: USGS 2010, USGS Historical Water Use Data 

Below  I  present  results  of  modeling  a  10%  water  shortage  in  the  southern  Nevada region. The model and data are described briefly with emphasis on where they  differ from the State of Nevada model described elsewhere in this thesis or where new  information can be added relevant to the topic at hand. Because of the uncertainty of  the  initial  rental  value  for  water,  the  model  results  under  different  closures  for  the  water market include a sensitivity analysis for these values. The section then concludes  with evaluation of the contribution of such a model in predicting water value in this case  and in general and how the work could be extended.   

 

109    3.3.2 Southern NV Water CGE Model    Choice of Region    The region chosen for this model is comprised of five southern Nevada counties.  These are Clark County (Las Vegas) and the rural counties of Esmeralda, Nye, Lincoln and  White  Pine  in  Nevada.  White  Pine  and  Lincoln  counties  contain  the  basins  to  be  connected to Las Vegas by the proposed pipeline.  As  discussed  previously,  most  water‐CGE  models  are  defined  at  the  watershed  level  for  single  region  models,  or  are  multi‐region  models.  Fortunately,  in  this  five  county region, almost all urban economic activity, such as casino gambling, takes place  in Clark County; and almost all the agricultural activity takes place in the rural counties.  Because  the  counties  are  so  specialized  economically,  the  multi‐sector  disaggregation  mimics  the  appropriate  multi‐region  disaggregation.  Thus  I  construct  a  model  that  aggregates all the county economies into one ‘region.’ The differential value of water in  urban and agricultural sectors when water transfers are not allowed indicates the value  of enabling the integration of the water market by the construction of the pipeline.  Production/Output      As  with  other  water  CGE  models  described  in  this  thesis,  I  model  self‐supplied  ‘raw’  water  and  treated  water  as  two  different  inputs  used  by  different  sectors.  Raw  water is used by agriculture, mining, electricity, manufacturing, food processing and by  the  water  utility  sector.  Treated  water  enters  sector  production  functions  as  an  intermediate commodity. The technological assumption is that treated water is used in  fixed proportions with other intermediate inputs in relation to output.  

 

110    In  the  water  utility  sector,  raw  water  is  combined  with  the  intermediate  input  aggregate  and  a  CES  labor‐capital  aggregate  in  fixed  proportions  per  unit  output  of  treated water, thereby formalizing that a unit of raw water is required to produce each  unit of treated water.  For all industry sectors except the water utility sector, at the lowest level of the  nested production function, capital, labor as well as water, in the relevant sectors, are  combined  into  a  CES  value‐added  aggregate.  Value‐added  is  combined  in  fixed  proportions  with  the  intermediate  input  aggregate  (including  treated  water  from  the  water  utility  sector)  to  produce  output.  Because  there  is  very  little  non‐irrigated  agriculture in Nevada, land is not considered a substitute for water and is not explicitly  modeled as a factor of production. Because land without water is of very low value in  Nevada,  the  effective  supply  of  land  for  agriculture  is  limited  only  by  the  supply  of  water. Especially for urban regions, however, this is an oversimplification that could be  addressed in future work if land rents by sector could be obtained.  Factor Markets     Both capital and water supplies are formalized as inelastically fixed in this model.  Capital  is  assumed  to  be  immobile  across  sectors,  but  labor  is  intersectorally  mobile.  Labor  supply  is  also  elastic  with  respect  to  wages.  The  baseline  water  endowment  is  measured  by  the  USGS  estimates  of  water  withdrawals  in  southern  Nevada  (USGS,  2010).   I  allow  for  two  different  closures  concerning  the  mobility  of  water  between  sectors.  In  one  scenario  water  is  mobile  across  all  self‐supplying  sectors,  yielding  one 

 

111    equilibrium price for water across all sectors. In the other scenario I assume water is not  mobile  across  sectors,  which  yields  a  different  price  for  water  in  each  self‐supplying  sector.   3.3.3 Data    Water data.    Table 3.2 shows the USGS estimates of the distribution of water withdrawals by  county  and  sector  in  southern  Nevada.  Las  Vegas,  in  Clark  County,  is  where  about  2  million  people,  or  72%,  of  the  2012  state  population  lives  (Hardcastle,  2013).  In  2005,  64% of total southern Nevada water withdrawals were municipal supplies used by the  Clark County population. The majority of the water withdrawals (72%) in the five county  region  occurred  in  Clark  County,  primarily  withdrawn  from  the  Colorado  River  and  its  reservoir,  Lake  Mead.  The  four  rural  counties  had  a  total  population  of  about  60,000  people in 2012. Most of the water withdrawals in the rural counties neighboring Clark  County were used for irrigating hay.   Table 3‐2.  2005 Water Withdrawals by county and sector in southern Nevada.  USGS Category  Public (municipal) supply  Domestic self‐supply  Industry self‐supply  Irrigation  Aquaculture/Livestock  Mining  Thermoelectric  Total 

Clark  64.0%  2.5%  0.6%  1.9%  0.0%  0.3%  3.0%  72.3% 

Esmeralda  0.0%  0.0%  0.0%  3.4%  0.0%  1.5%  0.0%  5.0% 

Lincoln  0.1%  0.0%  0.0%  5.8%  0.0%  0.0%  0.0%  6.1% 

Nye  0.7%  0.6%  0.0%  6.0%  0.1%  0.7%  0.0%  8.2% 

Source: USGS (United States Geological Survey, 2010) and author’s calculations.   

 

White Pine  Total  0.6%  65.4%  0.0%  3.2%  0.0%  0.6%  6.9%  24.0%  0.3%  0.5%  0.7%  3.3%  0.0%  3.0%  8.5%  100.0% 

112    The five county area is about 49,000 square miles, or about 3,000 square miles  bigger than the state of Pennsylvania. Rainfall is sparse but varies across the region with  more precipitation on average in the more northern and eastern counties of Lincoln and  White Pine (Table 3‐3). The Colorado River is overallocated, and all surface water in the  state  of  Nevada  is  considered  fully  or  over‐allocated.  It  is  a  matter  of  controversy  whether  or  not  groundwater  supplies  are  overallocated  in  all  of  the  rural  counties  (Welden, 2003).  Water  use  by  detailed  industry  sector  is  necessary  for  the  CGE  model.  The  approach  Blackhurst  et  al.  (2010)  applied  to  allocate  nationwide  USGS  water  use  withdrawal estimates across detailed sectors was adapted to allocate sector water use  at the county level in southern Nevada, resulting in the estimates shown in Table 3‐4.28   Table 3‐3. Population, resources and resource use by county for southern Nevada  Total  Water with‐ Water with‐ Avg. inches  Land area  Population  Persons per  Withdraw‐ drawals (AF per  drawals (AF  annual  (sq. mi.)   2012  sq. mile  als (AF)  person)  per acre)  rainfall  4.1 (Las  Clark  7,891  680,756 1,988,195  251.9  0.3  0.13  Vegas) 6.1  Esmeralda  3,582  46,755 860  0.2  54.4  0.02  (Goldfield) 8.8  Lincoln  10,633  57,060 5,100  0.5  11.2  0.01  (Caliente) 4.7  Nye  18,182  76,808 44,292  2.4  1.7  0.01  (Pahrump) White Pine  8,876  79,609 9,945  1.1  8.0  0.01  10.1 (Ely) County 

Total  49,164  940,988 2,048,392  41.7  0.5  0.03  Sources: (Hardcastle, 2013, U.S. Census Bureau, 2013, United States Geological Survey, 2010, Western  Regional Climate Center, 2013) and author’s calculations. 

   The  largest  water  withdrawals  (615,530  AF)  were  made  to  supply  municipal  utilities  in  Clark  County  (Table  3‐4).  Using  the  interindustry  and  institution  purchases                                                          28

 The modified method was adopted in such a way that it could potentially be used by any state or  county do develop water use intensity factors for water footprints or water CGE models. 

 

113    from  IMPLAN  data  and  the  assumption  of  one  price,  the  615,530  AF  was  allocated  across  industries  and  final  demands.  Using  this  estimation,  the  large  casino‐hotel  and  recreation sector used the largest amount of treated water (67,084 AF, Table 3‐4). The  second  largest  amount  of  raw  water  was  withdrawn  for  use  in  irrigating  hay  (180,934  AF)  in  the  rural  counties.  Other  major  water  using  sectors  were  the  livestock,  metal  mining and electricity sectors.   Table 3‐4. Water use, employment and value‐added by sector for southern Nevada  SECTOR 

TREATED WATER  WITHDRAWAL  (AF)  1,027 2 7 86 13 28 0 416 5,494 0 4,602 664

RAW WATER WITHDRAWAL  (AF)  180,934 34,039 9,733 2,565 3,131 4,137 26,522 28,239 0 615,530 0 0

EMPLOYMENT  (JOBS) 

VALUE ADDED  (MILLIONS $) 

HAY  284  19.4 LIVESTOCK  284  6.5 DAIRY  72  3.9 VEG & MELON  46  4.6 OTHER AG  435  9.9 OTHER MINING  849  98.9 METAL MINING  1,596  643.1 ELECTRICITY  2,141  1,038.8 TRANSPORT & UTIL  49,739  4,517.2 WATER UTILITY  1,985  184.6 CONSTRUCTION  47,405  3,953.5 RESIDENTIAL CONSTR.  7,776  580.9 BANKS, INSUR., REAL  9,089  0  148,359  17,238.4  ESTATE  FOOD PROCESSING  1,366 446 2,848  220.0 OTHER  3,438  5,547  17,964  1,975.2  MANUFACTURING  TRADE  6,118 0 134,979  8,187.3 OTHER SERVICES  33,749 0 329,872  23,158.5 HEALTHCARE  5,229 0 57,698  4,299.4 RECREATION  67,084 0 169,410  11,699.4 FOOD&DRINK  11,822 0 107,028  4,195.8 TOTAL  150,234* 910,823** 1,080,770  82,035 *This  total  does  not  include  exports  of  treated  water  and  treated  water  use  by  government  and  households.   **This  total  does  not  include  the estimated  self‐supplied  water  use  by households  and  governments  of  30,165 AF.  Sources: Author’s application of modified Blackhurst methodology(see appendix A) and modified IMPLAN  2010 model for Southern Nevada (Blackhurst et al., 2010a, b, Minnesota IMPLAN Group, 2010).     

 

114    Social Accounting Matrix (SAM) data    Money  flow  data  is  from  the  southern  Nevada  region  IMPLAN  model,  an  aggregation of the five county region. Modifications made to the IMPLAN SAM to clean  the monetary data for the CGE model are described elsewhere in this thesis. I focus here  on the modification most relevant to the sensitivity analysis carried out on initial water  rent values. To model water as a factor of production similar to capital or labor, an initial  value for water rent is needed. Data on water rents is not available in IMPLAN or BEA  data  or  otherwise  routinely  collected  however,  so  the  rents  must  be  estimated  using  additional  information.  The  price  paid  for  water  was estimated  and  subtracted  from  a  gross operating surplus account (Other Property Income) provided in the IMPLAN data.   Many things affect water factor rents. Water factor rents are related to the value  of water rights. Some of the most important aspects affecting the value of water rights  in Nevada are its legal status, such as priority date and rulings concerning allocation in  the specific water basin, designation of the type of activity the water can be used for,  point  of  diversion,  place  of  use,  and  whether  it  is  for  ground  or  surface  water.  Also  important  are  perceptions  about  future  appreciation,  economic  cycles,  and  water  quality  (Miller,  2013;  Wichelns,  2010).  Some  of  these  are  time‐varying,  and  good  data  on  average  returns  to  water  rights  is  not  available,  making  it  difficult  to  choose  a  ‘correct’ starting value for water rents. Assuming that the value of a ranch in a very rural  and isolated region will be due to the value of the water rights, current sales prices for  rural ranches of known size were used to infer low and high values of water (see Table 

 

115    3‐5).29 In all but one set of the sensitivity analyses, it is further assumed that these same  values  apply  in  non‐agricultural  sectors  as  well.  The  range  of  values  roughly  reflects  asking prices of ranches listed in Table 3‐5, assuming a 3% interest rate to annualize the  water rights values. For infinite time periods, where appreciation is assumed to be zero,  we assume that permanent water rights sell for their net present value, NPV:  NPV

SALE PRICE

RENT   i

where i is the interest rate.  Table 3‐5 Three Southern Nevada ranch sale advertisements, 2013  Ranch description 

Location 

Rebel Rock Ranch  (scenic canyon)   Eden Valley Farm  (overallocation of  groundwater)  Water Canyon  Creek (influence of  Clark Co. buyouts?) 

Caliente,  Lincoln Co.  Humboldt  Co.  Lund in  White  Pine Co. 

Asking Price 

Asking  Price per  AF* 

158 182.4 AF surface water 

$949,900 

$5,208

2,294 AF, priority 1976,  groundwater 

$9,600,000 

$1,058

$480,000 

$500

Land  (acres) 

2,877

Water 

240 960 AF ground water 

Source: Author’s assumptions and calculations, Chris Miller website   http://nevadawaterrights.com/2701.html   .  *With assumption that only water rights determine value of property.   

Four different initial price assumptions for the water factor are modeled, from a  low price with annualized rent of $15 per acre‐foot (AF), corresponding to water rights  that sell for $500/AF, to a high of $3000/AF corresponding to annualized rent of $90 per  acre‐foot.  One  of  the  four  scenarios  assumes  an  initial  segmented  water  market  with  different  prices  for  different  sectors.  It  was  not  possible  to  model  a  fifth  higher  water                                                          29

 This can in some cases be approximately correct for isolated ranches with little improvement. In one  example related by a Nevada real estate agent specializing in water rights sales, water rights accounted  for 96% of the value of the ranch. Miller, Chris W. 2013. "Water Rights Values in Nevada," E. Fadali, Phone  discussion about determinants of water rights values in Nevada.  

 

116    price  because  one  cannot  replicate  the  baseline  levels  of  output  of  hay  under  an  assumption that water rights are priced as high as $5,200/AF (Table 3‐5). At that price,  annualized rents exceed the baseline value added in the hay sector.   Another  important  question  for  water‐CGE  models  is  the  choice  of  industry  sector  aggregation.  IMPLAN  SAMs  include  440  sectors.  Although  disaggregation  is  preferable,  the  highly  non‐linear  nature  of  CGE  models  can  make  solving  that  big  a  system difficult. In Nevada, the most important activities with regard to self‐supplied or  raw  water  use  are  the  water/sewer  utility  sector,  agriculture,  mining,  and  electrical  power  generation.  The  hotel‐casino  sector  is  the  most  important  treated  water  user.  Other  major  treated  water  users  include  construction,  real  estate,  golf  courses,  parks,  hospitals, food services and schools. The southern Nevada CGE is thus disaggregated to  20 sectors: hay, livestock, dairy, vegetable and melon farming, other agriculture, metal  mining,  other  mining,  electricity,  transportation  and  information,  water,  residential  construction,  all  other  construction,  finance  and  real  estate,  food  processing,  manufacturing, trade, healthcare, services, recreation (including casino hotels) and food  and drinking places.   This sector disaggregation was chosen for several reasons:  1. Type  of  water  use:  treated  water  from  the  water  utility  sector  is  specified  in  a  different way than is self‐supplied water.   2. Nevada’s agricultural sectors, electric utilities, mining and the water and sewer  utilities sector remain disaggregated so that the sectors which use large amounts  of  self‐supplied  water  are  adequately  described.  Manufacturing  and  food 

 

117    processing  also  use  self‐supplied  water.  Other  sectors  purchase  treated  water  from the water and sewer utility within the input‐output intermediate demands  block.30  3. Sectors  were  grouped  together  with  other  sectors  that  had  similar  water  use  intensity.   3.3.4 Scenarios and Sensitivity Analysis     Consider a 10% water shortage in southern Nevada. Two types of scenarios are  simulated. In one scenario, no mobility between sectors is allowed for the water factor,  corresponding roughly to the current situation. In the other, water mobility is allowed,  and a market for water arises. This would roughly correspond to a situation in which a  pipeline between rural and urban sectors already exists, with the costs of transporting  the water paid in a previous period. Sensitivity analyses with respect to the initial value  of  water  is also  carried  out  for  each  scenario. Each  scenario  is  simulated  under a low,  medium and a high initial water price, as well the situation in which initial water values  vary by sector (because there is no free trade).   3.3.5 Results    Not  surprisingly,  water  prices  rise  much  more  dramatically  in  response  to  a  supply  reduction  when  there  is  no  water  mobility  between  sectors  (Table  3‐6).  Raw  water price increase may be as low as 214% (assuming high initial raw water prices) and                                                          30

It would be preferable to split water and sewer into two sectors or, as in some water-CGE models, account for two different commodities: indoor water, which is more expensive since it requires collection and treatment after use, and outdoor water use, which usually is not treated in any way after use. This is an important topic for future research for any water CGE with a substantial focus on commercial and industrial water demands. One of the constraints on water use, for example, in the Reno/Sparks urban area, is that sewer water is subject to very stringent restrictions on pollutant load. The pollutants are very expensive to remove. 

 

118    as  high  as  1,440%  (assuming  low  initial  prices).  In  the  “unified  market  “  or  pipeline  scenario,  the  water  supply  reduction  leads  to  raw  water  price  increases  between 34%  and 60%, depending on the intital raw water price assumptions.   Table 3‐6. Effect of 10% water supply reduction on raw water rents and treated water  prices, with sensitivity analyses   

Unified  Segmented  Market  Market 

 

Avg Low Price   Avg Mid Price  Avg High Price  Mixed   Low Price  Mid Price  High Price 

Raw water rents ($/AF)    Base‐ Sim‐ Dif‐   line  ulation  ference  $15   $231   1440%    $54   $257   376%    $90   $283   214%    $66   $257   289%    $15   $24   60%    $54   $77   43%    $90   $121   34%   

Treated Water price ($/AF)  Base‐ Sim‐ Dif‐ line  ulation  ference  $971   $1,221   26%  $971   $1,221   26%  $971   $1,221   26%  $971   $1,221   26%  $971   $977   1%  $971   $989   2%  $971   $998   3% 

  Interestingly,  the  range  between  the  simulated  water  factor  rents  due  to  the  different baseline assumption of initial prices are less (from $231 to $283 or 23%) under  the closure that does not allow for mobility than under the closure that does allow for  mobility  (from  $24  to  $121  or  404%).  The  simulated  water  factor  rental  rate  depends  more on initial values where no market is allowed for the water factor between sectors.  In the segmented water market case, the raw water price response to the shortage is  larger  than  the  variation  introduced  by  initial  value  assumptions.  The  component  of  rents  due  to  the  relatively  inflexible  demand  in  the  water  utility  sector  is  more  important than the variation introduced by the differing initial assumptions of value.  When  the  water  markets  are  segmented,  treated  water  prices  from  the  water  utility  increase  by  26%  when  water  supply  is  reduced  by  10%,  regardless  of  the  initial  values of the treated water price. A large proportion of the price of the treated water is 

 

119    due to the other inputs necessary to produce clean water and pipe it to households and  businesses, as well as the costs of carrying away the water and treating it again before  returning  it  to  the  river  system.  Thus  treated  water  prices  do  not  rise  as  much  proportionally  as  do  the  raw  water  prices.  When  water  markets  are  integrated,  the  reduction in water availability has a smaller effect on the price of treated water (1, 2 or  3%; Table 3‐6) that is only slightly sensitive to intital assumptions. The sensitivity is small  compared to the range of initial assumptions.   Table 3‐7 Rental price for raw water ($/AF) 

Hay Livestock Water Utility Metal Mining

baseline  simulation  difference  simulation  difference  simulation  difference  simulation  difference 

Segmented Market  low  mid  high  Mixed  $15  $54  $90  $15/$90   $17  $59  $97  $17   13% 9% 8% 13% $17  $57  $94  $17   13% 6% 4% 13% $333  $352  $371  $371   2120% 552% 312% 312% $17  $63  $105  $17   13% 17% 17% 13%

Unified Market  low   mid  high  $15   $54  $90  $24   $77  $121  60%  43% 34% Same as hay sector 

  When  water  is  not  mobile  between  sectors,  different  prices  may  be  paid  for  water  use  in  each  sector.  Table  3‐7  displays  selected  sectoral  results.  The  agricultural  sectors  in  particular  do  not  compete  with  the  water  utility  sector  for  raw  water.  Following the 10% water reduction, raw water factor rents in the agricultural sectors do  not increase as much as they do in the water utility sector. For the water utility sector,  increases  are  very  large,  ranging  from  about  300%  to  over  2000%  depending  on  the 

 

120    initial  price  assumption.  The  price  differentials  between  the  water  utility  sector  in  the  segmented market and the unified market ranges from $250 to $390 per AF.   Table 3‐8 shows the affects on the quantities of water withdrawn for use by each  sector.  Because  raw  water  factor  is  supplied  perfectly  inelastically,  total  water  withdrawals are insensitive to intital price assumptions. When markets are segmented  and supplies are reduced by 10%, each sector reduces their water use by 10%.   Table 3‐8. Sector water withdrawals under baseline total water withdrawals of  910,823 AF and 10% shortage at 819,740 AF total water withdrawals   

Assump‐tion   

Segmented Market Low Price

Midprice

180,934

  

baseline  (AF)  Simula‐ tion (AF)  difference 

Water  Utility    

Unified Market

High  Price 

Mixed

Low  Price 

180,934

180,934

180,934

180,934 

180,934

180,934

162,840

162,840

162,840

162,840

125,909 

127,776

129,131

‐10%

‐10%

‐10%

‐10%

‐30% 

‐29%

‐29%

baseline  (AF) 

615,530

615,530

615,530

615,530

615,530 

615,530

615,530

Simula‐ tion (AF)  difference 

553,977

553,977

553,977

553,977

613,413 

609,671

606,913

‐10%

‐10%

‐10%

‐10%

0% 

‐1%

‐1%

Live‐stock  baseline  (AF)     Simula‐ tion (AF)     difference 

34,039

34,039

34,039

34,039

34,039 

34,039

34,039

30,635

30,635

30,635

30,635

22,828 

20,042

19,388

‐10%

‐10%

‐10%

‐10%

‐33% 

‐41%

‐43%

Metal  Mining    

26,522

26,522

26,522

26,522

26,522 

26,522

26,522

23,870

23,870

23,870

23,870

19,071 

20,744

21,550

‐10%

‐10%

‐10%

‐10%

‐28% 

‐22%

‐19%

Hay    

  

  

baseline  (AF)  Simula‐ tion (AF)  difference 

Midprice

High  Price 

  When supply falls, the price of water rises. If raw water can be moved between  sectors,  it  will  be  reallocated  from  the  agricultural  sectors  to  the  water  utility  sector.  Simulated  quantity  effects  are  not  as  sensitive  to  assumptions  about  the  initial  rental 

 

121    price for the raw water factor as prices are. The livestock sector appears to be the most  sensitive.  Fifteen  percent  less  raw  water  is  withdrawn  by  the  livestock  sector  in  response  to  a  10%  reduction  in  raw  water  availability  when  a  high  initial  price  is  assumed, compared to results when the initial price is assumed to be low.  A  reduction  in  water  availability  also  effects  economic  activity  in  the  region.  Table  3‐9  shows  the  simulated  affects  on  employment  and  value  added  for  the  two  scenarios under differing initial assumptions about the rental price of raw water. When  water  markets  are  segmented,  a  ten  percent  water  supply  reduction  causes  a  loss  of  about  4,000  jobs  (0.4%)  from  the  southern  Nevada  economy.  This  estimate  is  not  sensitive to assumptions about the initial price of raw water.   When  water  markets  are  integrated,  and  the  municipal  water  utility  can  purchase  agricultural  water,  employment  impacts  are  less  and  slightly  sensitive  to  the  assumptions about the initial value of raw water. The pattern is very similar for value‐  added.  Table 3‐9. Change in employment and value added from baseline levels of 1,080,770  and $86,561,000,000. 

Unified  Market 

Segmented  Market 

  

 

 

          %  Assumption  Employment            %  Value‐ increase (jobs)  increase added  (millions  of $)  Low Price  1,076,586 ‐0.39% 86,373 ‐0.22% Midprice  1,076,573 ‐0.39% 86,372 ‐0.22% High Price  1,076,575 ‐0.39% 86,371 ‐0.22% Mixed  1,076,615 ‐0.38% 86,374 ‐0.22% Low Price  1,080,611 ‐0.01% 86,554 ‐0.01% Midprice  1,080,301 ‐0.04% 86,540 ‐0.02% High Price  1,080,103 ‐0.06% 86,531 ‐0.04%

122    3.3.6 Discussion      Using  a  model  scenario  first  with  and  then  without  a  water  market  between  sectors allows estimation of a price differential on an acre‐foot of water of at most $390  in  the  water  utility  sector.  This  price  differential  could  be  interpreted  as  the  value  of  water transported to Clark County through the southern Nevada water pipeline under a  10% water shortage in the southern Nevada region. However, this is the value for one  year under one specific water shortage scenario. To estimate whether the value is high  enough to support the $3 to $7 billion pipeline cost for would require further study. The  value  of  the  pipeline’s  water  would  change  each  year  according  to  the  amount  of  a  water surplus or shortage, increases in population, the amount of water that could be  piped to Clark County and other variables. A multi‐period model with stochastic water  availability could more fully answer this question. Any environmental damages created  by the pipeline would need to be accounted for as a part of the costs of the pipeline. In  the current model, demand for treated water is part of a Leontief aggregate bundle of  intermediate  demands.  This  specification  implies  that  demand  for  treated  water  is  highly inelastic. A more realistic specification that allows substitution of other inputs for  treated  water  would  decrease  the  price  differential  of  the  water  under  the  shortage  scenario.  Using  a  sensitivity  analysis,  I  find  that  results  are  generally  sensitive  to  assumptions  about  the  initial  rental  price  for  water.  Results  in  this  example  are  most  variable under the water factor closure that does not allow for trades between sectors. 

 

123    As data about rental prices for water are often not readily available, a sensitivity analysis  seems advisable where the focus of analysis concerns water rent values.  The estimated economic consequences of a 10% water shortfall are far smaller  than the consequences estimated in the two reports noted earlier. Why doesn’t the CGE  model predict the disaster predicted by White or Hobbes et al.? One explanation is that  neither  of  those  earlier  reports  specify  the  magnitude  of  the  water  shortfall.  Neither  report  refers  to  any  measure  of  water  quantity,  water  use  by  sector,  by  household,  elasticity  of  substitution  of  water  for  other  factors,  or  price  elasticities  of  demand  for  water. Instead, in the White report, an assumption is made that  an unspecified water  shortage  will  cause  all  building  permits  to  be  suspended  and  30%  of  construction  workers to immediately lose their jobs. The Hobbes report estimates the consequences  of  an  assumed  sudden  downturn  in  construction  due  to  any  reason.  There  is  no  explanation of how construction is affected by changes in the price of water, much less  any attempt to estimate how the price of water may change if availability changes. In  sum,  neither  price  nor  quantity,  and  neither  supply  nor  demand  for  water  were  formalized to prepare the first two reports.   In contrast, the water CGE explictly models all these factors. The CGE model has  the realistic features that prices change when supplies change, and that businesses and  people  respond  to  price  changes.  These  adaptive  responses  mean  that  the  consequences  of  a  water  shortage  are  spread  and  shared  and  softened.  And,  if  the  current CGE model formalized that a minimum amount of water rights must be available  for purchase per home built (as is required by regulation in northern Nevada, depending 

 

124    on  the  type  of  home‐‐  single  or  multi‐family)  this  would  more  realistically  link  water  availability  to  construction  activity,  and  a  more  significant  effect  of  water  supply  reductions on the construction sector, which would also reverberate through the whole  economy.  Note also that the current model is not multi‐period model, so it not well‐suited  for  modeling  alternative  investment  decisions  such  as  those  needed  for  water  infrastructure  planning  and  the  construction  industry.  Future  work  on  this  model  may  include specifying multi‐periods, based on the water that might realistically be required  for  the  construction  sector.  In  addition,  the  CGE  model  could  allow  for  in‐  or  out‐ migration of labor from the region depending on regional wages relative to the rest of  the domestic economy, and perhaps relative to per capita water availability as amenity  as well. Also, it would be a better model if accurate estimates of the price elasticity of  demand (by type of user) and the elasticities of substitution for water for other factors  (by sector) could be used. It would also be appropriate to explicitly account for the costs  of  transfering  water  from  rural  to  urban  markets.  The  simulation  results  are  also  sensistive  to  initial  value  of  raw  water  rents,  so  it  would  be  helpful  to  be  able  to  parameterize the model using more information about actual raw water rents.   In  the  southern  Nevada  water  CGE  model  the  water  utility  sector  and  the  raw  water factor were specified as perfectly competitive sectors. In reality the water utility  sector is a quasi‐public entity. Formalizing the utility as something other than a profit‐ maximizer  will  result  in  a  different  model  and,  potentially,  different  simulation  outcomes.  

 

125    Production functions could be better specified for the self‐supplied water factor  and  treated  water  intermediate  input.  Treated  water  could  be  formalized  as  a  CES  aggregate of value added and other inputs to allow for substitutions in response to price  changes. Similarly, untreated water could be combined in a multi‐level nest with capital  in  a  CES  production  function  to  allow  for  different  elasticities  of  substitution  between  factors.  The  CES  production  functions  and  current  assumptions  about  the  elasticity  of  substitution imply values for the price elasticity of demand for water as an input. These  could eventually be updated using econometrically estimated elasticities using the data  in  the  Rollins‐Stoddard  Nevada  water  utility  data,  currently  under  development  at  the  University of Nevada.  

 

126      3.4  

Discussion and Conclusions  There  is  no  single  “value  of  water  in  production.”    Where  water  markets  are 

segmented,  the  value  may  differ  sector  to  sector.  Even  where  water  markets  are  integrated,  the  market  price  of  water  will  adjust  to  shifts  in  water  supply,  demand,  changes in input, factor, or output prices, incomes, government policies and institutions.  CGE modeling helps us understand these values and the reasons why they may differ or  change.    Water‐CGE models are uniquely better‐suited to exploring the economic effects  of  out‐of‐sample  variations,  such  as  reductions  in  water  availability  due  to  global  warming. This is because CGE model are based on fundamental structural assumptions.  CGE modeling may be the only way to understand important indirect effects, which can  affect the value of water in production and are important when non‐marginal changes  are under consideration. Factor prices, input prices, output prices, household incomes,  and  government  taxes  are  all  taken  into  account  in  a  CGE  model.  A  CGE  model  can  indicate  winners  and  losers  as  a  result  of  changes,  and  provide  measures  of  welfare  changes induced by policy changes.  

 

127    3.5 References    Berck, Peter; Sherman Robinson and George Goldman. 1991. "The Use of Computable  General  Equilibrium  Models  to  Assess  Water  Policies"  In  The  Economics  and  Management  of  Water  and  Drainage  in  Agriculture.,  ed.  P.  Berck,  S.  Robinson  and  G.  Goldman, 489‐509. Norwell, MA: Kluwer Academic Publishing.    Berrittella,  M.;  A.  Y.  Hoekstra;  K.  Rehdanz;  R.  Roson  and  R.  S.  J.  Tol.  2007.  "The  Economic  Impact  of  Restricted  Water  Supply:  A  Computable  General  Equilibrium  Analysis." Water Research, 41(8).    Berrittella,  M.;  K.  Rehdanz;  R.  Roson  and  R.  S.  J.  Tol.  2008.  "The  Economic  Impact  of  Water  Taxes:  A  Computable  General  Equilibrium  Analysis  with  an  International  Data  Set." Water Policy, 10(3).    Berrittella, M.; K. Rehdanz and R. S. J. Tol. 2006. "The Economic Impact of the South‐ North  Water  Transfer  Project  in  China:  A  Computable  General  Equilibrium  Analysis"  Working Paper FNU‐117. Palermo, Italy: Fondazione Eni Enrico Mattei.    Blackhurst,  Michael;  Chris  Hendrickson  and  Jordi  Sels  i  Vidal.  2010a.  "Direct  and  Indirect  Water  Withdrawals  for  U.S.  Industrial  Sectors."  Environmental  Science  and  Technology, 44(6), pp. 2136‐30.    ____.  2010b.  "Direct  and  Indirect  Water  Withdrawals  for  U.S.  Industrial  Sectors,  Supplemental Material." Environmental Science and Technology, 44(6), pp. 2136‐30.    Brean, Henry. 2011. "Water Authority: New Report of $7.3 Billion Pipeline Cost Is  Worst‐Case Analysis." In Las Vegas Review‐Journal. Las Vegas, NV.    Brean, Henry. 2013. "Southern Nevada Water Authority's Pipeline Plan Draws Fire  During Ely Hearing." In Las Vegas Reveiw‐Journal. Las Vegas, Nevada.    Brouwer,  Roy;  Marjan  Hofkes  and  Vincent  Linderhof.  2008.  "General  Equilibrium  Modelling of the Direct and Indirect Economic Impacts of Water Quality Improvements  in the Netherlands at National and River Basin Scale." Ecological Economics, 66(1), pp.  127‐40.    Calzadilla,  A.;  K.  Rehdanz  and  R.  S.  J.  Tol.  2010.  "The  Economic  Impact  of  More  Sustainable  Water  Use  in  Agriculture:  A  Computable  General  Equilibrium  Analysis."  Journal of Hydrology, 384(3‐4), pp. 292‐305.   

 

128    Calzadilla,  A.;  K.  Rehdanz  and  R.  S.  J.  Tol..  2011.  "Water  Scarcity  and  the  Impact  of  Improved  Irrigation  Management:  A  Computable  General  Equilibrium  Analysis."  Agricultural Economics, 42(3), pp. 305‐23.    Diao, Xinshen and Terry Roe. 2003. "Can a Water Market Avert the "Double‐Whammy"  of  Trade  Reform  and  Lead  to  a  "Win‐Win"  Outcome?"  Journal  of  Environmental  Economics and Management, 45, pp. 708‐23.    Diao, Xinshen and Terry Roe. 2000a. "Economy‐Wide Gains from Decentralizing Water  Allocation in a Spatially Heterogeneous Agricultural Economy.," In The Political Economy  of Water Pricing Reforms., ed. A. Dinar. New York: Oxford University Press.    Diao,  Xinshen  and  Terry  Roe.  2000b.  "The  Win‐Win  Effect  of  Joint  Water  Market  and  Trade  Reform  on  Interest  Groups  in  Irrigated  Agriculture  in  Morocco"  In  The  Political  Economy of Water Pricing Reforms, ed. A. Dinar. Oxford: Oxford University Press.    Diao,  Xinshen;  Terry  Roe  and  Rachid  Doukkali.  2005a.  "Economy‐Wide  Gains  from  Decentralized  Water  Allocation  in  a  Spatially  Heterogenous  Agricultural  Economy."  Environment and Development Economics, 10(3), pp. 249‐69.    Dixon, P. B.; M. T. Rimmer and G. Wittwer. 2011. "Saving the Southern Murray‐Darling  Basin:  The  Economic  Effects  of  a  Buyback  of  Irrigation  Water."  Economic  Record,  87(276), pp. 153‐68.    Dixon,  Peter  B.  1990.  "A  General  Equilibrium  Approach  to  Public  Utility  Pricing:  Determining Prices for a Water Authority." Journal of Policy Modeling, 12(4), pp. 745‐67.    Fadali, Elizabeth. 2012. "Implan Water Footprints," In. Minneapolis, MN: Mid‐continent  Regional Science Association 43rd Annual Conference.    Fadali,  Elizabeth.  2012.  "The  Economics  of  the  Regional  Water  Footprint,"  In  Western  Regional Science Association. Poipu, Hawaii.    Ghadimi, Hodjat 2007. "CGE Modeling and Applications: A Short Course," Morgantown,  West Virginia. http://rri.wvu.edu/CGECourse/index.htm     Gillig,  Dhazn  and  Bruce  A.    McCarl.  2002.  "Introduction  to  Computable  General  Equilibrium Model (CGE)" College Station, TX.    Goodman,  D  Jay.  2000.  "More  Reservoirs  or  Transfers?  A  Computable  General  Equilibrium Analysis of Projected Water Shortages in the Arkansas River Basin." Journal  of Agricultural and Resource Economics, 25(2), pp. 698‐713.   

 

129    Gomez,  C.;  D.  Tirado  and  J.  Rey‐Maquieira.  2004.  "Water  Exchanges  Versus  Water  Works: Insights from a Computable General Equilibrium Model for the Balearic Islands."  Water Resources Research, 40(10).    Green,  Emily.  2012.  "Tunneling  under  California's  Bay:  Delta  Water  Wars"  In  High  Country News. Paonia, CA.    Hardcastle,  Jeff.  2013.  "Nevada  State  Demographer  2012  Estimates"  Reno,  Nevada:  College of Business Business Service Group University of Nevada Reno.    Hassan, R. and J. Thurlow. 2011. "Macro‐Micro Feedback Links of Water Management  in South Africa: CGE Analyses of Selected Policy Regimes." Agricultural Economics, 42(2),  pp. 235‐47.    Hassan,  R.;  J.  Thurlow;  T.  Roe;  X.  Diao;  S.  Chumi  and  Y.  Tsur.  2008.  "Macro‐Micro  Feedback Links of Water Management in South Africa: CGE Analyses of Selected Policy  Regimes." The World Bank, Policy Research Working Paper Series: 4768.    Hobbs,  Guy;  John  Bonow  and  Jeremy  Aguero.  2004.  "The  Impact  of  a  Growth  Interruption  in  Southern  Nevada"  O.  Hobbs,  and  Associates,  Inc.  Las  Vegas,  Nevada:  Prepared for Southern Nevada Water Authority.    Horridge,  Mark;  Peter  B  Dixon  and  Maureen  T.  Rimmer.  1993.  "Water  Pricing  and  Investment in Melbourne: General Equilibrium Analysis with Uncertain Streamflow" pp.  1‐25. Clayton, Australia: Centre of Policy Studies, Monash University.    Horridge, Mark; John Madden and Glyn Wittwer. 2005. "The Impact of the 2002‐2003  Drought on Australia." Journal of Policy Modeling, 27(3), pp. 285‐308.    Kenny, J. F., Barber, N. L., Hutson, S. S., Linsey, K. S., Lovelace, J. K., & Maupin, M. A.  (2009). Estimated Use of Water in the United States in 2005. nvco2005.xls, from United  States Geological Survey, http://water.usgs.gov/watuse/data/.    Letsoalo, A.; J. Blignaut; T. de Wet; M. de Wit; S. Hess; R. S. J. Tol and J. van Heerden.  2007.  "Triple  Dividends  of  Water  Consumption  Charges  in  South  Africa."  Water  Resources Research, 43(5).    Lindall,  Scott;  Doug  Olson  and  Greg  Alward.  2006.  "Deriving  Multi‐Regional  Models  Using the Implan National Trade Flows Model." Regional Analysis & Policy, 36(1), pp. 76‐ 83.   

 

130    McChesney, John. 2011. Nevada Water Maven: “I Would Not Declare the Drought over  on  the  Colorado  River”  In  John  McChesney's  Blog.  Palo  Alto,  CA:  Stanford  University  Rural West Initiative Bill Lane Center for the American West.    Miller, Chris W. 2013. "Water Rights Values in Nevada," personal communication with E.  Fadali, Phone discussion about determinants of water rights values in Nevada.    Minnesota  IMPLAN  Group.  2010.  "Version  3.0  User's  Guide"  Hudson,  WI:  Minnesota  IMPLAN Group, Inc.    Mubako,  Stanley.  2011.  "Frameworks  for  Estimating  Virtual  Water  Flows  among  U.S.  States"  Department  of  Environmental  Resources  and  Policy,  Carbondale,  IL:  Southern  Illinois University.    Mukherjee, Natasha. 1996. "Water and Land in South Africa: Economy‐Wide Impacts of  Reform:  a  Case  Study  for  the  Olifants  River"  In  TMD  Discussion  Papers.  Washington,  D.C.: International Food Policy Research Institute Trade and Macroeconomics Division.    National Agricultural Statistics Service. 2009. "2007 Census of Agriculture Nevada State  and County Data" Washington, D.C.: United States Department of Agriculture.    National Agricultural Statistics Service. 2008. "2008 Farm and Ranch Irrigation Survey"  United States Department of Agriculture.    Peterson,  Deborah;  Gavan  Dwyer;  David  Appels  and  Jane  Fry.  2005.  "Water  Trade  in  the Southern Murray‐Darling Basin." Economic Record, 81 (Special Issue Aug. 2005), pp.  115‐27.    Qureshi,  Muhammad  Ejaz;  Wendy  Proctor;  Mike  D.  Young  and  Glyn  Wittwer.  2012.  "The Economic Impact of Increased Water Demand in Australia: A Computable General  Equilibrium Analysis." Economic Papers, 31(1), pp. 87‐102.    Renzetti, S. 2005. "Determining the Economic Value of Water: Concepts and Methods.  Resources for the Future." Environmental & Resource Economics, 32(3), pp. 439‐41.    Robinson, Sherman and Clemen Gehlhar. 1995. "Land, Water, and Agriculture in Egypt:  The  Economywide  Impact  of  Policy  Reform."  TMD  Discussion  Paper  No.  1,  1‐50.  Washington, D.C.: International Food Policy Research Institute.    Roe, T.; A. Dinar; Y. Tsur and X. S. Diao. 2005. "Feedback Links between Economy‐Wide  and Farm‐Level Policies: With Application to Irrigation Water Management in Morocco."  Journal of Policy Modeling, 27(8), pp. 905‐28.   

 

131    Rose, A. and S. Y. Liao. 2005. "Modeling Regional Economic Resilience to Disasters: A  Computable General Equilibrium Analysis of Water Service Disruptions." Journal of  Regional Science, 45(1), pp. 75‐112.    Rose, A.; S. Y. Liao and A. Bonneau. 2011. "Regional Economic Impacts of a Verdugo  Scenario Earthquake Disruption of Los Angeles Water Supplies: A Computable General  Equilibrium Analysis." Earthquake Spectra, 27(3), pp. 881‐906.    Roson, Roberto and Martina Sartori. 2010. "Water Scarcity and Virtual Water Trade in  the Mediterranean." Working Paper, Department of Economics, pp. 1‐13. Venice, Italy:  Ca' Foscari University of Venice.    Rourke, Brian C. 2009. "2006 Community Water System Survey: Volume 1," Office of  Groundwater and Drinking Water. Environmental Protection Agency.    Schreider, S. . 2009. "Water Price Dynamics, Water Derivatives and General Equilibrium  Modelling." In 18th World IMACS/ MODSIM Congress. Cairns, Australia.    Seung,  C.,  T.  Harris  and  R.  Narayanan.  1998.  "A  Computable  General  Equilibrium  Approach  to  Surface  Water  Reallocation  Policy  in  Rural  Nevada."  American  Journal  of  Agricultural Economics, 80(5), pp. 1197‐97.    Seung,  C.  K.;  J.  Englin  and  T.  Harris.  1997.  "Application  of  Computable  General  Equilibrium  Model  to  Derive  Impacts  of  Surface  Water  Reallocation  Policy."  Journal  of  Agricultural and Resource Economics, 22(2), pp. 365‐95.    Seung,  C.  K.;  T.  R.  Harris;  J.  E.  Englin  and  N.  R.  Netusil.  2000.  "Impacts  of  Water  Reallocation:  A  Combined  Computable  General  Equilibrium  and  Recreation  Demand  Model Approach." Annals of Regional Science, 34(4), pp. 473‐87.    Seung, Chang; Thomas R. Harris; Thomas R. MacDiarmid and W. Douglass Shaw. 1998.  "Economic Impacts of Water Reallocation: A CGE Analysis for the Walker River Basin of  Nevada and California." Journal of Regional Analysis and Policy, 28(2), pp. 13‐34.    Seung,  Chang  K.  1999.  "Application  of  a  Computable  General  Equilibrium  Model  to  Evaluate  Surface  Water  Reallocation  Policies."  Review  of  Regional  Studies,  29(2),  pp.  139‐55.    Seung,  Chang  K.;  Thomas  R.  Harris  and  Thomas  R.  MacDiarmid.  1997.  "Economic  Impacts  of  Surface  Water  Reallocation  Policies:  A  Comparison  of  Supply‐Determined  Sam and CGE Models." Journal of Regional Analysis and Policy, 27(2), pp. 55‐76.   

 

132    Smith, C. A., Simon, A. J., & Belles, R. D. (2011). Estimated Water Flows in 2005. (LLNL‐ TR‐475772). Livermore, CA: Retrieved from https://flowcharts.llnl.gov/.    Tsur, Yacov; Terry Roe; Rachid Doukkali and Ariel Dinar. 2004. "Chapter 5. Interaction  between  Economywide  Policies  and  Irrigated  Agriculture  in  Morocco"  In  Pricing  Irrigation  Water:  Principles  and  Cases  from  Developing  Countries.  Washington,  D.C.:  Resources for the Future.    United Nations Environmental Policy. 2008. "Vital Water Graphics ‐ an Overview of the  State of the World’s Fresh and Marine Waters." Nairobi, Kenya.    U.S.  Census  Bureau.  2013.  "State  and  County  Quick  Facts,"  Data  derived  from  Population Estimates, American Community Survey, Census of Population and Housing,  State  and  County  Housing  Unit  Estimates,  County  Business  Patterns,  Nonemployer  Statistics, Economic Census, Survey of Business Owners, Building Permits Department of  Commerce.    United  States  Geological  Survey.  2010.  "Estimated  Use  of  Water  in  the  United  States  County‐Level Data for 2005." U. S. Department of the Interior.    United States Geological Survey. 2010. "Annual Water Data Reports." U. S. Department  of the Interior, National Water Information System. http://wdr.water.usgs.gov/     van Heerden, J. H.; J. Blignaut and M. Horridge. 2008. "Integrated Water and Economic  Modelling of the Impacts of Water Market Instruments on the South African Economy."  Ecological Economics, 66(1), pp. 105‐16.    Watson,  Philip  S.  and  Stephen  Davies.  2011.  "Modeling  the  Effects  of  Population  Growth  on  Water  Resources:  A  CGE  Analysis  of  the  South  Platte  River  Basin  in  Colorado." Annals of Regional Science, 46(2), pp. 331‐48.    Welden,  Fred  W.  2003.  "History  of  Water  Law  in  Nevada  and  the  Western  States."  Background paper 03‐2, 1‐15. Carson City, Nevada: Legislative Council Bureau.    Weisburg, Jenny. 1997. "Average Annual Precipitation, Nevada"  Plot of 1961‐90 annual  average  precipitation  contours  from  Cooperative  Stations  with  Chistopher  Daly's  generation of PRISM model estimates. USDA‐NRCS National Water and Climate Center.    Western  Regional  Climate  Center.  2013.  "Cooperative  Climatological  Data  Summaries  NOAA Cooperative Stations ‐ Temperature and Precipitation."   

 

133    White,  William  T.;  Thomas  Carroll,  M.  and  R.  Keith    Schwer.  1992.  "The  Impact  of  a  Water  Imposed  Interruption  of  Growth  in  the  Las  Vegas  Region."  W.  T.  W.  Associates.  Las Vegas, Nevada: Prepared for the Las Vegas Valley Water District.    Wichelns,  Dennis.  2010.  "Agricultural  Water  Pricing:  United  States"  In  Sustainable  Management  of  Water  Resources  in  Agriculture,  ed.  OECD.  Hanover,  Indiana:  Hanover  College.        Wing,  Ian  Sue.  2011.  "Computable  General  Equilibrium  Models  for  the  Analysis  of  Economy‐Environment  Interactions"  In  Research  Tools  in  Natural  Resource  and  Environmental  Economics,  ed.  A.  Batabyal  and  P.  Nijkamp.  Boston:  World  Scientific  Publishing Company.    Wittwer, Glyn. 2012. "Using Water as a Factor of Production" personal communication  with E. Fadali, e‐mail correspondence concerning how to estimate initial rents for water  factor and incorporate into SAM.    Wittwer,  G.  ed.  Economic  Modeling  of  Water:  The  Australian  CGE  Experience.  Dordrecht: Springer, 2012.    Wittwer,  G.  and  M.  Griffith.  2012.  "The  Economic  Consequences  of  a  Prolonged  Drought  in  the  Southern  Murray‐Darling  Basin"  In  Economic  Modeling  of  Water:  The  Australian Experience, ed. G. Wittwer, 119‐41. Dordrecht: Springer.    Wittwer,  G.  and  M.  Griffith.  2011.  "Modelling  Drought  and  Recovery  in  the  Southern  Murray‐Darling Basin." Australian Journal of Agricultural and Resource Economics, 55(3),  pp. 342‐59.    Wittwer, Glyn. 2011. "Confusing Policy and Catastrophe: Buybacks and Drought in the  Murray‐Darling Basin." Economic Papers, 30(3), pp. 289‐95.    Wittwer, Glyn. 2009. "The Economic Impacts of a New Dam in South‐East Queensland."  Australian Economic Review, 42(1), pp. 12‐23.    Wittwer, Glyn. 2006. "Modelling Future Urban and Rural Water Requirements in a CGE  Framework" pp. 1‐19. Centre of Policy Studies, Monash University. 

 

134   

4   4.1  

Comparing policy advice using a CGE model that operationalizes  virtual water flows and water footprints for the state of Nevada  Introduction  Nevada is the most arid state in the United States, with average precipitation of 

less than nine inches a year (National Oceanic and Atmospheric Administration, 2012).  Precipitation  falls  mainly  in  the  winter  season  as  snow  on  high  elevation  mountains,  providing  a  store  of  water  that  can  be  used  for  irrigation  agriculture  and  municipal  demands throughout the summer. A Bureau of Reclamation report predicts shortfalls in  snowpack and water deliveries for both the northern Truckee‐Carson and the Colorado  watersheds in the next two decades (Alexander et al., 2011). The Colorado river and the  groundwater  that  is  recharged  by  it  represents  over  90%  of  the  water  supply  for  Las  Vegas  in  the  south  (McChesney,  2011).  Similarly,  the  Truckee  and  Carson  rivers  in  the  north  supply  about  90%  of  the  water  for  Reno,  Sparks  and  Carson  City  (Truckee  Meadows Regional Planning Agency, 2008). These two urban regions represent 90% of  the  state’s  population  (Nevada  State  Demographer,  2013).  Accordingly,  the  Bureau  of  Reclamation has rated the potential of conflict over water in both these areas as highly  likely within the next two decades (Bureau of Reclamation, 2003). Given the hydrologic  similarities  between  the  state  of  Nevada  and  arid  Middle  Eastern  countries  such  as  Egypt  and  Jordan,  it  is  possible  that  the  strategy  these  countries  have  adopted  of  subsidizing  imports  of  water  intensive  agricultural  commodities  could  be  beneficial  to  Nevada  as  well.  We  can  learn  about  the  efficacy  of  these  policies  by  simulating  their  effects using a water‐CGE model of Nevada.  

 

135    On  the  other  hand,  local  food  advocates  believe  that  communities  that  obtain  more food from local farms will reap multiple benefits such as greater control over food  quality,  reduced  pollutants,  improved  nutrition,  and  control  over  regional  water  sources,  as  well  as  a  boost  to  the  local  economy  (Masi  et  al.,  2010).  Some  local  food  advocates  also  claim  that  encouragement  of  sourcing  food  supplies  locally  will  create  greater  resiliency  against  rising  energy  prices  or  climate  change.  This  strategy  is  the  opposite of the previously noted one. Should Nevada discourage imports of agricultural  goods? Which strategy would allow Nevadans to be the most food secure in a changing  climate?  Which  strategy  is  most  sustainable  in  terms  of  lowest  water  use?  Which  is  more economically robust in terms of employment rates and household incomes?  In this paper I develop and apply a computable general equilibrium model that  operationalizes water footprint and virtual water trade flow data to investigate both the  economic  and  water  resource  use  outcomes  for  these  two  policy  strategies:  the  “Arid  Country” advice which encourages importation of water intensive goods, or the “Local  Food”  advice  which  discourages  importation  of  agricultural  goods.  Both  policies  are  examined  under  conditions  meant  to  simulate  global  warming,  with  and  without  a  water “market.”  4.2 Water Footprints, Virtual Water and Water CGE Models    4.2.1 Virtual Water    First published by Allen (1997), the term virtual water has been used to denote  the  water  used  to  produce,  though  no  longer  present  physically  in,  a  crop  or  product  such as grain or blue jeans. Using a similar concept, Fishelson wrote about the ‘water, 

 

136    food and trade nexus’ with regard to water short countries in the Middle East and North  Africa,  pointing  out  that  food  imports  into  the  arid  region  greatly  reduce  demand  for  water  and  thus  reduce  the  possibility  of  conflict  over  the  scarce  resource  (Fishelson,  1989).  The  term  has  also  been  used  to  mean  a  policy  of  promoting  importation  of  agricultural commodities to reduce water demand and sometimes also the reduction of  agricultural exports from countries with relative water scarcity (Kumar and Singh, 2005,  Reimer,  2012,  Wichelns,  2010,  Yang  and  Zehnder,  2007).  In  some  cases,  this  ‘virtual  water’  advice,  construed  as  being  derived  from  the  two‐good,  two‐factor  Heckscher‐ Ohlin  trade  model,  has  been  overly  simplified  as  general  advice  for  water  short  countries  to  always  import  water  intensive  products  from  countries  with  more  abundant  water  resources  and  decrease  export  of  water  intensive  products.  As  Wichelns  and  Reimer  both  point  out,  this  advice  ignores  many  complexities.  Wichelns  criticizes ‘virtual water’ policies as not being based on a conceptual framework that can  help  to  formulate  policy  because  it  focuses  on  only  one  resource  endowment,  water.  Reimer shows that while water conceivably can be a source of comparative advantage,  water  is  only  one  of  many  usually  more  expensive  factors.  Kumar  and  Singh  analyze  virtual water trade in 146 countries and find that there is no correlation between water  resource  abundance  and  low  virtual  water  trade  balances; rather,  trade  in  agricultural  commodities depends on many resource endowments in addition to water such as soil  and  land.  Yang  and  Zehnder  find  that  virtual  water  ‘policy’  should  be  only  one  of  a  number of strategies used by water scarce countries. 

 

137    4.2.2 Water Footprints    A related vein of literature, which I will call water footprint literature, uses the  concept  of  virtual  water  flows  also,  but  emphasizes  the  consumption  side  of  virtual  water  trade.  The  term  water  footprint  was  first  used  by  Hoekstra  et  al.  in  2002  (Hoekstra, 2003) and has been further defined and elaborated by the same group since  then (Hoekstra et al., 2009). An example of the water footprint would be the footprint  of a country. The footprint of a country measures the water directly consumed within  the  country,  but  subtracts  the  virtual  water  in  exports  and  adds  the  virtual  water  in  imports to that total (Hoekstra and Chapagain, 2007). In contrast with the virtual water  literature,  the  water  footprint  literature  is  more  closely  aligned  with  the  eco‐footprint  and  carbon  footprint  concepts  and  often  carries  a  stated  or  unstated  concern  over  sustainable  use  of  resources  (Hoekstra,  2009).  Because  of  this  emphasis  on  sustainability, a large water footprint for a region with net imports of virtual water has  sometimes been seen as evidence of unsustainable lifestyles and a need to reduce these  imports,  thus  reducing  water  related  externalities  in  other  regions,  in  contrast  to  the  ‘virtual  water’  policy  described  previously.  For  example,  in  their  analysis  of  the  cotton  trade, Chapagain et al. find that European Union consumers of cotton can be indirectly  held responsible for about 20% of the water deficit that caused the desiccation of the  Aral  Sea,  thereby  tracing  environmental  impacts  of  a  product  back  to  the  consumer  (Chapagain  et  al.,  2006).  The  concern  implied  in  some  of  the  footprint  literature  is  loosely related to the concerns of the local food movement, which promotes the idea of  sustainable  resource  use  as  well  as  regional  self‐sufficiency.  For  example,  an  Ohio 

 

138    coalition  is  promoting  “The  25%  Shift”,  a  campaign  to  source  at  least  25%  of  regional  food consumption from regional sources. The literature promoting this vision suggests  that such a shift will provide jobs and increase food security while lowering the carbon  footprint of the region and improving air and water quality (Masi et al. 2010).  The water footprint policy advice directed towards the consumer of virtual water  has  also  been  the  subject  of  criticism.  In  a  comprehensive  summary  of  the  footprint’s  lack  of  economic  foundations,  Alistair  Watson  argues  that  virtual  water  and  water  footprints cannot provide useful policy advice (Frontier Economics, 2008). He states that  the  footprint  focuses  on  only  one  factor  of  production,  can  give  no  indication  of  the  opportunity cost and the endowments of water in a given time and place, and does not  take into account different production technologies and the relationship between water  and  all  other  inputs  to  production,  amongst  other  failings.  However,  I  argue  that  the  water  footprint  concept,  along  with  the  carbon  footprint  and  other  similar  descriptive  measures that take into account environmental trade balances, help us to view resource  use from the holistic perspective that is necessary for solving certain types of resource  allocation  and  environmental  externality  problems.  For  example,  one  cannot  measure  the water or energy efficiency of an economy over time correctly without measuring the  virtual flow of water or energy into and out of the economy in its exports and imports,  just as one cannot take a full account of an economy without examining its dollar trade  balance.  Similarly,  national  or  regional  policies  regarding  water  resources,  such  as 

 

139    providing  irrigation  water  subsidies,  may  flow  across  borders.  The  incidence  of  these  subsidies may be of interest to the political entity providing the subsidy.   Virtual water flows can be calculated using input‐output tables of purchases and  sales  in  combination  with  sectoral  water  intensity  factors,  although  the  official  methodology  recommended  by  Hoekstra  et  al.  uses  life  cycle  analysis  techniques  (Hoekstra et al. 2009). Dietzenbacher and Velazquez demonstrate this alternate input‐ output methodology for the Andalusian region of Spain (Dietzenbacher and Velazquez,  2007). Using data on total water use by sector, water consumption per Euro of output is  calculated  and  used  to  find  virtual  water  multipliers.  The  input‐output  matrix  includes  data on imports and exports from other regions. Using this data, flows of virtual water  can  be  calculated,  and  water  use  can  be  attributed  to  the  appropriate  final  demand  users, including users from outside the region.   4.2.3 Water CGE Models    The  computable  general  equilibrium  model  is  a  natural  extension  of  the  input  output data framework. In contrast to the footprint and virtual water measures, a CGE  model can be used to examine trade‐offs between many different inputs to production  and to specify endowments for these resources so that opportunity costs are taken into  account. Water resources can be incorporated into CGE models. For a recent review of  water‐CGE models see Fadali et al. (2012).   Several  water‐CGE  models  use  a  virtual  water  or  water  footprint  concept.  One  study,  (Berrittella,  et  al.,  2007),  used  an  adaptation  of  the  Purdue  University  GTAP  (Global  Trade  Analysis  Project)  multi‐regional  model  of  the  world  economy  to  explore 

 

140    the  economic  consequences  of  a  world‐wide  water  shortage  on  virtual  water  trade.  Berrittella  et  al.  (2008)  use  the  same  model  to  analyze  the  impacts  on  world  trade  in  water intensive goods due to changing water prices. GTAP is also used by Calzadilla et al.  (2011) to model world‐wide improved water efficiency. They find that there would be  winners and losers to such improvements as comparative advantage and terms of trade  shift.  These  papers  appear  to  be  the  only  published  studies  that  use  a  CGE  model  in  conjunction with an explicit virtual water concept.   Several  other  unpublished  working  papers  using  virtual  water  in  conjunction  with  a  CGE  model  exist.  For  example,  Rosen  and  Sartori  use  the  same  modified  GTAP  model to better understand how coming climate changes will impact the Mediterranean  region’s  economy  (Roson  and  Sartori,  2010).  Castellano  et  al.  use  a  CGE  model  of  the  Huesca region of Spain to investigate the results of the EU Water Framework Directive  which reforms irrigation water prices so that they will cover all costs (Castellano et al.,  2010).  They  use  a  CGE  model  developed  by  IFPRI  (International  Food  and  Policy  Research  Institute).  Policy  scenarios  include  differing  ways  of  assigning  water  costs  to  either  producers  or  final  demand  users  so  it  is  useful  to  be  able  to  attribute  indirect  water use to its users.   Other  types  of  environmental  trade  balances  have  been  examined  with  CGE  models.  For  example,  in  another  working  paper,  Turner  et  al  2009,  has  used  a  multi‐ regional model of Scotland and the rest of UK to track the changes in pollution flows due  to an increase in export demand in rest of UK (Turner, et al., 2009) and similarly Turner 

 

141    et  al.  (2011)  use  a  CGE  model  of  Wales  and  rest  of  UK  to  examine  the  effects  of  an  increase in metal manufacturing.  Using the water‐CGE model I am able to empirically test both the “Arid Country”  virtual water advice to increase imports of water intensive goods and the “Local Foods”  prescription  to  decrease  imports  of  agricultural  goods.  A  CGE  model  can  take  into  account  more  complexity  than  can  the  Heckscher‐Ohlin  two‐trade  two‐factor  trade  model or a measurement of virtual water flows. The policy vehicle used to implement  the two differing sets of advice is a subsidy or tariff on agricultural and food processing  imports.  Both  are  tested  under  conditions  meant  to  simulate  global  warming:  a  20%  shortage  of  water  deliveries  in  combination  with  an  increase  in  the  world  price  of  agricultural commodities.  4.3  

Model Overview  The  water  CGE  model  used  to  carry  out  the  simulations  is  a  20  sector  static 

model of the state of Nevada. Agricultural sectors include hay, beef and dairy, Nevada’s  three largest agriculture sectors by value of output, the vegetable and melon sector and  an  all  other  agricultural  activities  sector.  Other  sectors  are  metal  mining,  all  other  mining,  electric  power,  transportation,  gas  and  information,  water  utility,  residential  construction,  all  other  construction,  finance  and  real  estate,  food  processing,  manufacturing, trade, healthcare, recreation including casino hotels, food services and  all other services.  

 

142    The  GAMS  computer  code  for  the  model  is  based  on  the  Washington  State  University  regional  CGE  model  available  for  download  at  http://www.agribusiness‐ mgmt.wsu.edu/Holland_model/ and is documented in Stodick et al. (2004). The solver  used is CONOPT. The model is built in the tradition of the Lofgren IFPRI model (Lofgren  et al., 2002). The model has been modified in several ways to facilitate the incorporation  of water resources and the scenarios investigated in this paper.   4.3.1 Production    Water is a factor of production along with labor and capital. This water factor is  considered “raw” self‐supplied water. Rights to annual water withdrawals from surface  or groundwater require rents which are paid out to water rights owners as one would  pay  out  land  rents.  Only  certain  sectors  self‐supply  water:  the  agricultural  sectors,  mining, electricity, food processors and some other manufacturers and the water utility  sector. The water utility sector also uses raw water to produce treated water for sale to  all  other  industry  and  final  demand  sectors.  Thus  the  water  utility  commodity  is  different than raw water and it is sold at a different price. It is a commodity rather than  a factor of production, and it is part of the intermediate input bundle.  All  sectors’  production  technologies  except  for  the  water  utility  sector  are  a  Leontief‐CES nest as illustrated in Figure 1. In the upper level of the nest, labor, capital  and  raw  water  are  combined  into  a  CES  value‐added  composite.  The  elasticity  of  substitution  for  all  sectors  is  0.7,  a  value  that  allows  for  a  degree  of  substitution  between factors that is a little less elastic than a Cobb‐Douglas specification. The value  

 

143    Figure 4‐1. Production technology for all sectors excepting water utility 

   

added  and  intermediate  use  bundle  are  combined  in  fixed  proportions  to  produce  output. In contrast, in the water utility sector production function, the raw water factor  is combined in fixed proportions with the labor‐capital composite and the intermediate  inputs bundle to produce output (see Figure 2). This ensures that for each unit of water  commodity  produced,  a  unit  of  water  factor  must  be  rented,  which  gives  a  water  balance for this sector. Since this is a regional model, intermediate commodity demand  is  an  Armington  composite  of  imported  and  domestic  inputs  and  imports  may  come  from either a foreign or domestic source.   4.3.2 Final Demands    Three income levels of households, an investment sector, a combined state and  local  government,  a  federal  government,  and  both  domestic  and  foreign  export 

 

144    customers all demand final goods. Their purchases net of imports give the final demand  version of gross regional product: C + I + G + X – M.  Figure 4‐2. Water utility production function 

   

4.3.3 Households    Households  are  assumed  to  demand  final  goods  to  maximize  a  Stone‐Geary  utility  function  subject  to  the  budget  constraint    consisting  of  income  earned  from  supplying  labor,  capital  and  water  plus  transfers  from  other  institutions.  Stone‐Geary  allows  for  non‐homothetic  preferences,  which  in  turn  allows  for  non‐unitary  income  elasticities  and  non‐zero  cross‐elasticities.  Subsistence  consumption  levels  for  food  as  well  as  the  treated  water  utility  commodity  are  of  particular  interest  in  this  model  because food and water are necessary for survival, and water is the focus of the model.  Estimates  of  the  subsistence  levels  are  found  from  the  Frisch  parameter  and  income 

 

145    elasticities  from  the  literature,  as  well  as  using  author’s  judgment.    The  author’s  judgement  is  based  on  estimates  at  different  income  levels  in  Lluch  et  al.  (1977)  and  Berck  et  al.  (1996).  The  Frisch  parameter  is  the  inverse  of  the  ratio  of  discretionary  income  to  total  expenditure.  Discretionary  income  is  what  is  left  of  total  expenditure  after  taxes,  saving,  and  all  subsistence  expenditure.  A  Frisch  value  of  ‐1  would  mean  there is no subsistence expenditure. The higher a Frisch parameter is in absolute value,  the lower the income level if there is a declining marginal utility of expenditure (Lahiri et  al.,  2000,  Lluch  et  al.,  1977).  Table  4‐1  gives  the  Frisch  parameters  and  income  elasticities in the model.  Table 4‐1. Nevada Footprint Water‐CGE exogenously chosen parameters  Description 

Symbol 

Value 

Frisch low income  Frisch middle income  Frisch high income 

FrischL FrischM  FrischH 

‐1.9  ‐1.5  ‐1.1 

Income elasticity for processed food 

IneFOODPROC,H 

0.33 

IneVEGMEL,H 

1.1 

IneTRADEL,H 

0.55 

IneELEC,,H 

0.52 

IneMFG,,H 

1.5 

IneSERL,H 

1.4 

Income elasticity for vegetables and  melons  Income elasticity for retail and  wholesale trade goods  Income elasticity for electricity  Income elasticity for manufactured  goods  Income elasticity for other services  Income elasticity, all other  commodities 

IneC,H 



  4.3.4 Government    Because  this  is  a  regional  model  I  distinguish  two  levels  of  government,  a  combined  state/local  government  and  the  federal  government.  Both  levels  of 

 

146    government receive ad valorem taxes on wages and rents paid to factors, indirect taxes  from  sector  activities  (ad  valorem),  and  income  taxes,  also  paid  ad  valorem.  For  this  model, the state/local government also can collect tariffs or pay subsidies. The federal  government budget deficit or surplus is endogenous. The federal government borrows  (or  repays)  in  order  to  support  its  baseline  level  purchases  at  current  prices  when  its  revenue is not enough (too much). The state/local government must balance its budget.  Given its endogenous revenue, it adjusts its overall spending up or down proportionally  to hold its budget balance constant.   4.3.5 Exports and Imports    Nevada  is  an  arid  state  with  a  small  population.  For  the  water  intensive  agricultural goods under primary consideration, Nevada has little market power. Thus I  model Nevada as a “small country” with respect to both world import and export prices.  This  means  that  import  supplies  prices  and  exports  demands  prices  from  outside  Nevada are exogenous.   Because  it  is  a  regional  model,  there  are  exports  to  both  the  rest  of  the  U.S.  (RUS) and the rest of the world (ROW). Commodities produced for export are imperfect  substitutes  with  the  variety  of  the  commodity  produced  for  local  consumption  (the  Armington  Assumption).  Producers  choose  the  mix  to  supply  to  export  and  local  markets  to  maximize  profit  subject  to  a  two  level  nested  constant  elasticity  of  transformation (CET) function specification. The first level of the nest distinguishes ROW  and  RUS  exports  in  an  aggregate  while  the  second  distinguishes  this  aggregate  from 

 

147    goods supplied for local consumption. According to Holland (2010), the elasticity in the  CET for exports within the US should be high since it is easy to export inside the country.  Likewise  the  elasticity  in  the  CET  should  be  lower  for  foreign  exports  which  reflects  greater  differentiation,  including  distinct  temporal/seasonal  availability.  Unfortunately,  the existing nesting structure (Figure 4‐3) does not easily accommodate these insights.  Esube, the elasticity of transformation for ROW and RUS exports, was set at 2.0 for all  commodities  except  the  residential  housing  construction  and  water  utility  sectors,  a  moderately  elastic  choice.  Residential  housing  construction  and  water  utility  sectors  were set at 0.5, a lower elasticity level chosen to better represent these ‘non‐tradable’  sectors.  Esubs,  the  elasticity  of  transformation  for  composite  exports  and  domestic  output was set at 2.5 for all but the non‐tradable sectors, a more elastic choice.     Figure 4‐3 Regional Supply 

CET function associated  with esubs 

QX (total regional output)

QE (composite exports) CET function  associated with esube 

QERFT  (Rest of World exports) 

QD (domestic output sold  domestically) 

QERDT  (Rest of U.S. exports) 

    Imports  are  specified  in  a  similar  manner  (see  Figure  4).  Because  of  sector  aggregation  and  the  necessarily  more  narrow  production  in  any  given  sector,  industry 

 

148    imports are likely to have a low elasticity of substitution ((David Holland, 2010). Relative  changes  in  price  will  tend  to  have  less  effect  on  a  broad  category  of  goods  versus  a  single narrow commodity category. These insights were recently confirmed empirically  by Ha et al. (Soo Junga Ha et al., 2009).    Figure 4‐4. Regional Demand   

CES function associated  with esubd 

CES function  associated with esubm 

QQ (total domestic  demand) 

QM (composite imports)

QD (domestic output sold  domestically) 

     

QMRFT  (Rest of World imports)

QMRDT  (Rest of U.S. imports) 

    Thus  regional  elasticities  of  substitution  for  imports  should  be  lower  than  national  elasticities. Esubm, the elasticity of substitution for imports from the rest of the United  States  and  the  rest  of  the  world,  was  set  at  1.5  for  all  sectors  except  nontradables.  Esubd,  the  elasticity  of  substitution  for  the  composite  of  imports  from  RUS  and  ROW  with domestic production was specified at an even more inelastic value of 0.9.  4.3.6 Investment    Quantities  of  final  goods  purchased  for  investment  purposes  are  exogenous  (held constant at the baseline amounts), as are the amounts that the investment sector 

 

149    pays  out  to  institutions.  Household  savings  adjust  to  cover  changing  prices  of  investment goods.   This is an “investment driven closure.”  4.3.7 Other Closures    Labor, capital and water.   In the first scenario, total raw water is available in fixed amounts and may not be  traded amongst the self‐supplying sectors. In the remaining simulations, total raw water  availability is fixed but raw water is mobile between sectors. In Nevada, this is roughly  realistic  over  the  medium  term  in  that  agricultural  water  rights  can  be  purchased  by  municipalities or other interests, although water transfers may sometimes be subject to  judicial  review.  A  marketplace  for  water  rights  is  assumed  to  roughly  approximate  a  competitive market despite some restrictions on sales.   Labor  is  mobile  between  sectors  and  unemployment  is  endogenous.  Capital  is  fixed and sector specific. This closure for a regional economy is an intermediate length  run. A long run closure for a region would allow labor mobility between regions as well  as capital mobility between sectors and regions (Holland, 2010).  Foreign and domestic current and capital accounts. The exchange rate is held constant  while the trade balance adjusts.   Savings and investment closure. Savings levels are endogenously determined to finance  an exogenous mix and level of investment goods, at endogenous prices.        

 

150    4.4 Data and the integration of virtual water and water footprint analysis.    4.4.1 Money data.    Inter‐industry dollar transactions and trade data are from the IMPLAN database  for Nevada (Minnesota IMPLAN Group, 2010). The 440 industry sectors in IMPLAN have  been aggregated into the 20 industry sectors in the CGE model. The data from IMPLAN  was customized in the following ways:  1. Most  of  the  treated  water  commodity  sold  by  water  utilities  was  recorded as being produced by the state and local government sector in  the IMPLAN data. For this CGE model, all of the treated water commodity  is  produced  by  the  water  utility  sector.  The  “make”  table  has  been  adjusted  accordingly  for  the  state  and  local  government  enterprises  sector.  2. The local (Nevada) use of hay was set so that all Nevada hay demand is  satisfied first by Nevada supply.  The general rationale for the aggregation of the 440 IMPLAN industry sectors to  the 20 in the CGE model was to combine sectors that have similar water use intensity.  Nevada’s agricultural sectors, electric utilities, mining and the water and sewer utilities  sector remain disaggregated so to enable the modeling of untreated water as a factor of  production for those sectors.   4.4.2 Water data.    Virtual  water  flows  as  defined  by  Hoekstra  measure  water  consumption,  i.e.  water  that  evaporates  or  is  incorporated  into  the  product  and  leaves  the  region 

 

151    (Hoekstra  et  al.,  2009).  In  contrast,  water  flow  data  used  in  this  analysis  represents  water  withdrawals  and  includes  all  water  diverted  to  the  sector’s  use,  whether  water  returned to the Nevada region or not. That is, the water intensity factors measure water  withdrawn,  not  water  consumed.  Water  withdrawal  coefficients  were  found  using  a  variant  of  the  Blackhurst  et  al.  methodology  (2010).  United  States  Geological  Survey  national  level  water  use  data  is  combined  with  the  irrigation  survey  from  NASS  and  several  other  sources  to  find  national  water  use  coefficients  (National  Agricultural  Statistics  Service,  2008,  United  States  Geological  Survey,  2010).  Blackhurst’s  approach  was  adapted  for  use  at  the  state  level  with  IMPLAN  data.  More  detail  on  this  method  and adaptation are in Appendix A.   Further adaptations of the method were made so that the method is internally  consistent  within  the  water‐CGE  model  in  two  ways.  First,  treated  water  use  amongst  sectors  is  distributed  using  an  assumption  of  a  single  price  paid  for  the  commodity  supplied by the water utility sector, and purchases from the water utility by the twenty  sectors  in  the  base  social  accounting  model  for  Nevada  are  derived  from  the  IMPLAN  data  described  above.  Secondly,  water  use  intensities  by  sector  for  the  simulation  are  calculated directly from quantities of raw and treated water use implied endogenously  by the model. Because labor and capital can be substituted for raw water, and because  imported virtual water can be substituted for regional direct or indirect water use, the  water  intensity  factors  are  thus  endogenous  and  will  potentially  differ  among  simulations.   

 

152    4.5  

Virtual water flow and footprint calculations.  The  framework  for  the  environmental  input  output  method  used  to  calculate 

virtual water content is described in Dietzenbacher and Velazquez (2007). This method,  as adapted, uses a separate vector of water intensities by sector, given in terms of direct  water  use  in  acre‐feet  per  unit  of  output  in  combination  with  an  industry  by  industry  matrix of input output coefficients. Several adaptations have been made to the method  so that it can be used with IMPLAN SAM data that contains a use and make matrix, and  so that a footprint can be found with the SAM data after a simulation in which relative  prices have all changed.  Following  Dietzenbacher  and  Velazquez  and  adapted  to  the  Nevada  footprint  model, the elements of the input‐output framework are as follows:  

D, a 20 by 20 market shares form of the make matrix 



B, a 20 by 20 regional use matrix 



An 20 by 20 total requirements matrix, (I‐DB)‐1 formed using the industry  technology assumption31 



An  20  by  8  matrix  of  regional  final  demands,  F.  Final  demands  include  households,  government  sectors  and  investment,  and  foreign  and  domestic exports 



An 20 by 1 vector of outputs, x 



V’, a 4 by 20 vector of value added 

                                                        31

 The industry based assumption is that all commodities produced by an industry have the same input  structure. See Miller and Blair, p. 192.Miller, Ronald E. and Pater D. Blair. 2009. Input‐Output Analysis:  Foundations and Extensions Cambridge, UK: Cambridge University Press. 

 

153    

M, a two by 20 matrix of imports 



EX, a 20 by two matrix of exports 

The  additional  information  needed  to  determine  virtual  water  content  is  contained  in  γ,  an  28  by  1  vector  of  water  use  per  industry  sector  and  institutional  sector.  The  base  levels  of  raw  water  use  are  found  using  the  modified  Blackhurst  methodology. Treated water use is estimated using an assumption of one price for the  water utility sector commodity. After simulation, the quantity of both treated and raw  water use is an output of the CGE model and is what is used to calculate the new γ.  All  data  except  for  total  water  use  are  from  the  2010  Nevada  IMPLAN  model  aggregated  to  20  sectors.  Also,  all  final  demand  and  import  data  is  converted  to  an  industry basis by pre‐multiplying by the D matrix. I find a parallel for the Leontief matrix, L* , using the industry based technology assumption, and as usual we have:  ∗





 

where  f tot is the sum of all final demands across institutions. Output multipliers 

 are: 

i ∗ L*   Output multipliers give us the additional output needed to produce an additional  unit of final demand in a sector. We would like to find γ*, the vector of “virtual water”  multipliers  that  gives  us  the  additional  water  that  is  needed  to  produce  an  additional  unit of final demand in sector j, both directly and indirectly. In typical fashion:  ∗

 

′ ∗ L* . 

154    For simulation footprints a new water intensity vector is found in the same way,  but price ratio adjustment for exports and imports is carried out since the ratios are no  longer one to one.   4.6  

Simulations  The baseline social accounting matrix (SAM) data represents the state of Nevada 

in  2010.  Five  different  simulations  were  compared  to  the  baseline  CGE  solution  (that  replicates the baseline SAM):   Scenario 1: There are water delivery shortages of 20%. Raw water is not mobile  between sectors.   Scenario  2:  There  are  water  delivery  shortages  of  20%.  Raw  water  is  mobile  between sectors.   Scenario  3:  There  are  water  delivery  shortages  of  20%.  In  addition,  world  food  price of both imports and exports increases 10%.   Scenario  4:  Scenario  3  with  ‘Arid  Country’  policy  that  encourages  agricultural  imports with an import subsidy of 10%.   Scenario  5:  Scenario  3  with  ‘Local  Food’  policy  that  encourages  homegrown  agricultural products and discourages imports with an import tariff of 10%.  To  simulate  conditions  of  global  warming,  a  20%  shortage  of  water  deliveries  was  stipulated.  According  to  USGS  estimates,  2005  water  deliveries  in  Nevada  were  approximately  2.7  million  AF.  This  is  the  fixed  supply  in  the  base  model.  In  all  five 

 

155    scenarios,  a  20%  reduction  to  2.1  million  acre‐feet  is  the  fixed  supply  available  to  the  economy.  In  the  first  scenario,  water  is  not  mobile  between  sectors,  that  is,  there  is  no  water market. Each sector receives a 20% reduction from its baseline use. In the second  scenario, raw water is mobile between sectors.   In  the  third  through  fifth  scenarios,  an  exogenous  increase  in  world  prices  for  agricultural and food products is introduced. Clearly, world food prices would likely have  a large influence on agricultural and food prices locally. If conditions of global warming,  energy  price  increases,  larger  populations  or  decreasing  fossil  groundwater  supplies  tighten food supplies world‐wide, price increases may present a summary of these more  difficult  conditions.  This  explores  the  problem  many  national  or  regional  water‐CGE  models  have.  Often,  analysis  shows  that  water  should  be  removed  from  agricultural  uses  and  put  into  more  profitable  sectors.  However,  this  advice  could  differ  if  world‐ wide the same advice removes land and water from agricultural activities and prices of  agricultural goods rise. Despite the existence of a water market that allows for it in this  model, it is not typically easy to reverse sales of water rights to non‐agricultural sectors.  The  third  scenario  combines  the  20%  water  shortage  with  10%  world  price  increases  in  all  agricultural  products  as  well  as  in  the  food  processing  sector.  In  the  fourth  scenario,  state  policy  is  to encourage  imports  of  agricultural  and  food  products  with a 10% subsidy, approximating the policy of some arid Middle Eastern countries. In  the fifth scenario, state policy is to discourage imports with a tariff so as to encourage  local  food  production.  Subsidies  are  paid  for  by  the  state  government  which  must 

 

156    reduce  its  other  normal  spending  as  a  result.  The  opposite  happens  for  the  fifth  scenario. Tariffs are collected by state government and increase its normal spending.   4.7  

Results  Baseline results show Nevada is a net importer of virtual water, importing more 

than 10% of its total water footprint of about 3,000,000 AF (Table 4‐2). Trade volume of  virtual water is large for Nevada. Virtual water exports are surprisingly large for such an  arid state with virtual water flow embodied in exports of about 1,650,000 AF or more  than  60%  of  total  water  withdrawals.  Virtual  water  imports  are  also  large  at  about  2,000,000 AF. Baseline prices for raw water rental are $54 per acre foot. This value was  derived by using land values for isolated Nevada ranches with a given amount of water  rights  with  the  assumption  that  land  prices  in  this  situation  derive  most  of  their  value  from  water  rights.  For  more  detail  about  this  method  see  the  third  essay  in  this  collection.  Scenario  1  and  2  compare  the  resulting  economy  and  water  use  under  a  condition of 20% water shortage for the situation where water is mobile across sectors  and where it is not mobile across sectors. As one might expect, the flexibility enabled by  allowing inter‐sector trades ‐‐adding a water market ‐‐ softens the negative impacts of a  water shortage. Water is allowed to flow to its highest use. The price of water when it  can be traded among sectors rises to $69, an increase of 27% over the baseline price. In  contrast, the average rental rate of an acre‐foot of water when water cannot be traded  goes up 460%, driven largely by the inflexible demand of the water utility sector.     

 

157    Table 4‐2 Virtual Water Trade Flows  Simulation Description  0.    Nevada 2010 Baseline  1. 20% decrease in water supply  with no water market  2. 20% decrease in water supply  with water market  3. 20% decrease in water supply  with world food price increases  of 10%  4. Scenario 3 with ag import  subsidy "Arid Country"  5. Scenario 3 with ag import tariff  "Local Food" 

Regional  Total water  Net virtual  direct water  footprint  Water Rent  water  (AF)  use (AF)  imports (AF)  414,702

2,663,153

3,077,855 

$  54

482,964

2,138,403

2,621,367 

$302

559,816

2,138,897

2,698,712 

$  69

399,978

2,138,878

2,538,856 

$  93

459,117

2,138,883

2,598,000 

$100

350,465

2,138,872

2,489,338 

$  86

 

Postulating the existence of a fully integrated water market in this way abstracts  from  the  fact  that  the  state  of  Nevada  is  large,  and  substantial  transportation  costs  would be incurred to move water among sectors (in most cases). In addition, the current  model  specification  ignores  environmental  externalities  that  can  occur  when  water  is  moved from its basin of origin. Postulating the total immobility of water between uses is  also an extreme abstraction. However, the simulated large price increase caused by the  water  shortage  may  accurately  predict  the  value  of  urban  water  under  conditions  of  shortage. Furthermore, the magnitude of the price increase may provide an estimate of  the  additional  transportation  costs  that  could  be  rationalized  under  water  shortage  conditions. For example, this kind of simulation may estimate the economic feasibility of  the controversial 300 mile pipeline, now in the planning stages, that would move water  from White Pine and Lincoln Counties, southward to Nevada’s largest urban population  in Las Vegas.  

 

158    Regardless of the assumption about a water market, the Nevada water footprint  shrinks  when  there  is  a  water  shortage,  but  by  less  than  the  amount  of  the  water  shortage, because virtual water imports increase to make up for some of the loss. There  are somewhat larger net virtual water imports assuming the existence of a market than  without  one,  perhaps  because  market  rationalization  diverts  water  away  from  agricultural exports (see table 4‐3). Neglecting environmental externalities, the scenario  that  includes  a  water  market  leads  to  superior  economic  outcomes  despite  the  water  shortage, with no employment or household income lost.    Table 4‐3 Virtual Water Trade Flows, Percent Change from Baseline  Simulation Description  0.    Nevada 2010 Baseline  1. 20% decrease in water supply  with no water market  2. 20% decrease in water supply  with water market  3. 20% decrease in water supply  with world food price increases  of 10%  4. Scenario 3 with ag import  subsidy "Arid Country"  5. Scenario 3 with ag import tariff  "Local Food" 

Net virtual  Regional  Total water  Water  water  direct water  footprint  Rent  imports (AF)  use (AF)  (AF)  0%

0%

0% 

0%

16%

‐20%

‐15% 

459%

35%

‐20%

‐12% 

27%

‐4%

‐20%

‐18% 

71%

11%

‐20%

‐16% 

85%

‐15%

‐20%

‐19% 

59%

 

A market is assumed to exist for scenarios 3, 4 and 5, in all cases water is mobile  among all sectors. Scenarios 3, 4 and 5 simulate world food prices rising 10% for both  imports  and  exports  ‐‐  possibly  due  to  climate  change  or  population  pressures.  As  shown by the results in Table 4‐4, even with a water market in place, an overall rise in 

 

159    world food prices puts a much larger burden on the Nevada economy than a 20% water  shortage. Employment falls over 1% and household income falls over 2%.   Table 4‐4. General Economic Indicators, Percent Change from Baseline  General economic indicators  0.    Baseline scenario  1. 20% decrease in water supply  with no water market  2. 20% decrease in water supply  with water market  3. 20% decrease in water supply  with world food price  increases of 10%  4. Scenario 3 with ag import  subsidy "Arid Country"  5. Scenario 3 with ag import  tariff "Local Food" 

0.0%

Household  Income  0.0%

‐1.0%

‐1.6%

‐11.1% 

‐0.2%

0.0%

0.0%

1.2% 

‐0.3%

‐1.1%

‐2.4%

‐14.1% 

‐0.3%

‐0.1%

0.4%

3.8% 

‐1.6%

‐2.1%

‐5.2%

‐31.9% 

0.8%

Employment 

Trade  Govt.  Balance  Consumption 0.0%  0.0%

 

Water rents rise over 70%, to $93 an acre‐foot (Tables 4‐2 and 4‐3) in Scenario 3.  However,  the  increase  in  agricultural  import  prices  leads  to  less  quantity  demanded,  while  the  increase  in  export  price  (export  demand)  does  not  lead  to  a  comparable  increase  in  agricultural  exports  to  offset  the  effect  on  Nevada’s  trade  balance.  Net  imports and Nevada water footprint decrease 4% and 18% respectively.  Finally,  scenarios  4  and  5  explore  the  Arid  Country  and  Local  Food  coping  strategies. Arid country policy encourages imports of water intensive commodities with  a  subsidy.  Note  that  while  the  10%  subsidy  on  food  and  imports  reduces  the  import  price to the level in Scenario 2, food and agricultural commodity export prices continue  to be 10% higher than in Scenario 2. Furthermore, the state and local government must  pay for the subsidies which crowds out state and local consumption. In terms of  

 

160    Table 4‐5. Percent Change compared to the Baseline in the Agricultural, Water Utility  and Food Processing Sectors  Scenario  sector  Hay  Dairy  Livestock  Vegetables & melons  Other ag   Water utility   Food processing  Hay  Dairy  Livestock  Vegetables & melons  Other ag   Water utility   Food processing  Hay  Dairy  Livestock  Vegetables & melons  Other ag   Water utility   Food processing  Hay  Dairy  Livestock  Vegetables & melons  Other ag   Water utility   Food processing 



2  3  4  5  Price paid for locally produced commodities (PD)  8.5% 13.7% 21.9% 24.6%  19.4% 3.6% 7.3% 13.4% 10.1%  16.8% 1.9% 1.8% 18.5% 18.7%  18.0% 0.0% 0.4% 4.4% 5.0%  3.8% 1.8% 2.4% 7.9% 7.0%  8.7% 66% 1% 2% 3%  1% 0.0% 0.2% 4.2% ‐0.5%  9.2% Commodity  Imports (QM)  2.2% 3.4% 6.6% 23.1%  ‐6.8% ‐3.9% ‐5.1% ‐5.0% 4.9%  ‐13.6% 0.1% 0.0% 14.7% 27.1%  3.7% ‐1.4% 0.0% ‐7.5% 3.3%  ‐16.6% ‐2.4% ‐2.5% ‐2.0% 4.9%  ‐8.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%  0.0% ‐0.6% ‐0.1% ‐2.1% 1.7%  ‐5.3% Commodity Exports (QE)  ‐22.6% ‐33.1% ‐24.8% ‐26.6%  ‐23.2% ‐14.7% ‐25.3% ‐14.3% ‐5.0%  ‐23.3% ‐6.1% ‐5.9% ‐10.9% ‐10.6%  ‐11.0% ‐1.3% ‐1.4% 10.4% 9.9%  10.9% ‐8.1% ‐10.1% 4.5% 4.8%  4.3% ‐37.7% ‐1.2% 1.0% 1.6%  0.2% ‐0.6% ‐0.8% 17.5% 30.1%  5.6% Local Final Demands (QD)  ‐5.1% ‐7.8% ‐2.8% 0.1%  ‐5.7% ‐6.9% ‐10.9% ‐7.6% ‐4.7%  ‐10.8% ‐1.6% ‐1.6% 7.3% 8.0%  6.1% ‐1.4% ‐0.4% ‐3.1% ‐2.0%  ‐4.2% ‐4.0% ‐4.5% ‐0.3% ‐2.2%  1.3% ‐19.7% ‐0.7% ‐2.8% ‐1.6%  ‐4.0% ‐0.6% ‐0.3% 2.7% 1.2%  3.8%

  economic  indicators,  the  arid  country  strategy  appears  to  be  surprisingly  successful,  especially in comparison to either doing nothing (scenario 3) or the “Local Food” policy.  Employment  loss  is  minimal,  household  income  rises  slightly  over  the  baseline  condition, and exports increase. As expected, the subsidy encourages an increase in the 

 

161    import of agricultural goods. Concurrently, net virtual water imports increase, and the  overall water footprint does not decrease as much as it does the ‘do nothing’ scenario 3  or the ‘local food’ scenario 5.  In  the  local  food  scenario  5,  the  state/local  government  imposes  a  “tariff”  on  imports  of  agricultural  goods  in  hopes  of  encouraging  local  production  of  these  products.  The  strategy  is  meant  to  promote  self‐sufficiency  and  to  enhance  both  regional  welfare  and  environmental  welfare.  The  simulation  results  indicate  that  the  strategy is a failure economically. The ‘local food policy’ results in the largest decrease in  employment of all the scenarios, and a very large decrease in household income. Only  two food producing sectors increase production compared to the other two scenarios:  the other agriculture sector and the food processing sector. However, the strategy does  succeed in reducing imports of water intensive products and reducing Nevada’s water  footprint, possibly helping to reduce some environmental externalities.  4.8  

Conclusion  By constructing and applying a CGE model that operationalizes the concepts of 

virtual  water  and  water  footprints  I  have  been  able  to  explore  both  the  economic  consequences of the arid country and local food policy as well as to account for water  use  inside  and  outside  of  the  state  of  Nevada,  under  varying  conditions  and  policy  strategies.  One  result  is  that  where  mobility  of  water  between  sectors  is  allowed,  the  increased  flexibility  greatly  reduces  the  economic  hardship  imposed  by  a  water  shortage. Without such a market, water shortages will decrease household income and  increase  unemployment.  However,  when  there  is  a  market  for  water,  overall  water 

 

162    withdrawals  increase,  which  may  also  increase  environmental  externalities.  I  also  find  that compared to a large decrease in water availability, a large increase in world food  prices causes relatively more economic disruption. Many regional water‐CGE studies of  trade‐offs  between  urban  and  agricultural  water  use  conclude  that  rationalization  of  water  use  should  lead  to  less  water  use  in  agricultural  production  and  more  in  other  types of industries and final consumption. However, if the long‐term world outlook is for  higher  food  prices,  this  policy  advice  may  need  to  be  tempered.  It  is  important  to  consider  how  the  context  of  the  regional  model  might  change  under  global  warming,  population  increases,  shortages  of  groundwater  and  the  like.  For  agricultural  goods,  these  changes  may  be  easy  to  simulate  in  a  CGE  model  as  an  increase  in  world  food  prices.  Such  changes  could  be  even  more  important  than  local  changes  in  water  resources.   I compared two competing and opposite policies with a do nothing option under  a severe global warming scenario: the “arid country” policy and the “local food” policy.  In  this  highly  stylized  model,  the  arid  country  policy  produced  a  far  better  economic  outcome,  but  the  local  food  policy  succeeded  in  reducing  the  use  of  imported  water  resources.  Using  a  CGE  model  in  connection  with  the  water  footprint  allowed  a  fuller  exploration of both the economic consequences and water resource use consequences  of these policies than is possible with a CGE model analysis alone.  This work is but a preliminary investigation of these issues. Costly transportation  and infrastructure would be necessary for a water market that allowed the full mobility  of water among sectors in a region as large as Nevada.  The present model abstracted 

 

163    entirely  from  the  cost  of  moving  water.  The  present  model  simulation  assuming  no  water market at all may, however, indicate how much urban interests might be willing  to pay for water transport if there were a water shortage.   A  “local  food”  policy  may  be  a  strategy  that  unfolds  over  a  long  time  period,  which  would  allow  for  the  accompanying  adjustment  of  human  capital  and  infrastructure to suit it. These longer term capital adjustments are not modeled in this  paper. Also, local food advocates are concerned with multiple environmental and health  concerns that cannot all be incorporated into a CGE model. This preliminary analysis can  in any case show that a tariff policy to encourage local production may not be successful  in meeting the economic goals of a local food movement.  4.9 References    Alexander,  Patty;  Levi  Brekke;  Gary  Davis;  Subhrendu  Gengopadhyay  and  Katrina  Grantz.  2011.  "Secure  Water  Act  Section  9503c  ‐  Reclamation  Climate  Change  and  Water  2011,"  U.S.  Department  of  the  Interior.  Denver,  CO:  Policy  and  Administration  Bureau of Reclamation.    Berck, Peter; E. Golan and B. Smith. 1996. "Dynamic Revenue Analysis for California"   California Department of Finance. Sacramento, CA.    Berrittella,  M.;  A.  Y.  Hoekstra;  K.  Rehdanz;  R.  Roson  and  R.  S.  J.  Tol.  2007.  "The  Economic  Impact  of  Restricted  Water  Supply:  A  Computable  General  Equilibrium  Analysis." Water Research, 41(8).    Berrittella,  M.;  K.  Rehdanz;  R.  Roson  and  R.  S.  J.  Tol.  2008.  "The  Economic  Impact  of  Water  Taxes:  A  Computable  General  Equilibrium  Analysis  with  an  International  Data  Set." Water Policy, 10(3).    Bureau of Reclamation. 2003. "Water 2025: Preventing Crises and Conflict in the West."    Calzadilla, Alvaro; Katrin Rehdanz and Richard S.J. Tol. 2011. "Water Scarcity and the  Impact  of  Improved  Irrigation  Management:  A  Computable  General  Equilibrium  Analysis." Agricultural Economics, 42, pp. 305‐23. 

 

164      Castellano, Ignacio Cazcarro; Rosa Duarte  Pac; Julio Sanchez Choliz and Cristina Sarasa  Fernandez. 2010. "Water Rates and Responsibilities of Direct, Indirect and End‐Users in  Spain"  In  18th  International  Input‐Output  Conference.  Sydney,  Australia:  International  Input‐Output Association.    Chapagain, A. K.; A. Y.  Hoekstra; H. H. G. Savenije and R. Gautam. 2006. "The Water  Footprint  of  Cotton  Consumption:  An  Assessment  of  the  Impact  of  Worldwide  Consumption  of  Cotton  Products  on  the  Water  Resources  in  the  Cotton  Producing  Countries." Ecological Economics, 60(1), pp. 186‐203.    Dietzenbacher,  Erik  and  Esther  Velazquez.  2007.  "Analysing  Andalusian  Virtual  Water  Trade in an Input‐Output Framework." Regional Studies, 41(2), pp. 185‐96.    Fadali,  Elizabeth;  Kim  Rollins  and  Shawn  Stoddard.  2012.  "Determining  Water  Values  with Computable General Equilibrium Models," In The Importance of Water to the U.S.  Economy: Technical Workshop, ed. Industrial Economics Inc. Cambridge, MA.    Frontier  Economics.  2008.  "The  Concept  of  'Virtual  Water'  ‐  a  Critical  Review,"  Melbourne: Victorian Department of Primary Industries.    Ha, Soo Junga; Karen Turner and Geoffrey Hewings. 2009. "Econometric Estimation of  Armington  Import  Elasticities  for  Regional  CGE  Models  of  the  Chicago  and  Illinois  Economies,"  In  Scottish  Institute  for  Research  i  Economics.  Edinburgh,  Scotland:  University of Strathclyde.    Hoekstra,  A.  Y.  2009.  "Human  Appropriation  of  Natural  Capital:  A  Comparison  of  Ecological  Footprint  and  Water  Footprint  Analysis."  Ecological  Economics,  68(7),  pp.  1963‐74.    Hoekstra,  A.  Y.  (ed.).  2003.  "Virtual  Water  Trade:  Proceedings  of  the  International  Expert Meeting on Virtual Water Trade," In Value of Water Research Report Series No.  12, ed. A. Y. Hoekstra. Delft, The Netherlands: UNESCO‐IHE Delft.    Hoekstra,  A.  Y.;  A.  K.  Chapagain;  M.  M.  Aldaya  and  M  M.  Mekonnen.  2009.  "Water  Footprint  Manual:  State  of  the  Art  2009,"  Enshade,  Netherlands:  Water  Footprint  Network.    Hoekstra,  Arjen  Y.  and  Ashok  K.  Chapagain.  2007.  "The  Water  Footprints  of  Morocco  and  the  Netherlands:  Global  Water  Use  as  a  Result  of  Domestic  Consumption  of  Agricultural Commodities." Ecological Economics, 64(1), pp. 143‐51.   

 

165    Holland, David. 2010. "What Happens When Exports Expand ‐‐ Some Ideas for Closure  of Regional Computable General Equilibrium Models." Annals of Regional Science, 45(3),  pp. 439‐51.    Kumar,  M.  Dinesh  and  O.  P.  Singh.  2005.  "Virtual  Water  in  Global  Food  and  Water  Policy Making: Is There a Need for Rethinking?" Water Resources Management, 19(6).    Lahiri, Supriya; Mustafa  Babiker and Richard S.  Eckaus. 2000. "The Effects of Changing  Consumption Patterns on the Costs of Emission Restrictions," In MIT Joint Program on  the Science and Policy of Global Change. Cambridge, MA: MIT.    Lluch, Constantino; Alan A. Powell and Ross A. Williams. 1977. Patterns in Household  Demand and Saving. Washington, D.C.: Oxford University Press.    Lofgren,  Hans;  Rebecca  Lee  Harris  and  Sherman  Robinson.  2002.  "A  Standard  Computable  General  Equilibrium  (CGE)  Model  in  GAMS,"  Washington,  D.C.:  International Food Policy Research Institute.    Masi,  Brad  ;  Leslie    Schaller  and  Michael  H.    Shuman.  2010.  "The  25%  Shift:  The  Benefits of Food Localization for Northeast Ohio & How to Realize Them," In. Cleveland,  OH:  Cleveland  Foundation,  ParkWorks,  Kent  State  University  Cleveland  Urban  Design  Collaborative,  Neighborhood  Progress  Inc.,  Cleveland‐Cuyahoga  County  Food  Policy  Coalition.    McChesney, John. 2011. "Nevada Water Maven: “I Would Not Declare the Drought over  on  the  Colorado  River”,"  In  John  McChesney's  Blog.  Palo  Alto,  CA:  Stanford  University  Rural West Initiative Bill Lane Center for the American West.    Miller,  Ronald  E.  and  Pater  D.  Blair.  2009.  Input‐Output  Analysis:  Foundations  and  Extensions Cambridge, UK: Cambridge University Press.    National  Oceanic  and  Atmospheric  Administration.  2012.  "Nevada  Precipitation  Rankings " National Climatic Data Center.    Nevada  State  Demographer.  2013.  "2011  Estimates,  Estimates  by  County,  City  and  Unincorporated Town," Population Estimates. Reno, NV: The Business Services Group ‐  University of Nevada Reno.    Reimer,  Jeffrey  J.  2012.  "On  the  Economics  of  Virtual  Water  Trade."  Ecological  Economics, 75, pp. 135‐39.    Roson, Roberto and Martina Sartori. 2010. "Water Scarcity and Virtual Water Trade in  the Mediterranean," In Working Paper Department of Economics Ca' Foscari University 

 

166    of Venice, 1‐13. Venice, Italy: Ca' Foscari University of Venice.    Stodick,  Leroy;  David  Holland  and  Stephen  Devadoss.  2004.  "Documentation  for  the  Idaho‐Washington  CGE  Model,"  School  of  Economic  Sciences,  Documentation  for  a  GAMS regional computable general equilibrium model built specifically to use IMPLAN  data. Pullman, WA: Washington State University.    Truckee  Meadows  Regional  Planning  Agency.  2008.  "Frequently  Asked  Questions  About Sustainable Water Resources and Growth in the Truckee Meadows," Reno. NV.    Turner,  Karen;  Michelle  Gilgartin;  Peter  G.  McGregor  and  J.  Kim  Swales.  2012.  "An  Integrated  I‐O  and  CGE  Approach  to  Analysing  Changes  in  Environmental  Trade  Balances." Papers in Regional Science, 91(1), pp. 161‐80.    Turner,  Karen;  Michelle  Gilmartin;  Peter  G.  McGregor  and  J.  Kim  Swales.  2009.  "The  Added Value from Adopting a CGE Approach to Analyse Changes in Environmental Trade  Balances," Strathclyde Discussion Papers in Economics. Glasgow, Scotland: University of  Strathclyde Department of Economics.    Wichelns,  Dennis.  2010.  "Virtual  Water:  A  Helpful  Perspective,  but  Not  a  Sufficient  Policy Criterion." Water Resource Management, 24, pp. 2203–19.    Yang,  Hong  and  Alexander  Zehnder.  2007.  "`Virtual  Water':  An  Unfolding  Concept  in  Integrated Water Resources Management." Water Resources Research, 43(12). 

 

167   

5   5.1  

Summary  Insights provided by this research 

This research provides the following insights about water use, virtual water and  water  footprints  in  economic  water  policy  analysis.  First,  the  tracking  of  physical  quantities of water use in conjunction with economic activity is useful. Not including an  account of water resources in a model about water policy can lead to mistaken policy  advice,  since  it  does  not  force  the  modeler  to  think  about  and  formalize  exactly  how  water  and  the  economy  are  connected,  as  can  be  observed  in  the  two  reports  on  Las  Vegas water supply interruptions.   However, in modeling water and the economy, actual water withdrawals rather  than  water  consumption  are  more  natural  to  use  since  most  economic  transactions  concerning water will be for water withdrawals. Firms and consumers will typically have  to  make  decisions  based  on  prices  for  withdrawals,  and  thus  incentives  will  relate  to  water  withdrawals  as  well.  For  example,  in  the  water  CGE  models,  money  data  in  the  base  SAM  was  for  water  withdrawals,  so  the  model  was  specified  with  respect  to  withdrawals  rather  than  water  consumption.  This  conflicts  with  the  definition  and  methodology espoused by the Water Footprint Network, which uses water consumption  to measure virtual water content. However, virtual water content and footprints can be  found  using  the  data  on  direct  water  withdrawals  after  model  results  are  found.  Footprint  and  virtual  water  are  more  useful  as  key  outcome  variables  reported  as  descriptive measures at the end of the modeling process.  

 

168    Virtual  water  measurements  help  us  to  see  the  whole  system  picture  of  water  use including water embodied in imports and exports. Several situations which require a  description  of  changes  in  virtual  water  content  or  footprint  in  order  to  fully  analyze  water policy are identified:   1. When water use is tracked over time in order to measure water efficiency of an  economy,  the  virtual  water  content  of  imports  and  exports  cannot  be  ignored.  This  correlates  with energy  and  greenhouse  gas  modeling  where  the importing  and  exporting  of  final  or  intermediate  goods  and  services  that  require  large  inputs  of  energy  must  be  taken  into  account  to  fully  understand  the  consequences of energy policy changes.   2. Water  subsidies  (or  taxes)  may  have  an  incidence  on  both  local  regional  populations  and  populations  outside  of  the  region  of  interest.  Virtual  water  concepts may help analyze this subsidy incidence.   3. Understanding the sustainability implications of a given water, environmental or  economic  policy  both  inside  of  and  outside  of  a  region  may  require  footprint  analysis,  which  can  answer  questions  about  whether  water‐based  externalities  are being exported to other regions.   Nevada is found to be a net importer of virtual water. This is true even though  water  is  not  freely  allocated  nor  market‐priced  in  the  State  of  Nevada.  There  is  a  tendency to import goods that intensively employ the state’s relatively scarce factor of  production  (water)  and  to  export  things  that  are  less  water‐intensive,  as  predicted  by  trade theory (which also assumes a market for water). 

 

169    CGE models that operationalize water footprint and virtual water use constructs  can be prepared from existing databases and existing canonical CGE model structures.  The  necessary  adaptations  and  augmentations  are  described  in  three  of  the  essays  in  this dissertation, particularly the last essay. For this essay a regional water‐CGE model is  used  in  conjunction  with  endogenous  water  intensity  coefficients  to  calculate  water  footprints  for  the  first  time  in  a  U.S.  context.  In  order  to  find  water  footprints,  water  accounts data are needed. This research points out a way of finding water accounts data  from  USGS  water  use  data  available  for  each  state  and  county  in  the  U.S.  every  five  years. Although, the method is crude, it provides a starting place for full water accounts  data and can be used for any other state or county. In the third essay, one method used  by many water CGE modelers to include water as a factor of production by estimating  the  rents  due  to  it  is  clarified  and  a  sensitivity  analysis  indicates  that  care  in  choosing  these values is warranted.  Many water CGE models that consider urban and rural water use trade‐offs point  out  the  great  advantages  of  allowing  for  water  markets  between  sectors,  thereby  increasing flexibility and softening the hardships of water shortages. Often, water use is  predicted to profitably shift to urban sectors out of agriculture. The irreversible nature  of  such  a  change  in  water  use  is  typically  ignored.  The  fourth  essay  provides  a  simple  way of exploring a risky future. It is easy to model exogenous increases in food prices in  a  CGE  model.  These  food  price  increases  are  one  way  of  summarizing  risks  to  food  supplies due to global  warming, depletion of  fossil groundwater supply and increasing  population where irreversible water reallocation is occurring. 

 

170    Water footprint measurements in and of themselves will usually be inadequate  for policy analysis since the footprint focuses on only one factor of production, can give  no indication of the opportunity cost and the endowments of water in a given time and  place,  and  does  not  take  into  account  different  production  technologies  and  the  relationship between water and all other inputs to production, amongst other failings.  In  particular,  an  input‐output  framework  is  inadequate  for  policy  analysis  since  it  typically assumes no constraint on input factors, including water, and economic actors  do not respond to price signals. But the use of a water‐CGE model in conjunction with  the  virtual  water  content  and  water  footprint  concepts  can  address  most  of  these  problems.   Finally,  this  research  has  identified  some  important  directions  for  future  research.  One  significant  shortcoming  of  existing  water‐CGE  models  (including  the  models created for these essays) is the assumption of costless mobility of water among  alternative  uses.  We  need  to  account  for  all  costs  of  moving  water  between  users  in  order  to  realistically  estimate  the  benefits  of  opening  water  markets  or  the  economic  benefits/costs of inter‐basin water transfer projects, for example. Water accounts data  in general needs further development, for example, in the separation of the sewer and  water utilities, and in understanding different prices paid by different industries. A truly  multi‐regional  model  with  separate  water  accounts  data  for  all  regions  would  help  provide  more  realistic  calculations  of  virtual  water  content  in  imports.  Water  utilities  and water districts are government or quasi‐government organizations in Nevada so the  water  utility  sector  could  be  modeled  to  reflect  that  rather  than  assuming  that  it 

 

171    operates  as  a  firm  optimizing  profits  in  a  competitive  marketplace.  Also,  subsidies  are  suspected  to  exist  in  the  water  factor  and  water  utility  sectors  so  they  should  be  explicitly  modeled.  Price  responsiveness  to  treated  water  should  be  incorporated  into  the  production  functions  of  the  industry  sectors.  In  sum,  there  remain  many  measurement  and  modeling  challenges  to  be  addressed  in  future  economic  models  concerning  human  water  use.  These  four  essays  have  provided  a  basic  point  of  departure. 

 

172   

6

Appendix A. Water Accounts 

  Adaptation  of  Blackhurst  et  al.  method  for  obtaining  industry  sector  water  intensity  factors  Blackhurst et al. (2010a; 2010b) develop a method to calculate water withdrawal  intensity factors by industry sector at a national level. I have adapted their method for  use at a state level, for both withdrawals and consumption, and for use with state‐level  IMPLAN  data.    I  have  used  the  method  to  calculate  water  intensity  factors  for  all  440  industry sectors in IMPLAN for the state of Nevada in a manner that can be duplicated  for any other state. The process can also be used at the county level if adaptations are  made to the process that is used to derive the crop irrigation water intensity factors.    

Blackhurst et al. use USGS national level water use data in combination with the  irrigation  survey  from  NASS  and  several  other  sources  to  find  national  water  use  coefficients. USGS water use data by major sector by state and by county is produced  every five years (Kenny et al 2009). The most current water use data available from the  USGS is for 2005, while the data for the IMPLAN social accounting matrix that I use in  the CGE model is for 2010. After examining total water use data from the major utilities  in  Nevada,  it  was  determined  that  urban  water  demand  did  not  increase  over  the  period.  It  was  assumed  that  most  self‐supplied  industry  water  use,  which  is  tied  to  limited water rights, has not changed substantially over the period from 2005 to 2010.32  Thus no upward adjustment in water use was made to the 2005 USGS data.    

 Withdrawal versus Consumption   

Water consumption is defined as water that leaves the region of interest through  evaporation, transpiration, or because it is contained within trade goods. Consumption  does  not  include  water  returned  to  the  regional  water  supply  through,  for  example,  sewer  systems  and  water  treatment  facilities,  run‐off,  or  seepage  into  groundwater.  Water withdrawals are actual water volumes used at a site, for treated water, and water  volume used at a source for supplied water.    

Smith et al. (2011) adjust water withdrawals to water consumption using state‐ specific  values.  Using  the  USGS  estimates  given  in  Smith  et  al.  for  state  and  category  (domestic supply, industrial and commercial, irrigation, etc.), consumption rates are first  applied to the USGS categories of water use; the Blackhurst method is then used with  these totals. Table 10 shows how  water consumption totals are estimated from water  withdrawal data for Nevada. Overall, the USGS estimated that 2.7 million acre‐feet (AF)  of water was withdrawn for human use in 2005. Of this, about 50%, or 1.4 million AF,  was evaporated, transpired, or otherwise taken out of the region. Thermoelectric plants                                                          32

Mining activity increased substantially over this time period. The ramifications of this for water use have not yet been investigated.

 

173    are estimated to have the highest rate of consumption out of all Nevada sectors, with  75%  of  the  withdrawn  water  consumed,  whereas  industrial  and  commercial  uses  are  estimated  to  consume  15%  of  the  water  withdrawn  for  their  use.  For  the  current  application  both  water  consumption  and  water  withdrawals  were  used.  The  USGS  estimates for proportion consumed may be used to allow for return flows if desirable.  Ideally, particularly for urban water, sewer water returns should be tracked separately,  since  waste  water  is  an  input  into  costly  water  treatment  and  legal  requirements  for  water quality can be a constraint on total water use.   

Table 6‐1. 2005 Nevada Water Withdrawals Adjusted to Water Consumption  Category  Public Supply    Domestic    Industrial and commercial  Self‐supplied    Domestic Self Supply    Industrial self‐supplied    Irrigation    Livestock/Aquaculture use    Mining    Total thermoelectric  Total withdrawals, in AF/Yr 

Water withdrawals  Percent consumed or  (AF)*  evaporated** 

Estimate of water  consumption (AF) 

472,085 285,446

25.6%  15.0% 

             120,789                 42,817 

41,871 6,609 1,678,211 26,715 110,961 41,255 2,663,153

25.6%  15.0%  66.7%  37.0%  27.3%  75.7%  51.3% 

               10,713                       991           1,118,807                   9,890                 30,262                 31,220           1,365,490 

Sources: *(Kenny et al 2009), **(Smith et al 2011), author’s calculations   

Public Supply   

USGS  public  supply  for  the  state  of  Nevada  is  allocated  across  industry  sectors  and  final  demand  using  purchases  of  the  water,  sewage  and  other  systems  utility  industry  in  the  IMPLAN  social  accounting  matrix.  This  requires  assumptions  such  as  a  single  price  for  water  across  sectors,  negligible  or  equal  percentages  of  the  purchases  spent on sewer by each industry sector and final demand institution, and national level  estimates  that  fit  local  production  functions.  This  method  needs  further  testing.  For  Nevada, it was found that top water users, such as the casino industry, were correctly  estimated  to  be  top  water  users  with  this  methodology.  Intuitive  results  for  different  income levels of households were also obtained. One puzzle was the very low water use  by  government  institutions  and  sectors.  For  example,  public  schools  appear  to  be  a  major water user with large areas of irrigated landscape, but water use for the local and  state education final demand sector is near zero in the IMPLAN data.   

Self‐Supplied water use in power generation, agriculture, manufacturing and mining   

USGS estimates for self‐supplied water use are given for the power generation,  agricultural and mining sectors. The Blackhurst methodology allocates these estimates 

 

174    to  subsectors.  If  the  above  method  showed  water  purchases  from  the  treated  water  utility for these sectors, the two amounts are added together for intensity factors.    

Power generation   

Self‐supplied  withdrawals  for  power  generation  can  be  directly  applied  to  the  power generation sector (in our case, sectors 31, 428, federal electric utilities, and 431,  state and local electric utilities, in IMPLAN). The withdrawals are spread across the three  sectors proportionally to output.    Irrigation withdrawal allocations for agriculture    Irrigation water for agricultural production represents the vast majority of total  water  consumption  and  water  withdrawals  in  Nevada  (Table  10).  Irrigation  for  agriculture  is  the  second  largest  withdrawal  after  thermo‐electric  cooling  and  is  the  largest proportion of water consumption nationwide. The Blackhurst et al. method uses  the  NASS  2008  Farm  and  Ranch  Irrigation  Survey  (United  States  Department  of  Agriculture 2009) combined with Census of Agriculture data on crop acreage (National  Agricultural  Statistics  Service  2009)  to  allocate  USGS  estimated  water  withdrawals  to  agricultural sectors. The survey contains data on irrigated acreage by crop and average  acre‐feet applied by crop for each state.    The  irrigation  survey  does  not  contain  county‐level  estimates  of  crop  irrigation  withdrawals.  However,  the  USGS  does  give  a  county‐level  estimate  of  total  crop  irrigation  water  applied,  and  the  Census  of  Agriculture  gives  crop  acreage  data  by  county.  Using  state‐level  water  intensity  levels  with  crop  acreages,  followed  by  raking  total  irrigation  water  use  back  to  USGS  as  a  control,  is  one  method  of  approximating  new  water  intensity  factors  for  agriculture  at  the  county  level.  Other,  more  sophisticated methodologies have been developed for estimation of water consumption  by major crop, using weather station data and reference crop evapotranspiration rates  as described in Mubako (2011).     Some  models  include  rainfall  as  part  of  the  agricultural  sector  specification.  Rainfall variability is an important driver of irrigation water demand. The Nevada model  does not address rainfall issues, since it is a small proportion of total water needed and  used.  For  states  with  a  larger  amount  of  rainfall,  this  would  be  an  important  model  consideration.  In  addition,  where  it  is  important  to  have  virtual  water  measurements  that  are  in  sync  with  the  methodology  espoused  by  the  Water  Footprint  Network  it  would also be important to account for this so‐called green water use (Hoekstra, et al.,  2009).       

 

175    Manufacturing   

Statistics  Canada  has  developed  values  for  water  withdrawal  and  water  consumption per employee for some manufacturing industries by NAICS code (Statistics  Canada, 2010). Blackhurst et al. use these values to help allocate industry self‐supplied  water  across  manufacturing  sectors.  This  method  has  been  adapted  for  use  with  IMPLAN  sectors.  The  industries  most  likely  to  use  self‐supplied  water  are  the  largest  water  using  manufacturing  sectors:  food  processing,  petroleum  refineries,  coal,  metal  refining,  paper  and  wood  processing  and  computers  and  electronics  manufacturing.  None  of  these  types  of  manufacturing  are  prominent  in  Nevada,  which  makes  these  estimates  of  negligible  importance  for  our  model.  Other  states  with  more  activity  in  these manufacturing sectors would need to examine the Canadian values more closely.   

Mining   

Blackhurst  et  al.  use  a  variety  of  source  materials  to  determine  per  employee  water  use  for  the  mining  sectors,  which  they  then  apply,  raking  back  to  the  USGS  national mining water withdrawal total. The water intensity factors that Blackhurst et al.  give  in  terms  of  water  use  per  dollar  of  output  are  applied  and  raked  to  the  USGS  estimates for Nevada or Clark County.     Figure 6‐1. Modified Blackhurst et al. Method for Deriving Water Intensity Factors 

 

 

 

176   

7

Appendix B. CGE Model Description 

  Base model is the Washington State University regional CGE model and documentation  is available at   http://www.agribusiness‐mgmt.wsu.edu/Holland_model/  .33    The  model  has  been  modified for the water CGE application.    Abbreviations  CES   constant elasticity of substitution  CET   constant elasticity of transformation  ROW   rest of the world  RUS     rest of the United States    Sets  a   activities  c   commodities  f   factors (ft is foreign trade and dt is domestic trade)  t   trade regions  h  households  g    governments  (fgov  is  the  federal  government  and  sgov  the  state  and  local  government)  gh set of governments and households  i  instititutions  ai  activity or institution  wt water type    List of parameters  xedc,t          Elasticity of demand for world export function  esubpa          Elasticity of substitution for factors of production  esubdc          Elasticity of substitution (Armington) between regional output and imports  esubsc          Elasticity of transformation between regional production and foreign export  esubec          Elasticity of transformation between row and rus for exports  esubmc                    Elasticity  of  substitution  (Armington)  between  row  imports  and  rus   imports  efacf         supply elasticity for capital and labor and water        sgovbal ‐  state government budget balance  θ c,a  ‐        yield of output C per unit of activity A  icac,a   ‐    quantity of C as intermediate input per unit of activity a  wica  ‐      quantity of water factor per unit of (water utility sector)                                                          33

 Stodick, Leroy; David Holland and Stephen Devadoss. 2004. "Documentation for the Idaho‐Washington  Cge Model," In ed. School of Economic Sciences, Documentation for a GAMS regional computable general  equilibrium model built specifically to use IMPLAN data. Pullman, WA: Washington State University. 

 

177    wicashare  ‐  initial share of outlay to water factor  vasharea  ‐     initial share of outlay to value added factors  vasharew    ‐ initial share of outlay to labor and capital factors only  ada    ‐         production shift parameter  adw     ‐      production shift parameter for water utility prod fctn    δf,a ‐    production function share parameter  δw      production function share parameter for water utility  ρa        CES production function exponent    aδc            Armington commodity composite share parameter for production  aq c           Armington commodity composite shift parameter  aρ c           Armington commodity composite exponent    sδ c           Armington CET composite share parameter for domestic sales  sρ c          Armington CET composite exponent  as c          Armington CET composite shift parameter    eδ c         Armington composite share parameter foreign exports  eρc          Armington composite exponent for exports  ae c         Armington composite shift parameter for exports    mδ c          Armington composite share parameter foreign imports  mρ c          Armington composite exponent for imports  amc           Armington composite shift parameter for imports    tc c            Consumption tax (only paid by households)  tbnew(C,A)   intermediate demand unit tax rate in simulations  tuf(FF,A)   unit tax on factor use  tq c            Sales tax  tqs c          Sales tax on services not previously taxed  tmt, c          Import taxes  te c,t           Export tax rate  tba             Indirect business tax rate  mpsh         Marginal propensity to save  tyg,h           Rate of household income tax  trhh,h         Interhousehold transfers  pwmt, c     ROW and RUS import price  cwts c        weight of commodity C in the cpi  wfaf,a        wage for factor F in activity A   xshift c,t   Shift parameter for world export demand function   λc,h           Subsistence level parameter  β c,h           Marginal budget share parameter 

 

178     inec,h           income elasticity        Engelwth    Engel aggregation weight   Frischh        elasticity of marginal utility of total expenditure   qg c,g            government consumption   shryi,f          instutional share of factor income    List of variables          PM c        Import price (domestic currency)        XRt        Exchange rate        PWE c,t      World export price        PE c        Export price (domestic currency)        PQ c        Composite commodity price        PD c        Domestic price of domestic output        PMR t,c   Regional price of imported commodities        PER c,t     Regional price of exported commodities        PAaδ        Activity price        PX c         Producer price          QQ c        Quantity supplied to domestic commodity demanders        QM c        Quantity of imports        QD c         Quantity of domestic output sold domestically        QMRt,c    Regional imports            QX c       Quantity of domestic output        QE c       Quantity of exports        QAa         Activity level        QFKLa       Quantity of capital and labor aggregate        QFf,a      Quantity of factor f demanded by activity a        QFSf       factor f supply          QINT c,a     Quantity of intermediate use of commodity C by activity A          YHh         Gross household income        NYHh        Net household income          QH c,h       Household consumption        DUMMY         for objective fctn         QERc,t      Regional exports          PVAa        Value added price        PVAWa      Price for composite of labor and capital        WFf        Average wage or rental rate of factor f 

 

179          YFi,f      Factor income        YFG           Federal government revenue        EFG           Federal government expenditure        YSG           State government revenue        ESG           State government expenditure          QINVc      Investment demand        QIINVi      Investment demand by institutions          WALRAS        Dummy variable        IADJ          Investment adjustment variable        IIADJ         Institutional investment adjustment variable        IADJSG1 c   Investment equation adjustment variable        IADJSG2c   Stone‐Geary investment adjustment variable        IINCOME       Total investment expenditures on capital goods (commodities)        OBJ           trying to do as lofgren exercise suggests        SADJ          Savings adjustment variable        SGADJ         State government spending adjustment variable for quantity purchased          WFDISTf,a  Wage distortion factor        INDTg       Total indirect taxes        IMAKEQi,c   IMake matrix (quantity)        SHIFTFFf   Factor supply equation shift variable        FSAVX         Exports foreign savings        DSAVX         Exports RUS savings        CPI           Consumer Price Index        GDP           gdp calculation for maximization objective        FGOVBAL       federal government surplus or deficit        FIMPRTt,f      factor imports        GTRNSFRh,g  govt transfers to households        TRNSFRg,g  intergovernmental transfers        HEXPRTh,,t   household receipts from outside of region sources        GEXPRTg,,t   govt receipts from outside of region sources        HIMPRTt,,h   household imports        GIMPRTt,g   govt imports        WATER ai,wt  type of water use in AF by activity and institution        TARIFF        collection of tariff revenue or payment of subsidy        DUTY          collection of duty revenue or payment of subsidy            

 

180    Equations    Import price equation (for commodities that are imported)    PMR , pwm , 1 tm ,     Tariff on imports collected by govt.   TARIFF

tm , pwm , QMR ,  



  Regional export price equation (for commodities that are exported)  PER , PWE , 1 te ,     Duty on exports  DUTY



te , QER , PWE ,  

  Armington import composite equation for commodities which have imports    QM

am mδ QMR

1

,

mδ QMR

,

 

  ROW‐RUS import ratio   QMR QMR

, ,

PMR PMR

, ,

mδ 1 mδ

 

  Absorption equation for one imported commodity (either ROW or RUS imports but not  both)    QMR , QMR ,   QM   Price for one imported commodity (either ROW or RUS imports but not both)    PM PMR , PMR ,     Import output value  PM QM

PMR

,

QMR ,  

  Armington  export  composite  equation  where  exports  are  greater  than  zero  for  both  foreign and domestic trade 

 

181    QE ae eδ QER   ROW‐RUS export ratio  QER , QER ,

,

PER , PER ,

1

eδ QMR

 

,

eδ 1 eδ

 

  Export output value   PE QE

PER

,

QER ,  

  Absorption equation for one exported commodity (either ROW or RUS exports but not  both)  QER , QER ,   QE   Price for one exported commodity (either ROW or RUS imports but not both)  PE PER , PER ,     Absorption equation    PQ QQ 1 tq PM QM 1 tq tqs PD QD       Domestic Output Value  PD QD PE QE   PX QX   Activity price equation  PA

PX θ ,  

  Value added price for all sectors except water utility  PVA

PA 1

tb

PQ

tbnew

ica

,

,

 

  Value  added  price  minus  water  factor  rents  for  water  utility  sector  (a  is  water  utility  activity)   ∑ PQ ica , PVA PA 1 tb WF WFDIST tuf , wica 1 , )    Leontief‐CES Production Functions for all activities except water utility  QA

 

ad vashare

δ , QF ,

 

182      Water utility production function   adw QA δw vasharew δw

QF

QF

,

 

,

    Factor demand equations for all activities except water utility     WFDIST , WF

PVA ad vashare

tuf ,

δ , QF ,

δ , QF ,

 

  Factor demand equation for water utility   WF WFDIST , PVAW adw vasharew

δ,

QF ,

δw QF ,

  Water utility water demand equation  QF ,   Intermediate input demand equation   QINT   Output function   QX

wica ∗ QA

,

ica

,

 

∗ QA  

θ , QA

IMAKEQ ,  

  Armington commodity composite supply equation  QQ

aq aδ QM

1

aδ QD

 

  Import‐Domestic demand ratio   QM QD

PD aδ PM 1 aδ

 

  Composite supply for non‐imported commodities   QQ QD     Output transformation CET equation   QX

 

as sδ QE

1

sδ QD

 

 

183    Export‐domestic supply ratio   PE 1 sδ PD sδ

QE QD

 

  Output transformation for non‐exported commodities  QX QD     Factor income  YF ,

shry ,

WF WFDIST , QF ,

FIMPRT ,

 

  Household income   YH

YF

PX IMAKEQ

,

trh

1

,

GTRNSFR

,

ty

YH

,

QIINV

,

HEXPRT ,  

  Net household income   NYH

YH

∗ mps

1

trh

ty

  Household consumption demand   β QH , λ,

,

,

YH

,

NYH

1

ty

YH

,

SADJ

HIMPRT ,

∑ λ PQ 1

,

PQ tc

1

ty

,

YH  

tc  

  Investment demand equation     QINV

QINVO  

  Federal government revenue equation  YFG

ty YF

,

,

YH

PX IMAKEQ

,

TRNSFR

,

QIINV

  Federal government expenditure equation  

 

GEXPRT INDT

 

,

184    EFG

GTRNSFR

TRNSFR

,

GIMPRT ,

,

PQ qg

  State government revenue equation    YSG

ty

,

YF

,

YH

PX IMAKEQ

QIINV

PM QM

TRNSFR

PD QD tq

QINT , tbnew

GEXPRT

,

,

INDT

,

PQ QH , tc PD QD tqs

,

QF , tuf ,

DUTY TARIFF    State government expenditure equation  ESG

GTRNSFR

TRNSFR

,

SGADJ

PQ qg

GIMPRT ,

,

 

,

  State government budget balance  YSG ESG sgovbal    Federal government account balance   YFG EFG FGOVBAL    Factor market equation  QFS

QF ,  

  Composite commodity market equation   QINT ,

QQ

QH

,

qg

,

SGADJ ∗ qg

,

QINV

GEXPRT

,

FSAVX  

  ROW current account balance  PER

 

,

QER

,

HEXPRT

,

 

,

 

185    PMR

QMR

,

FIMPRT

,

pwm

QMR

,

GIMPRT

,

tm

,

HEXPRT

,

,

HIMPRT

,

,

 

  RUS current account balance   PER PMR

QER

,

,

QMR

,

FIMPRT

,

pwm

,

QMR

,

GEXPRT GIMPRT

,

tm

,

,

,

DSAVX   HIMPRT

,

 

  Savings investment balance   PX IMAKEQ

SADJ

,

FSAVX

mps 1

DSAVX

PQ QINV

ty YF

QINV

,

YH

,

WALRAS 

  Price normalization equation  CPI

1

INDT

tbshr

tc PQ cwts  

  Indirect tax calculation    tb PA QA  

  Factor supply equation    QFS    

 

SHIFTFF WF

 

FGOVBAL

sgovbal