论文总字数：35793字

目 录

1 绪论 1

1.1 研究背景 1

1.2 研究意义 1

1.2.1 理论意义 1

1.2.2 实践意义 1

1.3 研究内容 1

1.4 研究思路 2

1.5 研究方法 2

2 文献综述 3

2.1 排放的影响因素研究 3

2.2 减排的对策研究 4

2.3 本章小结 4

3 排放的驱动因素分析 4

3.1 指标选取与变量定义 4

3.2 数据统计描述 5

3.3 指数分解模型 6

3.4 分解结果分析 8

3.4.1 不同因素的平均贡献率 8

3.4.2 不同因素在各年份的贡献率比较 9

3.5 本章小结 10

4 缓解排放的对策博弈分析 11

4.1 绿色排放与政府监督的演化博弈分析 11

4.1.1 模型构建 11

4.1.2 模型分析 12

4.1.3 模型结论 14

4.2 绿色交通与政府监督的演化博弈分析 16

4.2.1 模型构建 16

4.2.2 模型分析 17

4.2.3 模型结论 19

4.3 本章小结 21

5 结论与展望 22

5.1 研究总结 22

5.2 未来展望 23

参考文献 24

致谢 27

附录 28

PM_2.5排放的驱动因素及对策研究——以南京市为例

杨君良

, China

Abstract: With the progress of Chinese industrialization process, the haze problem appears frequently in various provinces and cities in China, it has a negative impact on the local atmospheric environment, economic development and the living standard of people. Exploring the driving factors that affect concentration change of PM_2.5 is undoubtedly the key to harnessing the haze problem. And guiding government, enterprises and the public to reduce emissions of PM_2.5 from the source is an important link. Under the background of frequent haze problems, this paper uses the generalized Divisia index method to research the influence mechanism of social and economic factors on the change of PM_2.5 concentration. We then take green emission and green traffic as examples to construct evolutionary game models between enterprises, the public and the government, and discuss the behavior characteristics of enterprises, the public and government under different strategic choices. The results show that transportation and economic growth are the leading factors to promote the increase of PM_2.5 concentration, and influence of foreign direct investment on the concentration of PM_2.5 is two sides. In addition, weather enterprises or the public choose green behavior depends mainly on the punishment of government for the violation, the success rate of government regulation and the intensity of environmental publicity.

Key words: PM_2.5; Driving factors; Generalized divisia index method; Evolutionary game

1 绪论

1.1 研究背景

随着城市化、工业化的高速发展，人民生活水平不断提高的同时，环境污染问题也日益严重，特别是近年来，以PM_2.5、PM₁₀为主的细颗粒物污染在中国各地区频繁地出现，长三角、珠三角、京津冀地区一年中大约有100天受到雾霾的影响。据《气候变化绿皮书：应对气候变化报告（2016）》^[1]，京津冀地区空气污染仍比较严重，前三季度空气质量平均未达标天数为39.2%。同时，雾霾天气也严重威胁到人民的健康水平，有研究显示，PM_2.5每增加5μg/m³，肺癌发病风险增加18%，PM₁₀每增加10μg/m³，肺癌发病风险增加22% ^[2]。此外，党的十九大一直倡导环境保护和生态文明建设，雾霾治理已刻不容缓。

尽管雾霾本身的成因和治理过程错综复杂 ^[3-4]，但找出影响雾霾浓度变化的驱动因素无疑是治理过程中的关键所在。因此，本文在结合理论模型和数据分析的基础上，以南京市为例，拟解决以下问题：（1）影响PM_2.5浓度变化的驱动因素主要有哪些？其中哪些因素起促进作用，哪些因素起抑制作用？（2）政府、企业和公众在治理雾霾的过程中需要做出怎样的改变？如何调整自己的决策来达到雾霾的最大化治理？

1.2 研究意义

1.2.1 理论意义

尽管与雾霾相关的统计数据较为缺乏，但近年来有关于PM_2.5影响因素的研究逐渐增多，且以分解分析、计量经济学模型为主。其中，结构分解分析需要投入产出表的支撑，而中国的投入产出表最新的数据仅更新到2012年，考虑到数据的时效性问题，本文将不采用结构分解分析。此外，大部分使用指数分解分析的研究将对数平均Divisia指数（LMDI）作为主要的因素分解手段，但该方法仍然存在一些缺陷，因此，为避免LMDI中的不足，本文采用Vaninsky提出的广义Divisia指数模型来进行PM_2.5浓度变化的分解，有助于丰富当前PM_2.5排放驱动因素的相关模型理论。

1.2.2 实践意义

自雾霾现象出现以来，中国的大气环境、经济发展和人类健康水平均遭受不同程度的负面影响。若能够有效地缓解雾霾现象，制定合适的治理方针，那么不管是对于个人、社会还是国家都是百利而无一害，本文从社会经济的角度寻找影响PM_2.5浓度变化的驱动因素，计算各个因素的贡献程度，正是希望能够找出最直接有效的治理方向。同时，考虑政府、企业、公众的三方博弈，根据不同的博弈结果可以得知三方在不同情况下的策略选择，有助于为政府制定提供必要的理论支撑。

1.3 研究内容

本文在当前雾霾问题频发的情景下，结合国内外对雾霾问题的研究成果，从社会经济的角度出发，尝试揭露影响PM_2.5排放的驱动因素。文章将采用GDIM（Generalized Divisia Index Method）对南京市的PM_2.5进行因素分解，探索不同因素对PM_2.5浓度的贡献程度，并根据计算结果，提出相应的对策，运用博弈理论对提出的对策进行多方博弈分析，探讨博弈方在不同情况下的得益情况以及各自的对策选择，希望可以在当前雾霾频发的状态下，针对南京地区，找到潜在的驱动因素和政策启示，以改善当地的环境质量，促进经济的可持续发展。各章节安排如下：

第一章：绪论。该部分主要涵盖论文课题的研究背景、研究意义、研究主要内容和结构、研究思路、研究方法。

第二章：文献综述。该部分主要分为两个方面，首先是对PM_2.5排放的影响因素进行国内外文献的分类总结。其次是对控制PM_2.5排放的政策进行回顾与述评。

第三章：PM_2.5排放的驱动因素分析。该部分属于本文的重点内容，探索影响PM_2.5的驱动因素对PM_2.5浓度的控制与减缓都具有十分重要的意义。本章在结合相关的研究筛选影响PM_2.5浓度变化的主要因素后，运用GDIM模型对这些因素进行分解，计算因素贡献率，并找出其中促进南京市PM_2.5增加的驱动因素，为第四章的对策分析提供支撑。

第四章：缓解PM_2.5排放的政策分析。该部分也是本文的重点内容，根据第三章的计算结果，本章会针对正向贡献率较高的驱动因素提出相应的治理政策，并运用博弈分析，讨论不同得益情况下博弈方的行为特征和影响因素，为南京市实际缓解雾霾提供可行的理论依据。

剩余内容已隐藏，请支付后下载全文，论文总字数：35793字

相关图片展示：