RCR新文：评价综合大气污染控制政策交互效应的多因素环境经济分析模型_行业动态_资讯动态

RCR新文：评价综合大气污染控制政策交互效应的多因素环境经济分析模型

图片来源于网络（侵删）

文章导读

关于SO2、NOX和粉尘对社会经济环境影响的综合分析，很少有研究是通过综合分析它们对社会经济环境的影响来进行的。以往研究中的个体效应和交互效应造成的影响主要集中在单一的系统绩效上，对详细说明环境和经济响应的综合效应的研究还不够深入。此外，以前还没有关于多个省/部门减排努力的综合社会经济影响的环境经济学研究报告。为多个省的多个部门所做的这种努力可能彼此之间存在着巨大的互动关系。有效反映这些问题对于支持对由此产生的社会经济和环境影响进行有力分析至关重要。因此，本研究的目的是建立一个多因素的环境经济分析模型(MFEA)，用于评估综合大气污染控制政策对中国各省和部门的社会经济和环境影响的交互影响。具体而言，这项研究需要：(1)通过探索各种减排情景之间的相互作用关系及其对社会经济系统的复合影响，发展多因素有限元分析；(2)通过PBA和CBA量化SO2、NOX和粉尘的排放水平，并确定省级和部门减排政策的关键组合；(3)从经济和环境角度研究污染物排放的驱动力，通过结构分解分析揭示主要的污染贡献者。

MFEA的发展突出了SO2、NOX和粉尘的污染，可以通过投入产出、结构分解和因子分析相结合的方法进行检验。填补了从省、行业层面进行相互作用效应分析的空白，对各种大气污染物的减排具有重要意义。它还可以揭示多种减排情景所造成的社会经济和环境影响。研究发现，生产和消费相关排放在各省、各行业差异较大，这与前人研究的建立类似，生产相关排放主要来自能源丰富的华北地区。排放强度是减排的正驱动力，其他四个驱动力(即生产结构、最终需求结构、最终需求水平和人口)对减排有刺激作用。这些排放强度和最终需求的驱动力也通过它们相反的排放效应得到了验证。然而，以往的研究忽略了省域和部门因素对社会经济和环境影响的交互作用。因此，因子分析表明，主效应对系统性能(即R、a、Ft和Y)的响应起主导作用。在R和a的响应中存在交互效应，可以推断在减排过程中可以考虑这种效应，以提高系统的稳健性和效率。MFEA可以被任何其他遭受严重空气污染的地区使用。它可以确定关键部门/省份、驱动力以及能够平衡经济和环境之间权衡的有效减排情景。本研究对进一步实施政策，促进经济和环境的发展具有重要意义。MFEA在中国的应用说明了MFEA的适用性和优越性。在进一步的研究中，将研究能源结构的优化，以考察其对空气污染物排放的影响。此外，当获得更多数据时，应对不确定性进行分析或量化。未来的研究可以采用多种不确定性方法(即随机、概率分布、灵敏度分析)来量化多重不确定性，适应多因素环境经济分析模型的复杂性。

原文摘要

随着自然资源特别是化石能源的过度开发和利用，因其对经济损失和健康负担造成的不利影响而引起的环境退化问题日益引起人们的关注。空气污染已经成为最棘手的环境问题之一，尽管许多空气污染控制政策都是为了减少空气污染物的排放。本研究建立了一个多因素的环境经济分析模型，用以评价我国各省、各部门空气污染综合治理政策的互动效应。具体地说，根据各种空气污染(即二氧化硫、氮氧化物和粉尘排放)控制政策设定了12个减排方案，旨在将关键省份/部门的污染降低到10%至30%。这一模型是通过探讨这些情景之间的互动关系及其对省级和部门一级社会经济系统的复合影响而发展起来的。研究发现，尽管排放强度有所下降，但经济活动和人口的增加刺激了大量排放。有证据表明，当考虑到各省和部门因素对系统稳健性和效率的影响时，它们之间存在交互作用。相反，在最终需求和整体流程方面，这些因素的个体效应主导着整个系统。此外，排放量较大的要素对最终需求和整体流动的贡献也不大。

原文信息

ABSTRACT

With the over exploitation and utilization of natural resources especially fossil energy, environmental degradation caused by such activities have been drawn much attention due to their adverse impacts on economic loss and related health burden. Air pollution has become one of the most intractable environmental issues despite a multitude of air pollution control policies were set to mitigate air pollutant emissions. In this study, a multi- factorial enviro-economic analysis model is developed to assess the interactive effects of combined air pollution control policies at provincial and sectoral levels of China. Specifically, twelve emission-mitigation scenarios are set based on various air pollution (i.e. SO2, NOX, and dust emissions) control policies that aims at reducing the pollution to 10 to 30% in critical provinces/sectors. This model is developed through exploration of the interactive relationships among these scenarios and their compound impacts on the socio-economic systems at provincial and sectoral levels. It is found that the increase of economic activities and population stimulate substantial emissions in spite of the decline of emission intensity. Evidence suggests that the interaction exits among various provincial and sectoral factors when consider their effects on systematic robustness and efficiency. On the contrary, individual effects from these factors dominate the system in terms of final demand and integral flow. Moreover, the factors with substantial emissions are not likely have huge contribution to the final demand and integral flow.

  