雾霾合作治理多层网络有限理性博弈与机制设计研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71874112
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    49.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0412.资源管理与政策
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Owing to the cross-border pollution characteristics of haze, how to establish an effective mechanism to coordinate the interests of all regions and realize the joint governance of haze across regions is a prominent environmental issue to be solved in building a beautiful China in the new era...It is difficult to solve the haze governance problems for rational cooperative game due to the ambiguity of the information in the process of governance, and the limitations of the decision maker's cognitive ability, In the premise of “bounded rationality”, a multi-layer network game model of haze cooperation governance is constructed based on the heterogeneity of cities in the provincial and inter-provincial geographic locations. Based on the principle of stability and fairness, the strategies of multi-layer network game benefit allocation are studied. Based on the win-win principle of environmental benefits and social benefits, the multi-stage and multi-level emission abatement mechanism design is studied. Based on the win-win principle of environmental benefits and economic benefits, the multi-stage and multi-level taxation mechanism is studied; based on the uncertainty of the participation degree of the alliance and so on, this project studies the bounded rationality game and mechanism design of multi-layered uncertain network. The research results will be applied to the empirical study of haze cooperative control in "2+26" cities around Beijing-Tianjin-Hebei transmission channel...The project theoretical research will enrich the theory of bounded rationality game theory and mechanism design, and its application research will provide theoretical basis and decision-making support for the effective implementation of haze co-governance in China and other developing countries.
由于雾霾的跨界污染特性,如何建立有效的机制协调各方利益,实现雾霾跨区域联合治理,是新时期建设美丽中国要解决的突出的环境问题。. 由于治理过程中信息的不确定性、决策者认知能力的局限性,完全理性博弈已不能很好解决雾霾治理问题。本项目假设局中人有限理性,基于各城市在省内、省际地理位置的异质性,构建雾霾合作治理多层网络博弈模型。基于稳定性与公平性原则,研究多层网络博弈收益分配策略;基于环境效益与社会效益共赢准则,研究多阶段多层次减排指标机制设计;基于环境效益与经济效益共赢准则,研究多阶段多层次税收机制;基于局中人联盟参与度等不确定性,研究不确定性多层网络有限理性博弈与机制设计。本项目研究成果还将应用于环京津冀传输通道“2+26”城市雾霾合作治理实证研究中。. 本项目理论研究将丰富有限理性博弈分析与机制设计理论,应用研究将为我国以及发展中国家的雾霾合作治理有效实施提供理论依据与决策支持。

结项摘要

本项目系统分析了基于地理位置的雾霾合作治理多层网络结构,构建了具有限制性的雾霾合作治理多层网络博弈模型特征函数,以揭示各区域治霾策略选择与局中人博弈类型之间的对应关系;提出了相应的雾霾合作治理博弈与收益分配策略,并基于浓度控制原则提出雾霾协同治理机制与税收补贴机制;详细探讨了中央与地方主导下的雾霾防治政策的优势与不足;完成了京津冀“2+26”城市雾霾合作治理实证或仿真应用研究;同时在企业层面对空气污染治理对策做了一定的探究。. 研究结论表明:当前京津冀地区施行的浓度减排指标不是很合理,合作是更为有效的治理方式,可有效降低雾霾治理成本;根据2015年环境统计数据,合作治理对比非合作形式的间接治理成本降低30.87%,且增加健康收益和经济收益约23亿元;传输因子导致的单个城市之间搭便车的健康效益较小;不论中央还是地方主导,减排政策的效果总会逐渐降低并最终失效,产业升级是雾霾治理的长效手段;项目对九个城市在有组织结构和地理结构限制下进行雾霾合作治理与无限制情况下的雾霾治理进行了实证分析,根据2010年统计数据研究发现无限制时总的环境治理成本比两限制结构下的合作减少了0.43亿元,这说明地理结构和组织结构限制了合作治理达到最优水平。. 本项目还通过京津冀实证研究论证了中央政府可通过可调税收和补贴,来确保大气污染治理的公平和效率;在不确定性环境下,建议根据各地区平均权重、经济能力偏好、治理责任偏好和治理潜力偏好分配减排配额,依据配额对成本的影响设置税率,以达到中央政府收支平衡并合理调节各地区的治理成本。本项目还进一步在企业层面研究了在不确定市场需求下碳减排配额政策和企业的风险规避策略,同时研究了不同权力结构下的环境政策对出口型企业污染减排的影响。. 项目研究成果为实现环境、社会、经济效益多赢的雾霾策略提供了理论依据与方法选择支持。已发表论文15篇(SCI/SSCI期刊论文8篇,中文期刊7篇)。

项目成果

期刊论文数量(15)
专著数量(0)
科研奖励数量(9)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
产业集群背景下模糊联盟结构合作博弈的核心
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    系统科学与数学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    于晓辉;周珍;杜志平
  • 通讯作者:
    杜志平
一种资源投入不确定情形下的合作博弈形式及收益分配策略
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    运筹学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    于晓辉;杜志平;张强;周珍;逄金辉
  • 通讯作者:
    逄金辉
Optimal Decisions for Two Risk-Averse Competitive Manufacturers under the Cap-and-Trade Policy and Uncertain Demand
限额与交易政策和需求不确定下两个规避风险的竞争制造商的最优决策
  • DOI:
    10.3390/ijerph17031010
  • 发表时间:
    2020-02
  • 期刊:
    International Journal of Environmental Research and public Health
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Hongxia Sun;Jie Yang;Yang Zhong
  • 通讯作者:
    Yang Zhong
Environmental and health impacts of heating fuel transition: Evidence from Northern China
取暖燃料转型对环境和健康的影响:来自中国北方的证据
  • DOI:
    10.1016/j.enbuild.2022.112483
  • 发表时间:
    2022-09
  • 期刊:
    Energy & Buildings
  • 影响因子:
    6.7
  • 作者:
    Hui Li;Lingyue Zhang;Tianqi Chen;Hua Liao
  • 通讯作者:
    Hua Liao
Tax and subsidy policy for domestic air pollution with asymmetric local and global spillover effects
具有不对称本地和全球溢出效应的国内空气污染税收和补贴政策
  • DOI:
    10.1016/j.jclepro.2021.128504
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Journal of Cleaner Production
  • 影响因子:
    11.1
  • 作者:
    Zhou Zhen;Yu Haolan;Shao Quan;Sun Hongxia;Zhang Runtong;Wei Yi-Ming
  • 通讯作者:
    Wei Yi-Ming

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藏药小檗皮的醇提工艺优化研究
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    --
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    赖先荣.
基于TNF-α/P38MAPK/P53通路研究养阴润目丸对TNF-α诱导的兔泪腺细胞损伤的保护作用
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李点;周珍;姚蕾;刘树纳
  • 通讯作者:
    刘树纳
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  • DOI:
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  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周珍;冯慧;郝露;赵娅;周邦华;叶凡;赖先荣
  • 通讯作者:
    赖先荣
从藏医对食物及药物消化的认识探讨药物口服吸收的序贯代谢过程
  • DOI:
    10.13193/j.issn.1673-7717.2019.04.012
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    冯慧;赵娅;周珍;郝露;向宇楠;王小艳;赖先荣;泽翁拥忠
  • 通讯作者:
    泽翁拥忠
基于公平关切的双渠道低碳供应链博弈分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    于晓辉;李敏;叶兆兴;周珍;逄金辉
  • 通讯作者:
    逄金辉

其他文献

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协同减排网络博弈分析与气候共同体形成机制设计
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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