霧霾污染的間接經(jīng)濟(jì)損失及其產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)效應(yīng)研究
發(fā)布時間:2020-06-20 04:14
【摘要】:中國經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展的同時,也帶來了一些副產(chǎn)品,霧霾污染便是其中之一。霧霾在大煞風(fēng)景的同時,還成為了公眾的心肺之患,嚴(yán)重威脅到國家安全和社會穩(wěn)定。因此,基于中國霧霾污染的現(xiàn)狀開展霧霾污染的經(jīng)濟(jì)損失和產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)效應(yīng)研究,對改善空氣質(zhì)量、打贏藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn)具有重要意義。文章的主要工作和研究結(jié)論如下:第一章介紹了霧霾污染的研究背景與意義,對國內(nèi)外相關(guān)研究文獻(xiàn)進(jìn)行了述評,并給出文章的研究內(nèi)容、技術(shù)路線和主要創(chuàng)新點。第二章基于空氣質(zhì)量歷史數(shù)據(jù),對中國霧霾污染的現(xiàn)狀進(jìn)行了總體和分地區(qū)的描述性統(tǒng)計分析。結(jié)果表明,中國霧霾呈現(xiàn)出地域性和季節(jié)性的特征,整體來看,西南地區(qū)的空氣質(zhì)量較好,華北和西北地區(qū)的霧霾污染則相對較重,冬春霧霾污染嚴(yán)重、夏秋季節(jié)有所好轉(zhuǎn);即使是處于同一地區(qū)的省份,其空氣質(zhì)量也可能存在很大差異。第三章通過遺傳算法對灰色馬爾可夫預(yù)測模型中進(jìn)行優(yōu)化,比較GM(1,1)模型、傳統(tǒng)灰色馬爾可夫模型和遺傳算法-灰色馬爾可夫模型的預(yù)測效果,并以北京市為例進(jìn)行PM2.5濃度的實證分析。結(jié)果表明,遺傳算法改進(jìn)的灰色馬爾可夫模型充分利用原始數(shù)據(jù)的信息和遺傳算法的優(yōu)勢,與GM(1,1)模型和傳統(tǒng)灰色馬爾可夫模型相比,整體預(yù)測效果最好,證明了改進(jìn)模型在霧霾污染物濃度預(yù)測方面的有效性;根據(jù)預(yù)測結(jié)果,未來幾年,北京市PM2.5濃度將呈下降趨勢。第四章從健康角度出發(fā),首先建立暴露-反應(yīng)模型,選取相關(guān)的健康效應(yīng)終端,量化PM2.5污染的健康效應(yīng),并構(gòu)建動態(tài)可計算一般均衡模型,通過勞動力損失和額外醫(yī)療費用對模型進(jìn)行外生沖擊,從而評估PM2.5污染長期健康效應(yīng)造成的經(jīng)濟(jì)損失,并以北京市為例進(jìn)行實證分析。結(jié)果表明,2013~2020年北京市PM2.5污染累計造成156588人(95%CI:43335~248914)早逝和 6397553 人(95%CI:3056828~9381570)患病,勞動力的損失和醫(yī)療費用支出的增加進(jìn)一步影響到部門產(chǎn)出,除醫(yī)療服務(wù)業(yè)總產(chǎn)出有所增加外,其余產(chǎn)業(yè)均表現(xiàn)出不同程度的減產(chǎn),其中工業(yè)和其他服務(wù)業(yè)的損失較大,此外還造成地區(qū)GDP累計損失約30.63億元(95%CI:11.69~46.71)。第五章從產(chǎn)業(yè)角度出發(fā),基于2010~2017年的PM2.5濃度和產(chǎn)業(yè)發(fā)展季度數(shù)據(jù),構(gòu)建向量自回歸模型,通過脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解方法,分析PM2.5污染與產(chǎn)業(yè)發(fā)展之間的雙向作用機(jī)制,并以北京市為例進(jìn)行實證分析。結(jié)果表明,北京市PM2.5污染與三次產(chǎn)業(yè)發(fā)展之間具有長期均衡關(guān)系,三次產(chǎn)業(yè)是PM2.5的單向Granger原因;三次產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對PM2.5污染表現(xiàn)出不同程度的影響,影響持續(xù)時間均為1~2年左右,第一和第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展會增加PM2.5的排放,第三產(chǎn)業(yè)表現(xiàn)為抑制作用,此外,PM2.5污染對第一和第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展均具有一定的抑制作用,對第三產(chǎn)業(yè)的抑制作用并不顯著;第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展對PM2.5污染的影響程度最大,其次為第二產(chǎn)業(yè),第一產(chǎn)業(yè)最小。第六章根據(jù)全文的研究結(jié)果,給出了霧霾防治的政策建議,并針對研究的不足提出下一步的展望。
【學(xué)位授予單位】:南京信息工程大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號】:F124;X513
【圖文】:
的PM2.5被認(rèn)為是造成霧霾的罪魁禍?zhǔn)。逡逑人類活動是?dǎo)致霧霾加劇的重要原因之一。2018年5月,北京市環(huán)保局公布了北京逡逑市PM2.5源解析結(jié)果[2],結(jié)果表明,約有58%?74%的PM2.5是來源于本地排放,詳見圖1.1。逡逑揚
本文編號:2721850
【學(xué)位授予單位】:南京信息工程大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號】:F124;X513
【圖文】:
的PM2.5被認(rèn)為是造成霧霾的罪魁禍?zhǔn)。逡逑人類活動是?dǎo)致霧霾加劇的重要原因之一。2018年5月,北京市環(huán)保局公布了北京逡逑市PM2.5源解析結(jié)果[2],結(jié)果表明,約有58%?74%的PM2.5是來源于本地排放,詳見圖1.1。逡逑揚
本文編號:2721850
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