基于内生减排、技术异质、普遍技术无效的动态减排成本估计以及多目标多政策工具协同减排模拟研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71873057
  • 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:
    G0314.资源与环境经济
  • 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

With increasing attention paid to climate change and global warming, how to mitigation greenhouse gases (GHGs) at least cost has become a focal policy subject for all national and local governments. Because the marginal abatement cost (MAC) curve can depict the lowest compliance cost at various GHGs mitigation levels, the robust estimation of MAC, the sound understanding of its distributional characteristics, and the sensible projections of its spatial-temporal changes has become preconditions and key scientific bases for optimized GHGs mitigation policy making. To address the shortcomings of existing estimation approaches and the inconsistencies in empirical estimates, this project aims to develop new dynamic MAC estimation models which will deal specifically with endogenous abatement, multi-dimensional technology heterogeneity and widespread technical inefficiency. The new models will be able to make the important transition from conventional point estimates of MAC to the construction of full marginal abatement cost curves (MACC). As such, they will also allow for simulations and comparisons of the efficiency and distributional effects of simultaneous multi-pollutants abatement and various policy instruments. The project is expected to provide the Chinese government with robust policy references that are consistent with both economic theory and China’s macro/micro practice of GHGs abatement.
在全球气候变暖问题备受关注的背景下,如何实现最低成本减少温室气体排放已经成为世界各国政府关注的政策焦点。由于边际减排成本曲线可以刻画不同减排水平下经济体所要承担的最低成本,对于边际减排成本的估计,成本分布的特性以及成本时空动态变化的准确把握是选择和制定最优减排政策工具的前提条件和最关键的科学基础。针对现有方法的不足和估计结果的不稳健,本项目旨在构建全新估计模型,重点解决内生减排,多维度技术异质以及普遍技术无效率背景下的中国温室气体边际减排成本的时空动态估计,完成从减排成本的常规点估计(MAC)到完整边际减排成本曲线(MACC)的跨越,并以此为基础进行多污染物协同减排以及多政策工具的模拟分析,以期为中国温室气体减排政策的动态最优决策提供符合经济学理论、以及中国宏微观减排实践的稳健政策参考。

结项摘要

在全球气候变暖问题备受关注的背景下,如何实现最低成本减少温室气体排放已经成为世界各国政府关注的政策焦点。由于边际减排成本曲线可以刻画不同减排水平下经济体所要承担的最低成本,对于边际减排成本的估计,成本分布的特性以及成本时空动态变化的准确把握是选择和制定最优减排政策工具的前提条件和最关键的科学基础。基于研究计划,项目组在项目期,完成了一系列从理论到实证的研究工作,在国际一流领域期刊累计发表八篇相关学术论文。针对现有方法的不足和估计结果的不稳健,项目组的主要研究内容集中在构建全新估计模型,重点解决内生减排,多维度技术异质以及普遍技术无效率背景下的中国温室气体边际减排成本的时空动态估计,完成从减排成本的常规点估计(MAC)到完整边际减排成本曲线(MACC)的跨越,并以此为基础进行多污染物协同减排以及多政策工具的模拟分析,以期为中国温室气体减排政策的动态最优决策提供符合经济学理论、以及中国宏微观减排实践的稳健政策参考。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
The Static and Dynamic Heterogeneity and Determinants of Marginal Abatement Cost of CO2 Emissions in Chinese Cities
中国城市二氧化碳排放边际减排成本的静态和动态异质性及决定因素
  • DOI:
    10.1016/j.energy.2019.04.154
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Energy
  • 影响因子:
    9
  • 作者:
    Jianxin Wu;Chunbo Ma;Kai Tang
  • 通讯作者:
    Kai Tang
The cost-effectiveness of agricultural greenhouse gas reduction under diverse carbon policies in China
中国多种碳政策下农业温室气体减排的成本效益
  • DOI:
    10.1108/caer-01-2022-0008
  • 发表时间:
    2022-06
  • 期刊:
    China Agricultural Economics Review
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Kai Tang;Chunbo Ma
  • 通讯作者:
    Chunbo Ma
Understanding the Haze Pollution Effects of China's Development Zone Program
了解中国开发区计划的雾霾污染影响
  • DOI:
    10.2139/ssrn.4035209
  • 发表时间:
    2022-05
  • 期刊:
    Energy Economics
  • 影响因子:
    12.8
  • 作者:
    chuanmin zhao;Rui Xie;Chunbo Ma;Feng Han
  • 通讯作者:
    Feng Han
Does Carbon Farming Provide a Cost‐Effective Option to Mitigate GHG Emissions? Evidence from China
碳农业是否为减少温室气体排放提供了一种具有成本效益的选择?
  • DOI:
    10.1111/1467-8489.12306
  • 发表时间:
    2019-07
  • 期刊:
    Australian Journal of Agricultural and Resource Economics
  • 影响因子:
    3.2
  • 作者:
    Kai Tang;Chuantian He;Chunbo Ma;Dong Wang
  • 通讯作者:
    Dong Wang
A critical review of distance function based economic research on China's marginal abatement cost of carbon dioxide emissions
基于距离函数的中国二氧化碳排放边际减排成本经济研究批判性回顾
  • DOI:
    10.1016/j.eneco.2019.104533
  • 发表时间:
    2019-10-01
  • 期刊:
    ENERGY ECONOMICS
  • 影响因子:
    12.8
  • 作者:
    Ma, Chunbo;Hailu, Atakelty;You, Chaoying
  • 通讯作者:
    You, Chaoying

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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

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          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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