Public Attitudes Towards Policy Instruments for Congestion Mitigation in Shanghai

Congestion causes many externalities for the society, including time delays, excessive fuel consumption, air pollution, noise and safety concerns. In Shanghai, various policy options have been explored, piloted or applied; however, not all of them may be understood and accepted by the public. A survey was conducted to investigate people＇s attitudes towards several policy options. The main findings reveal that Shanghai residents are resistant to certain policies, such as congestion charges, higher parking charges in congested areas and car restrictions. Instead, they favor public transport provisions. The paper suggests that there is a case for promoting public transport and more efficient trips when the car ownership is still low, and for investing in a policy of educating the public on the ＇true＇ costs and causes of congestion before embarking on ,an intensive policy of congestion charges or restrictions.     

Public Attitudes Towards Policy Instruments for Congestion Mitigation in Shanghai

Abstract

Congestion causes many externalities for the society, including time delays, excessive fuel consumption, air pollution, noise and safety concerns. In Shanghai, various policy options have been explored, piloted or applied; however, not all of them may be understood and accepted by the public. A survey was conducted to investigate people’s attitudes towards several policy options. The main findings reveal that Shanghai residents are resistant to certain policies, such as congestion charges, higher parking charges in congested areas and car restrictions. Instead, they favor public transport provisions. The paper suggests that there is a case for promoting public transport and more efficient trips when the car ownership is still low, and for investing in a policy of educating the public on the ‘true’ costs and causes of congestion before embarking on an intensive policy of congestion charges or restrictions.     

道路交通拥堵与城市雾霾污染的关系研究

道路拥堵与城市雾霾是机动车行驶带来的两个负溢出效应,大量文献揭示了城市机动车行驶对二者带来的影响,却鲜有文献关注道路拥堵程度与雾霾污染之间的内在联系。这其中的缘由在于,一则道路拥堵程度与雾霾污染之间互为因果,同时有共同的影响因素,由此带来的内生性难题难以有效解决;其次,采用统一标准来测度不同城市道路拥堵程度的数据难以获得。为此利用高德地图(Amap)根据机动车定位导航系统提供的城市拥堵延时的大数据,来捕获各省会城市每日道路交通的拥堵程度,同时运用各城市每日的燃油销售价格、国际市场原油价格以及上一周同一工作日道路的拥堵程度作为工具变量,通过两阶段最小二乘法(2SLS)估计道路拥堵程度对城市雾霾污染的影响。回归结果表明:①以城市燃油价格作为工具变量时,道路拥堵程度每增加1%,会导致省会城市PM2.5、PM10分别增加6.5%和6.7%;②以国际原油价格、上一周同一个工作日拥堵程度作为工具变量,以及改用GMM方法进行估计时,基准回归的结论仍然稳健,城市的治堵举措与治霾举措能够相互协同;③进一步以省会城市新增轨道交通来实现治堵和治霾的例子表明,发展轨道交通来实现治堵与治霾的协同效应,要以有效治堵作为前提,否则减排治霾的协同效果无法实现。     

上海市产业结构和能源结构的变动对碳排放的影响及应对策略

节能减排是政府工作的一项重要任务，为了给上海碳排放政策的制订提供有效的参考依据并提出合理的应对策略，采用IPCC 2006年提出的各类能源排放二氧化碳量的计算方法，根据近年来上海工业能源消耗和GDP增长及产业结构变化相关数据，分析了上海城市的碳排放变化趋势，探讨了产业结构和能源结构变动对碳排放量的影响。研究表明，能源结构的变动尤其是高排碳的煤类能源比重下降，热、电等能源比重上升，是上海万元GDP碳排放量下降的主要原因。针对能源结构的发展趋势，提出继续优化能源结构，降低煤类能源比重，鼓励使用电、热类能源，促进产业结构升级，尤其是促进第三产业的发展，利用上海周边资源开发潮汐能等新能源促进能源类型的多元化等多种应对策略。     

基于多行业DSGE模型的中国碳减排政策效应

碳达峰和碳中和目标的提出,标志着中国低碳减排进入新的阶段,从国家层面的宏观政策包括各个行业的行业政策都在推行各种低碳减排政策,从行业异质性视角动态分析碳减排政策的效应具有重要的学术和实践意义。为此,构建一个包含环境外部性和碳减排政策的多行业动态随机一般均衡模型,研究许可证交易和碳税两种政策情景下,行业技术冲击、税收政策和减排政策调整冲击对宏观经济、环境和行业排放的动态效应。模拟发现:许可证交易政策情景下,行业技术冲击具有明显的结构性效应,覆盖行业企业减排率上升,排放下降,而未覆盖行业排放随产出上升而上升,而在碳税政策情景下,这种差异并不明显。政府采用盯住总排放波动的碳减排政策能够有效地减少冲击带来的福利损失,提高对维持排放水平的关注程度能够减少相应的福利损失。建议政府有效地权衡经济增长和改善环境二者之间的关系,在不造成大的负面经济影响的前提下,加大减排政策力度,推广和扩大碳交易试点范围,尽快在全国建立统一的碳市场。制定碳减排政策时,考虑碳减排政策收入的返还机制,配以减税的财政政策以刺激经济,缓和减排政策的负面影响。政府应根据排放水平顺周期地动态调整碳减排政策的强度,适当提高对维持排放水平的关注程度。     

长三角地区城市居民出行交通碳排放特征与影响机理

随着能源问题及全球变化关注，城市居民出行交通碳排放研究已成为多学科关注焦点。选择南京、宁波和常州作为长三角典型城市，基于典型居住小区问卷调查获取第一手的城市居民出行基础数据，估算与分析城市居民出行碳排放特征及影响机理。结果表明：长三角2010年城市居民人均出行交通碳排放约1 1219 kg CO2/人，日常通勤和远距离出行碳排放量之比为75[DK]∶25；城市居民日常通勤交通碳排放的主要影响因子为交通方式、出行距离、家庭年收入、年龄和性别；远距离出行交通碳排放的主要影响因子为出行距离、交通方式和家庭年收入。建议采用差别化的行政干预和经济杠杆有效调控家庭小汽车保有量增长速度，鼓励小排量汽车和清洁能源汽车消费，兼顾汽车产业发展、家庭小汽车刚性需求与节能减排需求之间的博弈平衡；优化城市功能格局，大力发展公共交通网络；加强节能减排与低碳意识宣传，鼓励与引导公共交通出行     

Effects of travel mode on exposures to particulate air pollution

Monitoring was carried out of particulate concentrations whilst simultaneously walking and driving 48 routes in London, UK. Monitoring was undertaken during May and June 2005. Route lengths ranged from 601 to 1351 m, and most routes were travelled in both directions. Individual journey times ranged from 1.5 to 15 min by car (average 3.7 min) and 7.3 to 30 min (average 12.8 min) whilst walking; car trips were therefore repeated up to 5 times for each single walking trip and the results averaged for the route. Car trips were made with windows closed and the ventilation system on a moderate setting. Results show that mean exposures while walking are greatly in excess of those while driving, by a factor 4.7 for the coarse particle mass (PM10-PM2.5), 2.2 for the fine particle mass (PM2.5-PM1), 1.9 for the very fine particle mass (相似文献   

上海市居民消费碳排放的实证分析

居民消费碳排放是国内外温室气体排放研究的重要问题。利用1997～2010年上海市统计数据,分别采用改进的投入产出模型法、碳排放系数法核算了上海市居民间接和直接能源消费产生的碳排放,分析了上海市居民消费的碳排放变化、居民消费碳排放的城乡差异、各部门对居民间接能源消费碳排放的贡献。结果表明:(1)1997～2010年上海市居民消费产生的碳排放呈逐年上升趋势,间接能源消费是居民消费的碳排放的主要来源,在居民消费碳排放总量中占有较大比重;(2)1997～2010年上海市城镇居民消费碳排放呈逐年上升,农村居民消费碳排放呈下降趋势,居民消费碳排放存在着显著的城乡差异;(3)14个部门对居民消费碳排放的贡献大小不同,其中文教卫生商务及其他服务、交通运输仓储及信息服务、食品制造及烟草加工业3个部门对城乡居民消费碳排放的贡献最大;(4)提高各部门能源利用效率、降低部门单位产出的碳排放、引导居民向低碳产品消费的转变是居民消费碳减排的有效措施。研究结果可为上海市居民生存碳排放的评估提供数据支持,为政府部门制定碳减排措施、引导居民低碳消费提供理论指导。     

上海市多环芳烃排放清单构建及排放趋势预测

以美国国家环境保护局(US EPA)优先控制污染物清单中16种多环芳烃(PAHs)为研究对象,仅考虑人为排放源,根据11种主要排放源排放数据和相应排放因子估算上海市PAHs年排放量。结果表明:2012年上海市16种PAHs的排放量约为447.8t,7种致癌性PAHs排放量为60.06t,排放密度为70.6kg/km2。从排放源看,炼焦用煤和民用燃煤是PAHs排放的主要来源,两者占总排放量的56.0%,天然气、炼油排放量次之。从排放谱看,萘(NAP)排放量最大,占总量的30.8%,其次为菲(PHE),致癌性PAHs占排放总量的13.4%。另外,PAHs排放以低环(2~3环)为主,占排放总量的71.1%,其次为4环的Fl、Py、BaA和Chr,高环的D[ah]A排放量最低。利用地区生产总值(GDP)和能源消耗数据拟合公式预测2020年能源消耗量,进而预测得2020年PAHs排放量约为356.57t。     

基于混合生命周期方法的私人电动汽车温室气体排放研究

近年来,电动汽车因其在行驶过程中无任何尾气排放,被各国政府视为推动交通部门清洁、低碳发展的重要途径,主要发达国家纷纷推出了各自的电动汽车发展战略。但是,由于电力属于二次能源,其上游电力生产阶段的能源消费是否清洁将对电动汽车的减排效果产生重要影响。考虑到目前中国绝大部分电力源于煤炭,电动汽车是否真正有益于减排还有待进一步验证。目前一些专家和学者基于传统的过程生命周期评价方法对电动汽车的能源消费、温室气体排放做了一些研究,但研究结果差异较大。为了对电动汽车的减排效果进行更精确的研究,本文采用混合生命周期方法对电动汽车的能源消费、温室气体排放进行了计算。同时,在考虑电动汽车的燃料生命周期、车辆制造生命周期的基础上,将相关配套充电设施建设生命周期纳入到电动汽车的全生命周期系统边界内,以使对电动汽车全生命周期的研究结果更加完整、精确。研究结果显示,纯电动汽车并非是"零排放"的,在燃料周期,虽然纯电动汽车的单位里程能源消费强度较小,约为传统汽油车的94.6%,但以煤为主的高碳电力结构导致目前纯电动汽车燃料周期的单位里程温室气体排放强度约为传统汽油车的1.12倍;车辆周期内,纯电动汽车的能源消费和温室气体排放量也略高于传统汽油车;此外,配套充电设施的建设也将增加纯电动汽车全生命周期的能源消费和温室气体排放量。综合燃料、车辆及充电设备的全生命周期,在当前的电源结构及技术条件下,电动汽车虽然具有较高的能源效率和较好的石油替代效果,但其全生命周期内的煤炭消费较高,导致其温室气体排放量高于传统汽油车,在当前的情况下大规模发展电动汽车并不利于温室气体减排。     

Car free cities: Pathway to healthy urban living

BackgroundMany cities across the world are beginning to shift their mobility solution away from the private cars and towards more environmentally friendly and citizen-focused means. Hamburg, Oslo, Helsinki, and Madrid have recently announced their plans to become (partly) private car free cities. Other cities like Paris, Milan, Chengdu, Masdar, Dublin, Brussels, Copenhagen, Bogota, and Hyderabad have measures that aim at reducing motorized traffic including implementing car free days, investing in cycling infrastructure and pedestrianization, restricting parking spaces and considerable increases in public transport provision. Such plans and measures are particularly implemented with the declared aim of reducing greenhouse gas emissions. These reductions are also likely to benefit public health.AimsWe aimed to describe the plans for private car free cities and its likely effects on public health.MethodsWe reviewed the grey and scientific literature on plans for private car free cities, restricted car use, related exposures and health.ResultsAn increasing number of cities are planning to become (partly) private car free. They mainly focus on the reduction of private car use in city centers. The likely effects of such policies are significant reductions in traffic-related air pollution, noise, and temperature in city centers. For example, up to a 40% reduction in NO₂ levels has been reported on car free days. These reductions are likely to lead to a reduction in premature mortality and morbidity. Furthermore the reduction in the number of cars, and therefore a reduction in the need for parking places and road space, provides opportunities to increase green space and green networks in cities, which in turn can lead to many beneficial health effects. All these measures are likely to lead to higher levels of active mobility and physical activity which may improve public health the most and also provide more opportunities for people to interact with each other in public space. Furthermore, such initiatives, if undertaken at a sufficiently large scale can result in positive distal effects and climate change mitigation through CO₂ reductions. The potential negative effects which may arise due to motorized traffic detouring around car free zone into their destinations also need further evaluation and the areas in which car free zones are introduced need to be given sufficient attention so as not to become an additional way to exacerbate socioeconomic divides. The extent and magnitude of all the above effects is still unclear and needs further research, including full chain health impact assessment modeling to quantify the potential health benefits of such schemes, and exposure and epidemiological studies to measure any changes when such interventions take place.ConclusionsThe introduction of private car free cities is likely to have direct and indirect health benefits, but the exact magnitude and potential conflicting effects are as yet unclear. This paper has overviewed the expected health impacts, which can be useful to underpin policies to reduce car use in cities.     

基于ARDL模型长三角碳排放、能源消费和经济增长关系研究

碳排放量、能源消费量和经济增长间存在着密切的关系。长三角地区(研究该区域为上海、浙江、江苏,简称长三角,下同）碳减排措施的实施是否会影响长三角地区的经济增长,能源消费量、能源结构和碳排放量间存在何种联系,这些均是在长三角碳减排政策制定中亟待考虑的问题。利用1990~2010年,长三角的能源经济样本数据,使用ARDL模型和格兰杰因果检验模型（Granger）定量的研究了上述几个因素之间的关系。研究发现：当碳排放量、能源消费和经济增长分别为回归变量时,均存在其它解释变量和每个回归变量间的长期稳定的协整关系。在长期关系中,存在经济增长对碳排放量的负向弹性影响。能源消费对经济增长的影响为正,能源消费每增长1%,经济增长0.67%。碳排放量对经济增长的长期影响为负,碳排放量每增长1%,经济则减少0.49%。Granger因果关系的研究表明：滞后长度分别为3,4时,存在从经济增长到能源消费和碳排放量倒的单向因果关系。不存在从能源消费和碳排放量到经济增长的单向因果关系,且亦不存在碳排放量和能源消费的双向因果关系。在长三角,制定和实施适当的节能减排政策将不会阻碍该地区经济增长。节能减排政策的制定,应首先考虑能源结构优化,降低长三角高碳能源的消费比重     

Urban sprawl,public transport,and increasing CO<Subscript>2</Subscript> emissions: the case of Metro Manila,Philippines

Current international discussions on the increasingly critical levels of carbon emissions from the transportation sector commonly attribute the causality chain to urban sprawl growth–private car use–carbon emission. An often assumed development context of this causality chain is that common of developed country urbanization. However, in the particular context of developing country urbanization, urban sprawl and associated workplace–home distanciation may lead to more intensive use by the urban workforce of public mass transportation system, instead of higher dependence on private vehicle travel. Thus, the source of the rise in carbon emission may actually be the public transportation system. Utilizing mixed methods, combining quantitative (origin–destination matrices) and qualitative data gathering and analysis, the authors present a case study in Metro Manila which has been experiencing sprawl and increasing costs and unaffordability of land and housing in the workforce’s vicinity of employment. This, in turn, causes greater distances of daily travel between home and workplace using public transportation system. When the latter is characterized by fuel-inefficient small vehicles with second-hand engines, higher carbon emission results. We argue that the convergence of multiple interacting factors such as urban sprawl, lack of affordability of housing near the centres of employment, high dependence of commuters on public transports, longer distance travel by commuters, and low fuel efficiency of the public utility vehicles primarily causes the increase in CO₂ emission from the transport sector. Implications of this case to policy scoping of immediate and long-term state responses for carbon emission mitigation in transportation sector are discussed.     

甲烷排放与应对气候变化国家战略探析

甲烷的全球变暖潜势是二氧化碳的72倍(20年水平),但其在大气中的寿命短于二氧化碳,可以作为优先减排对象。中国的甲烷排放十分突出,甲烷减排在应对气候变化国家战略中具有重要的基础性地位,然而在政策研究中,甲烷受到的关注程度远低于二氧化碳。本文基于甲烷排放研究的相关进展,首次系统性地论述了中国甲烷排放与应对气候变化国家战略之间的关系。主要结论是:甲烷排放的有效控制和减缓可以成为中国温室气体减排的重要组成部分,甲烷等温室气体的减排战略要用"系统减排"思路替代传统的"末端减排"思路;甲烷系统减排的策略和实施措施不仅需要重视主要排放部门(如煤炭开采与洗选业,农业)的直接末端减排,更需要突出强调建设活动、城市消费、资本投资和出口贸易等消费端的间接体现减排;在国际气候谈判中通过纳入甲烷排放,可以至少在五个方面丰富和支撑中国的国家立场,如从承诺"单位GDP二氧化碳减排"向承诺"单位GDP温室气体减排"转变。     

大都市区人口空间配置优化方法研究——以无锡市区为例

大都市区是经济社会发展水平较高的区域，也是人口最为密集的区域，随着人口规模急剧增加，资源消耗、环境容量占用、污染排放均呈现出上升的态势，同时也引致交通拥挤、空间局促、公共服务供给不均等一系列社会问题，也成为制约大都市区经济社会可持续发展的主要因素。为此，许多国家和地区实施人口总量控制和区域调控政策，目的在于协调人口布局与资源环境和经济发展间的关系。在借鉴地理学传统分区方法基础上，综合考虑自然生态、资源环境、经济社会发展等方面要素，从人居环境的约束性和适宜性两方面出发，构建人口空间布局适宜性分区评价的指标体系，探讨了单元划分、指标赋值和综合评价等方法，并采用修正矩阵向量模型计算各评价单元人口布局适宜性指数，在此基础上应用同比例关联法构建了人口总量指标空间配置优化模型。最后，以无锡市区为例对分区方法和空间配置优化模型进行检验，结果表明老城区人口密度过高，环境容量趋于饱和，需要疏解人口；外围的新城和开发区所在区域，人口密度较低，人口布局适宜性也较好，是未来人口集聚的重点区域；望虞河、直湖港沿线等生态敏感区、机场周边等地区不适合大规模人口布局，需要控制甚至迁出区内人口。在此基础上提出无锡市区人口空间布局优化方案，以期为制定差别化的人口引导政策提供科学依据     

新能源汽车补贴政策工具挖掘及量化评价

现阶段中国大力开展新能源汽车示范推广工作,中央及各地方政府已相继出台一系列补贴政策。在严厉打击新能源汽车"骗补"及补贴政策重新调整等背景下,分析梳理现有政策从而对其进行整体把握与正确判断显得尤为重要,从而为政策改进与优化做准备。本文选取了截至2016年底国家和北京市颁布的涉及新能源汽车补贴的相关政策。首先,从采用文本挖掘的方法整理出的政策文本的高频有效关键词从中提炼出的政策工具,可分为供给型、需求型、环境型三类,分别从技术推动、市场拉动和环境支撑三个方面促进和规范新能源汽车市场。发现现有政策工具仍存在一些问题,如缺乏支持新能源汽车技术提升和产品开发的供给型政策工具;环境型政策工具的作用重点欠科学,对充电基础设施建设的重视程度不够;补贴过于聚焦新能源汽车购买环节等。其次,结合政策特点运用PMC指数模型构建了新能源汽车补贴政策的量化评价框架,通过变量分类、参数识别建立了多投入产出表,并通过PMC指数的测量、PMC曲面的生成综合反映政策各维度的情况。再次,采用实证分析的方法,选取3项新能源汽车补贴政策(P1、P2、P3)为研究对象,对政策进行量化评价。结果得出3项政策的PMC指数分别为7.52、6.95、6.21,均在良好的等级之内,P1政策的量化结果为优秀,P2、P3政策结果为良好,且具有较大的提升空间,可考虑在激励措施等方面予以加强。最后,根据新能源汽车补贴政策无法取得预期效果的原因,提出三点政策优化意见:(1)重视供给型政策工具的使用,加大新能源汽车科研资金投入;(2)环境型政策工具的作用重点应放在充电等基础设施的建设上;(3)需求型可考虑采取以公共交通带动私人交通的策略。     

“十二五”以来中国应对气候变化政策和行动评述

基于广泛系统的文献梳理和总结,凝练了“十二五”以来中国应对气候变化政策和行动的现状、特点及成效,并提出针对性建议。主要结论包括:从外部环境看,国际形势对中国应对气候变化事业的推动作用呈现递减态势,之前“以外促内”的国内气候治理特点逐步转化为“内生动力为主”和“内外协调”;从政策制定和执行模式看,“集思广益”“上书模式”持续,“上下互动”“智库支持”的政策学习特点更加明显;从政策体系上看,已经形成相对成熟的符合中国国情的完整体系,推动气候治理能力显著提高;从政策总体特点看,呈现规划主导并引领、行政手段先行市场机制跟进、由点到面有序扩展、环境与气候协同治理、中央和地方互动博弈形成动态平衡、短期内政策成本较高等特点。“十二五”至今,中国应对气候变化政策行动效果明显,提前实现了2020年应对气候变化目标,并在污染治理、经济发展等方面产生广泛协同效应。“十三五”中期以来,中国应对气候变化组织管理机构进行了重大调整,从中央到地方气候政策和行动进入调整阶段。同时,更加强调气候政策和环境政策的协同。展望未来,中国应对气候变化政策和行动应该尽快走出调整期,充分利用新体制的优势,以碳总量控制目标为抓手,坚定推动以全国碳排放权交易为中心、多措互补的政策体系,注重适应行动以应对不断放大的气候风险,继续提高公众对应对气候变化政策的认知度、接受度和参与度,并不断加强技术研发和储备。     

Mileage-based pricing insurance and its impact on China

Mileage-based pricing insurance,such as PAYD,is known as the"green insurance"because it is low-carbon and environmentally effective,which is the biggest innovation in the global auto insurance industry seen in the past decade.Starting from the perspective of economic externalities,vehicle negative externalities in China are described.In order to introduce mileage-based pricing insurance to the Chinese insurance industry,this paper reviews the current practice of PAYD insurance and its impacts on transport externalities,including air pollution,climate change,energy dependency,congestion,accidents,and others.Finally,enlightenment and policy suggestions are proposed,in the hope of better promoting the low-carbon economy development over the whole of China.     

京津冀产业碳排放强度变化及驱动因素研究

为探讨京津冀地区温室气体排放强度变化的影响因素,采用对数平均迪式分解模型及归因分析(LMDI-Attribution)方法,基于1996—2014年数据从细分行业角度进行研究。针对温室气体排放强度作产业结构、能源强度和排放因子三因素LMDI乘法分解,对温室气体排放强度变化的影响效应作归因分析,量化4个行业对分解因素影响效应的贡献,得到以下主要结论:1996—2014年京津冀地区温室气体排放强度主要呈现下降趋势,累计下降23.05%。其中,能源强度是温室气体排放强度下降的主导因素,其影响效应为-61.18%,对这一影响效应贡献最大的是工业,并且四大经济部门均通过能源强度在不同程度上使得温室气体排放强度有所减小,可见"阶梯电价"、"千家企业节能项目"、"十大重点节能项目"等相关政策在工业发展中对提高能源效率的作用明显。产业结构使得温室气体排放强度增加23.53%,其主要贡献者是工业,说明"工业产品出口退税率调整"等一系列政策的效果不明显;然而农业则使得温室气体排放强度降低,贡献值为3.09%。碳排放因子在1996—2014年间对温室气体排放强度的影响为60.47%,是京津冀地区温室气体排放强度增加的主要因素,说明京津冀地区的能源结构不合理。工业对这一效应的贡献最大为55.97%。可见,工业在京津冀地区的温室气体减排工作中起到最为关键的作用。     

京津冀PM_(2.5)的主要影响因素及内在关系研究

大气污染物的源排放是形成灰霾天气的内因,气象条件是形成灰霾天气的外因。本研究通过构建PM_(2.5)浓度的两段式分布滞后模型,结合自然环境因素及经济因素对PM_(2.5)的影响因素进行了综合分析。在第一段模型中构建了PM_(2.5)和大气污染物排放量的分布滞后模型,第二段模型中构建了不同的大气污染源对大气污染物排放量的影响因素模型。大气污染物排放源主要包括工业源、生活源、机动车源、集中式污染治理设施源。在工业源中,工业废气重度污染行业是大气污染物排放主要的贡献者;在生活源中,燃煤消费量对大气污染物排放影响很大,这也是冬季供暖期间PM_(2.5)剧增的原因;在机动车源中,尽管黄标车的保有量仅占汽车保有量的10%左右,但却占据了颗粒物排放量的绝大部分。利用京津冀代表性城市PM_(2.5)日度数据研究得出平均气温、平均风速、日照时数、平均气压、降雨量、平均相对湿度、沙尘暴等因素对PM_(2.5)浓度的负向与正向作用。研究发现,大气污染物排放量对PM_(2.5)浓度具有聚集的滞后效应,当期大气污染物排放量、滞后一期、滞后两期、滞后三期大气污染物对PM_(2.5)浓度具有显著的正向作用,且影响依次递减。构建的大气污染物排放量的污染源影响因素模型揭示一个地区煤炭消费量、工业废气重度污染行业工业增加值、黄标车保有量对该地区大气污染物排放量具有显著影响。本研究对优化能源消费结构和产业结构,减少空气污染物排放提出了对策建议。