Optimal decision for multi-pollutants problem under ecological compensation mechanism and learning by doing

污染物 污染 补偿(心理学) 投资(军事) 机制(生物学) 经济 生化工程 环境科学 环境经济学 生态学 工程类 心理学 哲学 认识论 政治 政治学 精神分析 法学 生物
作者
Zuliang Lu,Fei Cai,Jinkui Liu,Xinzhou Wu,Ruixiang Xu,Shuang Wu
出处
期刊:Journal of Cleaner Production [Elsevier]
卷期号:359: 132010-132010 被引量:3
标识
DOI:10.1016/j.jclepro.2022.132010
摘要

Multi-pollutants transboundary pollution is a complicated problem, for such problems, the research involves the attributes of pollutants, the degree of separability, whether the abatement cost is separable, etc. To address these challenges, this paper discusses the problem of multi-pollutant transboundary pollution based on differential game theory under the learning by doing and ecological compensation mechanism. Using the dynamic optimal control theory, we obtain the optimal equilibrium strategy under the noncooperation and cooperation model between the two regions and analyze the influence of multi-pollutants characteristics and other parameters on the optimal equilibrium strategy. In our model, the pollutants can be either technological substitutes or complements which are not necessarily separable, and the abatement costs of two pollutants are not separable. Through numerical simulation, the results show that (i) The two pollutants are substitutes or supplements which have no impact on the emission levels of these two pollutants, and as the degree of the inseparability of the two pollutants increases, the emission level decreases gradually; (ii) The abatement investment level of the two pollutants are substitutes is higher than the two pollutants are complements, and the abatement investment level increases with the degree of inseparable under the cooperation and noncooperation models; (iii) The pollution stocks of two pollutants are substitutes is higher than the two pollutants are complements.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
2秒前
欣喜的鹰完成签到,获得积分10
3秒前
SOLOMON应助xiaohuihui采纳,获得10
6秒前
俭朴广山发布了新的文献求助10
7秒前
zhang关注了科研通微信公众号
7秒前
8秒前
SciGPT应助tt采纳,获得10
9秒前
9秒前
11秒前
情怀应助直率的伊采纳,获得10
11秒前
13秒前
14秒前
欣喜的鹰发布了新的文献求助20
14秒前
JamesPei应助宋瓜采纳,获得10
17秒前
17秒前
达落发布了新的文献求助10
19秒前
灰鸽舞发布了新的文献求助10
19秒前
GCMTG发布了新的文献求助10
19秒前
nmamtf发布了新的文献求助10
21秒前
堂堂完成签到,获得积分10
21秒前
21秒前
zhang发布了新的文献求助30
23秒前
24秒前
Xiaohu发布了新的文献求助10
24秒前
liangzi107655发布了新的文献求助10
27秒前
Mike001发布了新的文献求助10
28秒前
威武半蕾完成签到,获得积分10
28秒前
Andrew完成签到,获得积分10
28秒前
28秒前
29秒前
29秒前
悦之无因发布了新的文献求助10
29秒前
猴子先生完成签到 ,获得积分10
29秒前
Mike001发布了新的文献求助20
30秒前
聪聪发布了新的文献求助10
30秒前
俭朴广山完成签到,获得积分10
32秒前
Muggle发布了新的文献求助10
34秒前
Lucas应助小绵羊采纳,获得10
34秒前
xixi发布了新的文献求助10
34秒前
无花果应助威武半蕾采纳,获得10
36秒前
高分求助中
Manual of Clinical Microbiology, 4 Volume Set (ASM Books) 13th Edition 1000
Sport in der Antike 800
Aspect and Predication: The Semantics of Argument Structure 666
De arte gymnastica. The art of gymnastics 600
少脉山油柑叶的化学成分研究 530
Berns Ziesemer - Maos deutscher Topagent: Wie China die Bundesrepublik eroberte 500
Stephen R. Mackinnon - Chen Hansheng: China’s Last Romantic Revolutionary (2023) 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 有机化学 工程类 生物化学 纳米技术 物理 内科学 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 电极 光电子学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 2410711
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2106089
关于积分的说明 5321047
捐赠科研通 1833534
什么是DOI,文献DOI怎么找? 913613
版权声明 560840
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 488543