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空氣污染的重要性范文第1篇

人類文明的發展伴隨著對自然環境的破壞，特別是工業革命之后，世界各國都發展到了一個新的水平，但是工業革命所帶來的不僅是人類社會飛速的發展，更伴隨著對于自然環境更大的破壞。自從工業革命之后，大氣，森林，海洋，土壤都不同程度的受到了工業革命的破壞，而這其中對于人們影響最大的就要數對大氣的污染了，一直到現在，大氣污染仍然是一個十分嚴峻的問題。為了使人們的日常生活可以正常進行，氣象部門對于空氣污染程度進行準確的報告，以便于控制空氣污染程度就顯得尤為重要。因此，一定要嚴格的對空氣質量進行檢測，并對空氣污染數據進行建模。

關鍵詞：

空氣污染；監測；建模

近年來，隨著我國工業企業的迅猛發展，人們的生活水平逐漸提高，人們也越來越重視空氣質量和居住環境，但是，在經濟迅猛發展的同時，各種不斷發展的企業也給環境造成了巨大的破壞，使得我國的空氣質量大幅度下降，在我國的大部分地區都出現了不同程度的霧霾天氣，給人們的生活帶來了許多負面的影響，因此，治理空氣污染就成為了人們熱議的話題。但是，要治理空氣污染，必須要先做好對空氣污染的監測和建模工作。通過對空氣污染的監測數據進行建模，從而根據監測數據，對污染環境的工業進行整治，最終提高空氣質量。

1淺談空氣污染監測

1.1空氣污染監測的必要性

人類社會的發展一直都伴隨著對自然環境的破壞，這帶來了嚴重的環境污染問題，主要表現在水污染嚴重、空氣質量下降、森林面積減小三方面上，其中，空氣質量下降是對人們影響最為廣泛的，例如：pm2.5、二氧化硫等可吸入顆粒物以及有害氣體可以進入人體，對人的消化道以及肺造成較大的損害，而懸浮在空氣中的顆粒物會使空氣能見度降低，嚴重威脅人們的出行安全。由此可見，空氣污染問題已經嚴重影響到了人們的正常生活，因此，必須要治理空氣污染，而要治理空氣污染，就必須對空氣質量進行監測，這樣才能對空氣質量有較深入的了解，相關部門才能正確做出決策，選擇正確的方法來改善空氣污染的現狀。

1.2空氣污染監測的現狀

建國以來，我國一直致力于發展工業，綜合國力水平大幅度提高，但是卻嚴重的污染了環境。為了改善環境污染，我國已經頒布了一系列的環保條例，并將環境監測作為環境保護的一項基礎工作，形成了較全面的監測范圍，具有很強的專業性。目前，我國已經在各地方設立了環境監測站，引進了先進的儀器設備對空氣污染進行監測。主要是對環境空氣進行監測，測定空氣中污染物的成分、含量等信息，并通過這些信息對空氣環境質量進行評價。現階段，我國的空氣污染監測主要分為環境空氣污染源監測、環境空氣質量監測、特定目的應急監測等三種，在整體的環境監測上并沒有漏洞，但是由于采取的一些監測手段，設備等較為落后，導致監測結果不夠準確，因此，需要采取一些更為科學的監測措施進行彌補，同時還要加快對監測技術的革新。

1.3加強空氣污染監測的方法

空氣污染監測與人們的生活密切相關，所以做好空氣污染監測工作是極為重要的。工作人員首先要做的是明確監測內容，當對空氣污染源進行監測時，主要監測的是煙塵、粉塵、二氧化硫等物質；當對空氣質量進行監測時，主要監測的是二氧化硫、氮氧化物、總懸浮顆粒物、可吸人懸浮顆粒物等物質。其次，工作人員要對所使用的儀器進行定期的護理，防止因設備出現故障而導致無法收集數據或監測結果出現偏差。除此之外，監測工作的準確度還取決于使用設備的先進程度，所以環境檢測站的工作人員要注意引進先進的空氣污染監測儀器和空氣質量分析設備，使得工作人員可以及時地總結出空氣污染指數及相應的空氣質量等數據，這樣才能切實加強空氣污染監測工作的準確度。

2空氣污染數據建模的概述

2.1空氣污染數據建模的必要性

首先，對空氣污染數據建模是對空氣污染監測工作的補充，因為一組空氣污染數據只能代表該地區在某一時間的空氣質量，而不能反映出在接下來一段時間的變化趨勢以及對周邊地區的影響，但是空氣總是相對流動的，每個地區的空氣質量變化都會對其他地區的空氣質量造成影響，這就體現了對空氣污染數據建模的重要性。科學、合理的進行建模會大大的提高空氣質量檢測工作的效率，建模得到的數據也能在很大程度上反映出一大片區域在近些時間段內的空氣質量變化。這樣雖然在前期的工作量會加大，但是在建模之后，就會大大減少監測工作的工作量。

2.2空氣污染數據建模的注意事項

空氣污染數據建模是一項復雜的工作，需要考慮多方面不同的因素，這其中最應該注意的是要明確空氣污染監測的監測對象，空氣污染監測主要包括污染源對環境影響的監測和城市環境空氣質量的監測，這兩種應該分開進行討論，如果是前者，建模所考慮和調查的主要因素就是污染源，從污染源出發討論對空氣造成的影響；如果是后者，應當監測的數據就變成了空氣質量，通過對空氣質量的監測，探討該片地區污染物的分布規律，從而進行治理。除此之外，還要確定污染源的狀況，不同的污染源應該采取不同的方式進行建模工作，相關人員應該事先調查清楚污染源的狀況和分布，確保建模工作的順利進行。

2.3空氣質量監測點的選取原則

合理地選擇空氣質量監測點是空氣污染建模工作的重中之重，不同的監測點應當具備不完全相同的地質地形條件，每個監測點都應當由其代表性，例如：不同的污染源、不同的海拔高度、不同的土壤條件等等，只有把所有的情況都考慮進去，建模的結果才會更加準確。除此之外，還需要考慮建模工作的實際情況，如果只是間實行的進行監測，就需要多設置一些監測點，防止出現偶然情況，使得建模結果出現較大的偏頗；如果是要進行長期的監測，就少設置一些監測點，畢竟過多的監測點會消耗掉大量的人力物力。工作人員應當充分考慮監測點的選取，形成一個覆蓋全地區的監測點網，更好的完成空氣質量監測工作。

3結束語

空氣質量監測工作的重要性不言而喻，我國的空氣質量監測工作雖然也在迅猛發展，但是其中還是存在著或多或少的問題，這些問題的存在使得工作人員對于空氣質量的預報總是不那么準確，但是，相信當空氣質量的監測部門做好空氣質量監測與建模工作以后，我國的空氣質量預報的準確度會逐步提升，只有這樣，環境保護部門才能有針對性的采取一定措施來治理空氣污染，使得我國的空氣污染程度得到控制，人們的生命安全得到保障。

參考文獻

[1]李希燦,程汝光,李克志空氣環境質量模糊綜合評價及趨勢灰色預測系統工程理論與實踐,2013(4)56-58.

空氣污染的重要性范文第2篇

【摘要】隨著社會的不斷發展進步，人民生活質量也在不斷的提高，使得環保低碳理念越來越深入人心。人們多生活環境，空氣質量的要求也越來越高。空氣質量的保證、生活環境的舒適度要求，這都是未來人類追求的目標。本文對空氣凈化技術與空氣調節技術相結合，并在生活中廣泛應用的幾種做了簡要介紹和分析，指出應根據污染物的種類、特點及室內空氣品質，選擇適宜的空氣凈化技術及措施。

【關鍵詞】凈化技術 空氣質量 空調系統

首先讓我們先了解我們的空氣，我們的空氣是混合物，它的成分是很復雜的。空氣的恒定成分是氮氣、氧氣以及稀有氣體，這些恒定成分維持基本不變，這是自然界各種生態變化相互補償的結果。空氣的可變成分是二氧化碳和水蒸氣。空氣的不定成分完全因地區而異。例如，在工廠區附近的空氣里就會因生產項目的不同，而分別含有氨氣、酸蒸氣等。另外，空氣里還含有極微量的氫、臭氧、氮的氧化物、甲烷等氣體。灰塵是空氣里或多或少的懸浮雜質。總的來說，空氣的成分一般是比較固定的。

一.空氣污染的根源

空氣污染的根源分為室內空氣污染源和室外空氣污染源兩種。首先室內空氣污染是與我們日常生活息息相關的，其污染源主要是裝修使用的各種乳膠漆，家具漆面，海綿，塑料等工業產品，有可能不注意就會造成多方面的室內空氣污染，再有就是家用電器靜電吸附灰塵污染；室內空氣流通不暢或者長期使用空調并不能及時進行清潔，這些都會產生殘留有害細菌造成空氣污染；家里有老人、病患、小孩、寵物同生活，會造成細菌多方面攜帶并傳染。這些都是一些家庭所沒注意到并一直在發展中，從而造成病毒性病變的空氣污染。其次室外空氣污染，其污染源主要表現在工業污染和公共場所污染。高熱量的揮發都會附著灰塵并沉淀造成粉塵空氣污染；工業空氣中所殘留的氨氣酸蒸也就是我們說的“酸味”造成空氣污染等等。所以我們的生活需要有質量的呼吸環境就需要凈化空氣，凈化空氣成為我們現在的重點。

二.空氣凈化的原理及方法

空氣凈化主要是靠物理作用而不是靠化學方法，除去空氣中的生物粒子，以及其他各種顆粒。空氣凈化技術的目的是通過一整套清潔技術保持一定空間內空氣達到規定的潔凈度。

空氣凈化方法主要有以下幾方面：

1）整體凈化。整體凈化可分為層流型凈化和湍流型凈化。層流凈化是指空氣由一側全面地以勻速流向另一側，以保證室內的塵粒或細菌不向四周擴散而平穩的被平推出室外，而達到好的除菌效果。

高效過濾除菌技術：保證空氣的潔凈主要靠高效或超高效過濾設備。設備向特定的環境內輸送潔凈的空氣，潔凈空氣退出污染的空氣以保持空氣的潔凈度。

過濾的原理：①網截阻留；②篩孔阻留；③靜電吸引阻留；④慣性碰撞阻留和布朗運動阻留。

濾材的結構：濾材級別多數為高效級或超高效級濾材，所用濾材一般有：玻璃棉制濾材、高級紙漿制濾材、石棉纖維制濾材、過氯乙烯纖維制濾材等。高效濾材對空氣中0.5μm的顆粒的阻留率能達到90%～99%，超高效濾材可阻留0.3μm 的顆粒99.9%以上。可見過濾潔凈技術是一種綜合技術。

2）局部凈化。局部凈化的方法有：

1.潔凈層流罩：潔凈層流罩是醫院使用局部空氣凈化的裝置。一般可構成垂直層流方式，四周用透明圍幕。整個罩內可保持較高潔凈度的空氣。這種潔凈層流罩可用于免疫功能低下病人的治療保護，所以也稱無菌病床層流罩。

2.凈化操作臺：采用水平或垂直層流方式來凈化小空間內的空氣，可使操作臺內的空氣凈化達到很高級別。

3.靜電吸附除菌凈化技術：靜電吸附除菌是利用電除塵的工作原理，在小型化技術方面有所創新。①采用細線放電極與蜂巢狀鋁箱收集極形成級線裝置；②采用鏡象力荷電吸附作用。

目前有一種三級過濾凈化裝置，即預凈化――高效凈化――活性炭吸附，采用組合式正離子靜電吸附除菌技術，并通過大風量的空氣來凈化，以保證室內空氣凈化次數，較好地解決了重點房間如醫院的手術室、 ICU病房 、母嬰病房、血液透析室等有人情況下的空氣持續消毒的問題，可使醫院室內空氣的凈化潔凈度達到 10 萬級 ――1 萬級。

4.負離子凈化技術：負離子是一種帶負電的化學基團，能發生可逆性變化，存在時間極短，本身并無殺滅微生物的能力，主要是靠帶電離子與空氣中的微粒特別是微生物顆粒結合，形成多個顆粒凝聚變大從而迅速沉降，使空氣達到凈化的目的。空氣中負離子只有在具備某些化學性質時，如活性氧離子等，它們才具有侵害蛋白質的能力從而殺滅微生物，因此負離子對空氣凈化的能力比較有限，對空氣中微生物粒子清除率只能達到 70%～90% 。

三.如何將空氣凈化應用在空調送風中

首先最常用的方法就是保持室內通風良好，每天要在陽光充足的時候開窗通風一小時左右。對于改善老人、小孩、病患的呼吸環境就要借助空氣凈化器。為了避免二次污染，可以設計一種和暖通空調相結合的空氣凈化儀器，將此應用在送暖通風中。除了空調本身的濾網外，可以在濾網上加一層納米技術，使用多層過濾，這樣在空調送風送熱的過程中就會先進行空氣吸入循環，致使重金屬附著納米網，灰塵附著空調網已達到凈化空氣的目的。還應設置外置過濾存儲器，這樣就能直視空氣過濾后的留下的污染物，以達到能夠進行及時清理的目的。另外還可以設計一套智能裝置，當空氣達到污染指標時，空調會進行人工提醒，要求更換過濾網。目前市場上的空調還沒有提醒這一說，尤其是在大的公共場所空調智能提醒尤其重要。

四.空調整體節能有利于改善環境

隨著人們生活水平的提高，對于空調系統的應用越來越廣泛，對于不可再生能源的消耗也在逐步增加，這種情況將會導致生態環境的破壞愈演愈烈。 那么這就要求我們在生活中要節能減排盡量減少能源的消耗。

降低空調房間負荷，是空調系統節能減排的基礎，要想降低符合就需要分析空調房間的運行情況，確定影響房間負荷的各種因素。根據影響房間負荷的因素特征，來確定室內環境的空氣質量。根據不同的空氣質量選擇結合不同的空氣凈化裝置，這就是合理優化的設計理念，合理的設計不但能更好的改善空調的送風質量，還能夠更小的減少能源消耗降低空氣污染。

五. 結束語

隨著經濟社會的不斷發展，人們越來越重視生活的質量，環保低碳理念越來越深入人心。同時更加關注節能減排的重要性。我們空氣凈化與暖通空調設計企業與人員身上的擔子也隨之加重，面對人們更高的生活質量的要求，我們的系統設計人員要不斷的增強理論知識與專業技能，只有不斷的學習，才能使得我國在暖通節能與空氣凈化系統設計領域中處于領先的地位。

【參考文獻】

空氣污染的重要性范文第3篇

隨著環境污染問題的加劇和人們環保意識的增強，科學評價環境質量的經濟價值已經引起各國政策制定者和研究人員的廣泛關注。目前，不少國家已經將環境質量的經濟價值納入國民經濟核算，并將其作為制定和評價經濟政策的依據之一。例如，美國政府已經將空氣質量的貨幣價值列入國會預算(Congressional Budget Office，1994)；中國也于2002年頒布了《中華人民共和國環境影響評價法》，要求在相關建設項目的論證和評價過程中嚴格評估環境變化的經濟價值。

盡管治理環境、改善環境質量已經成為一種共識，但在現實操作中，其重要性又往往被忽視，這在很大程度上是由環境質量這種“商品”本身的屬性決定的。從經濟學角度看，環境屬于公共品，雖然其質量的改善對于改進居民的福利至關重要，但由于缺乏直接的市場，其經濟價值難以表現。正是這種估價上的困難，使決策者往往對環境質量的重要性給以低估和輕視(Kolstad，2000；Kneese，2011)。因此，為了幫助決策者更好地制定和實施相關的環境政策，就必須積極探索合理的環境估價方法，建立科學的環境政策成本—收益評價體系。

作為環境的重要組成部分，空氣和居民生活的關系最為密切，其質量對居民福利的影響也最大，因此對其質量進行估價的理論和現實意義都十分重大。目前，國際上已有大量的文獻對此進行了研究，并積累了不少較為成熟的方法。相比之下，國內的同類研究卻相對較少。

本文運用青島市2008年商品住房交易登記數據，通過“特征價格法”，對青島市空氣質量的經濟價值進行估計，并在此基礎上對環境政策的成本—收益進行評價。

本文其余部分安排如下：第二部分是文獻綜述，第三部分是數據及相關背景介紹；第四部分是模型設定和估計方法；第五部分是估計結果與分析；第六部分是空氣質量、住房價格和公共環境治理融資的案例分析；最后是結論部分。

二　相關文獻綜述

對空氣質量的經濟價值進行合理評估是環境經濟學的重要議題之一。至少從上世紀60年代開始，人們已經發現房產價值和空氣質量之間存在某種聯系，并建議將這種聯系應用于環境政策評價(Ridker和Henning，1967)。由于當時技術條件的限制，這一發現并沒有引起太多重視。

Rosen(1974)提出“特征價格法”后，關于空氣質量對房產價格影響的研究開始大量涌現。①根據“特征價格法”，事實上，房價是人們對住房具有一系列特征的邊際意愿支付(Marginal Willing to Pay, MWTP)的總和，通過回歸分析就能還原各種特征的MWTP。沿著這一思路，Bender等(1980)、Smith(1978)、Freeman(1974、1982、1993)、Palmquist(1982、1983、1991)和Brucato等(1990)用美國、歐洲等地的房地產市場數據，就空氣質量對房屋價格的影響進行了廣泛的分析。對于這些早期的文獻，Smith和Huang(1995)做了一個很好的綜述。值得一提的是，Smith和Huang在對相關研究結論進行綜述比較的同時，還對以上文獻中的模型設定作了比較。通過Monte Carlo模擬發現，在不同估計方程設定形式下都能較好擬合數據的前提下，線性估計方程得到的系數最能準確刻畫“特征價格模型”中的MWTP。

最近10年來，隨著環境問題重要性的上升，對空氣質量進行評估的文獻開始大量增加。從研究方法上看，最近的文獻主要有三方面的突破：第一是空間計量技術的使用。傳統的“特征價格模型”往往忽略房屋價格在空間上的相關性，造成估計結果的偏誤。針對這一問題，空間計量的創始人之一Anselin及其合作者(Kim等，2003；Anselin和Lozano-Gracia，2009)將空間誤差修正模型、空間滯后模型等新方法引入分析，從而提升了估計的精確程度。第二是將遷移等行為引入分析，將“特征價格法”和離散選擇模型結合起來進行分析。例如，Bayer等(2006)通過對美國房地產市場的分析，發現如果遷移需要成本，那么用“特征價格法”估計的人們對清潔空氣的MWTP將被嚴重低估。根據他們的研究，在考慮遷移成本后，得到的MWTP將是用傳統估計方法所得結果的3倍左右。第三是將“特征價格法”同“生活滿意觀點”等主觀評價方式結合起來，綜合評價人們對清潔空氣的MWTP。根據Luechinger(2009)的研究，用“特征價格法”估計得到的MWTP僅為用“生活滿意觀點”估計所得數值的1/10左右，這表明在很大程度上“特征價格法”的估計值僅僅是人們對空氣質量MWTP的一個下界(lower bound)。

當然，除了以上三方面的研究外，還有大量文獻在傳統的框架內對空氣質量的估價進行了探索。Chay和Greenstone(2005)利用工具變量法對美國空氣質量對房價的影響進行了研究。當然，這類研究從本質上并沒有突破“特征價格法”的框架。在表1中，我們對近期的部分重要文獻進行了總結。

需要指出的是，目前關于空氣質量估價的絕大多數研究都建立在“平均”意義上。但在現實中，購買不同價位住房的居民對空氣質量的重視程度各不相同，了解不同居民在MWTP上的差異不僅有重要的理論意義，而且在現實政策的制定中有重要的參考價值(如在考慮對房產征稅以進行環境治理融資時，這是個關鍵問題)。

在國內，不少經濟學家已經開始用“特征價格法”對公共政策進行評價。例如郝前進和陳杰(2007)用該方法研究了交通可達性對上海房價的影響；谷一楨和鄭思齊(2009)用該方法考察了北京13號地鐵的修建對于周邊房價的影響；馮皓和陸銘(2010)用該方法探討了擇校行為對上海房地產市場的影響。在環境科學的研究中，尹海偉等(2009)利用“特征價格法”測算了上海綠地面積對房價的影響。利用“特征價格法”對空氣質量進行估價的研究并不多見，本文將在一定程度上填補相關文獻的空白。

三　相關背景和數據介紹

本文以青島市作為研究對象。青島位于山東半島南端，是全國15個副省級城市之一。2008年末，青島市戶籍總人口為761.56萬人，其中市區人口為276.25萬人(面積1159平方公里)，下轄5市(縣級)485.3萬人。②青島是山東省重要的旅游和工業城市，也是全國最早開放的沿海城市之一。2008年青島市GDP總量為4436.2億元，其中第三產業貢獻高達40%。

近年來，青島市積極推動房地產業的發展，房地產在全市經濟中的 重要性逐步提高。根據《青島統計年鑒》公布的數據計算，2008年房地產投資占青島GDP的比例為10.2%，高于全國平均的8.4%，而在2001年，這一比例僅為6.5%，略低于全國平均的6.8%。

為配合房地產業的發展，青島積極打造宜居城市，鼓勵和吸引全國各地居民在青島購房置業。③在吸引居民尤其是外地居民購房的過程中，良好的環境一直是青島的獨特優勢，這使得包括空氣質量在內的環境因素在決定當地房價的過程中起著至關重要的作用。為突出環境優勢，青島在環境治理方面做出了巨大努力。“十一五”期間，青島市治污減排投入資金高達37億元，占地方財政收入的10.81%。在空氣污染治理方面，青島市啟動了空氣重點污染源在線監測工作，搭建了環境監控信息系統平臺。同時，在城市機動車和揚塵污染防治等方面也采取了一系列舉措。這些政策措施有效地改善了青島空氣質量，以2008年為例，全市空氣質量優良天數達333天。基于良好的城市環境，青島被認為是全國最理想的居住城市之一。④

本文使用的數據主要來自于3個數據庫。其中，最重要的數據來自青島市國土資源和房屋管理局提供的商品住房交易數據庫。數據庫提供了2008年青島市一手商品住房的交易信息，這些信息包括：住房位置(具體到小區經緯度)、建筑結構、建筑面積、使用面積和交易價格等。在經過數據有效性甄別后，共有8264個觀測值，約等于當年一手商品住房交易總量的1/4。

第二個數據來源是Google地圖。雖然上述數據庫已經提供了商品住房位置的詳細信息，但并沒有住房周邊環境的相關信息。為彌補這一點，我們根據資料提供的房屋地址和經緯度，通過Google地圖搜集和整理了目標房屋到市中心(以“五四廣場”為代表)的距離，及其與最近的商場、醫院、公園、中學之間的距離。

第三個數據來源是青島政務網提供的《空氣質量狀況日報》。⑤該報告從1999年開始，每天青島市所屬區縣的空氣污染指數、質量級別以及首要污染物。⑥這些觀測數值分別來自青島全市13個觀測點，由于我們擁有關于小區的精確位置信息，因此可以得到各小區和所有觀測點之間的空間距離。在此基礎上，仿照Luechinger(2009)的方法，本文用“逆距離加權插值法”(inverse distance weighted interpolation)計算了各小區之間的空氣污染指數。具體來說，假設某小區距離觀測點m的距離為，且觀測點m的空氣污染指數為，則認為該小區的空氣污染指數為：⑦

表2　給出了本文主要變量的統計性描述。

四　模型設定和估計方法

(一)“特征價格法”模型

我們主要采用“特征價格法”對清潔空氣的價格進行估計。按照Rosen(1974)的研究，住房的價格事實上是購房者對其所具備的各類特征的支付。根據以上思想，考慮如下模型：

Smith和Huang(1995)通過Monte Carlo模擬發現，在不同估計方程設定形式下都能較好擬合數據的前提下，線性估計方程得到的系數更能準確刻畫“特征價格模型”中的MWTP，因此在后面的討論中，我們將主要關注線性模型的估計結果，而將其他形式的估計結果作為參照。

(二)穩健性檢驗策略

1.基于商品住房小區層面的平均數據回歸。由于我們使用的是一手商品住房交易數據，因此，估計結果容易受本年度交易樓盤位置的限制。例如在本文使用的樣本數據中，李滄區一手商品住房交易量明顯多于其他各區(市)，在這種情況下，利用單套住房的交易數據進行回歸可能導致估計結果有偏。

為檢驗前面的結論是否可靠，我們將以小區為單位，考察空氣質量對于小區平均住房價格的影響。當然，在這種情況下我們的樣本觀測值將大大減少，并且不能再考察住房個體特征對價格的影響，這是一種巨大的信息損失。同時，由于觀測值減少，也可能導致估計結果不顯著。基于以上兩點原因，小區層面的回歸將只被用作參考。

2.引入空間因素。在之前的估計模型中，我們假設隨機誤差項ε服從正則假定，這保證了用OLS估計的結果具有優良的性質。而在現實中，一般的正則假設并不容易得到保證，一個重要的原因是各誤差之間可能存在空間相關性。Kim等(2003)指出，在用特征價格模型進行房產價格估計時，人們往往忽略了房產價格在空間上的相關性，因此，他們建議用空間計量方法去重新考察上述問題。

為了考察我們在上一節中估計結果的穩健性，我們也將在小區層面上，采用上述兩種空間計量模型對我們的模型進行重新估計。⑨具體來說，我們將估計如下兩種空間模型：

(1)空間滯后模型(spatial lag model)。在空間滯后模型中，假定某小區住房均價與其鄰近小區的住房均價存在相關性，于是，有如下模型設定：

P=α+pWP+βAP+Zδ+Nη+ε　(5)

這里，p是空間自相關系數，W是空間權重矩陣，它刻畫在空間上住房價格的相關情況。AP是小區所在區域的空氣污染程度向量，Z表示小區特征，N表示鄰近小區的特征。

(2)空間誤差模型(spatial error model)。在空間誤差模型中，并不直接假設彼此鄰近的房屋之間價格存在相關性，而是假設隨機誤差項ε存在空間自回歸形式。具體來說，我們需要考慮如下模型：

P=α+βAP+Zδ+ε　(6)

ε=λWε+u

這里，λ是空間自回歸系數，u為服從正態分布的隨機項。

在權重矩陣設定方面，我們假設在空間上彼此相距2公里以內的房屋是“相鄰”的。用表示空間權重矩陣W的第i行第j列的元素，并且：

應用上述模型，我們可以在考慮空間因素的影響下，重新考察空氣質量對住房價格的影響。關于模型的具體估計過程，受篇幅所限不再贅述，有興趣的讀者可以參考Lesage(1998)。需要指出的是，當運用空間滯后模型估計得系數β和ρ后，購房者的MWTP為：，而利用空間誤差模型估計得到的MWTP在形式上和一般線性模型相同。

(3)利用2007年的空氣污染指數作為解釋變量。上述估計使用2008年的空氣污染指數作為解釋變量，這樣的估計策略可能受到質疑。因為對大多數人而言，購房是一項長期決策行為，最終影響其購買行為決策的可能不是當年的空氣污染程度，而是基于他們對之前空氣污染狀況的認識。

為考察這種可能的滯后效果，我們將用2007年空氣污染指數代替2008年的指數作為解釋變量，重新考察購房者的MWTP，以此來檢驗之前結論的 可靠性。

(4)“浮塵層”和“清潔層”的回歸。有關研究表明，空氣中飄浮的灰塵通常集中于距離地面30～40米處，大約相當于房屋8～12層的位置。而在更高或更低的樓層，空氣中含有的灰塵較少。據此，如果空氣質量確實對住房價格有影響，那么對處于8～12層的住宅，這種影響程度將較大；而對于13層及以上的住宅，應當沒有顯著影響。為檢驗這一結論，我們將分別對這兩個樓層位置的住房價格對空氣質量的敏感程度進行回歸分析。

(三)分位數回歸

無論是應用一般回歸策略，還是應用空間計量方法，估計的都是空氣質量對于整個住房市場的平均影響。而事實上，由于住房市場具有高度異質性，因此空氣質量對不同價位的住房影響將不盡相同。這種異質性對于制定相關的環境治理政策是十分重要的，而在以往的研究中，這種影響往往被忽略了。為考慮這種影響，我們將用分位數回歸(quantile regression)進行分析。

根據Koenker和Hallock(2004)的文獻，考察空氣質量對價格處于分位數т上的住房影響，我們處理如下優化問題：

具體地，假設MWTP=g(P)，而住房價格p服從分布F(p)，對于某個在邊際上降低1個空氣污染指數的環境治理項目，Q(p)是在價格為p的條件下房屋的交易數量，那么理論上可以從住房購買者籌集到公共環境治理的資金為：

依據上述計算公式，我們可以評估相關公共環境治理項目的經濟效益和融資等問題。

五　估計結果與分析

(一)基本“特征價格法”估計結果

我們利用不同的方程設定形式，對青島市2008年住房價格進行了估計，結果見表3。從回歸結果看，無論在哪一種方程設定形式下，住房價格均與大部分公共設施間的距離以及距離市中心的路程呈負相關關系，這說明了區位在住房價格中的重要作用。在住房單元個體特征方面，房屋所處樓層、房屋總面積等與住房價格之間呈正相關關系，而廳室數量等特征指標與住房價格呈負相關關系。⑩另外，從總體上看，青島市中心城區住房價格遠高于行政轄區內的郊區市(縣)。

對于本文所關心的空氣質量對住房價格的影響，基本線性模型估計結果表明，購房者對空氣質量改善的MWTP值為99.785元/每平方米，即他們愿意為空氣污染降低1個指數而對每平方米住房多支付99.785元。我們的樣本顯示，2008年青島市商品住房均價為5739 元/每平方米，按此計算，購買者對空氣質量改善的MWTP占整個住房價格的1.74%。進一步，我們可以計算出住房價格對空氣質量的偏彈性。容易計算得到，在平均住房價格和平均空氣質量處，該彈性值為1.356。也就是說，空氣污染指數每下降1%，住房的單位價格(元/每平方米)就會上升1.356%。

由表3可以發現，在不同方程設定形式下，估計得到的MWTP值有所不同。僅考慮平均住房價格和平均空氣質量時的情況，用帶二次項的線性模型估計出的MWTP值最大，為113.096元/每平方米，占住房價格的1.97%；即使用半對數模型估計得到的MWTP最小估值也是68.868元/每平方米，占住房價格的1.20%。需要指出的是，盡管用不同模型設定估計得到的MWTP存在一定差異，但是總體來講差別并不大。而且，從數據擬合程度看，各模型得到的調整后的R[2]值都比較大，說明擬合效果良好。在上述討論前提下，根據Smith和Huang(1995)的研究結論，我們比較相信線性模型的估計結果。

與Anselint和Lozano-Gracia(2009)、Kim等(2003)等研究進行比較，不難發現青島居民對空氣質量改進的MWTP在房價中所占的比例較高。盡管選用的指標不同(已有研究一般選用S0[，2]濃度、懸浮顆粒濃度等指標，而本文選用的是空氣污染指數這個加總指標)，和國外研究結論的直接對比較為困難，但從比例上看，本文計算的MWTP在房價中所占的比例要高于同類研究的結論。這至少可以從側面說明，空氣質量在青島房地產價格的決定中有更為重要的意義。當然，如果購房者在青島購置住房的主要動因是享受其優良的環境，那么根據Luechinger(2009)的研究，這個估計值或許仍然較為保守。

(二)穩健性檢驗

表4給出了各種穩健性檢驗結果，前兩列分別給出的是基于小區層面的加總數據進行的線性和半對數模型的估計。容易發現，盡管樣本觀測值減少導致估計結果顯著性有所下降，但從估計系數符號看，結論與基于個體層面的估計結果基本類似。在MWTP估值上，用線性模型估計得到的結果為71.736元/每平方米，而用半對數模型估計得到的結果為57.390元/每平方米。從數值上看，后者要小一些，但差別并不大。

表4的第3、4列分別給出了用空間誤差模型和空間滯后模型估計得到的結果。顯然，在估計系數符號上，兩個模型的估計結果仍然和之前的結論一致。在考慮到空間因素后，MWTP數值有所上升，更接近之前用個體層面數據估計的結果。受計算量所限，我們沒有用個體層面的數據進行空間計量估計。但如果用空間模型估計能提高MWTP值，那么我們就有理由相信之前的估計結果還是相對保守的。

表4第5、6兩列給出了用2007年空氣污染指數作為解釋變量的估計結果。容易看到，以此為依據得到的MWTP估值和用2008年空氣污染指數得到的結果吻合程度相當高。這也進一步驗證了之前估計結果的可靠性。

表4最后兩列分別檢驗了處于“浮塵層”和“清潔層”的樓層價格對于空氣質量的敏感程度。第7列的回歸結果顯示，處于“浮塵層”樓層的MWTP為-170.505元/每平方米，其值遠高于平均水平，這符合我們先前的預期。根據第8列回歸結果，空氣質量對處于“清潔層”的住房樓層也有顯著影響(但數值較小)，這和我們的預期并不完全一致。造成這種現象的原因可能是“一般均衡效應”，即空氣質量通過影響該區域的整體價格，進而也對“清潔層”價格產生了作用。

圖1　商品住房成交價格和相應的空氣質量MWTP值之間的關系

(三)分位數回歸結果

表5給出了5個分位數上的估計結果。通過估計結果可以直觀地看到如下事實：隨著住房交易價格上升，購房者的MWTP值也在不斷上升，并且MWTP占住房價格的比例也在上升，這說明不同消費能力的購房者對于空氣質量的評價存在顯著差異。一般而言，購買高價位住房的消費者對空氣質量的評價也高：在10%分位數上，購房者的MWTP值僅為30.055元/每平方米(約占該價位房屋價格的0.91%)，而在90%分位數上，對應的數值為233.770(約占該價位房屋價 格的2.85%)，后者是前者的7.78倍。這種差異來自于不同價位住房購買者的不同動機：對于低價位住房的購買者，買方的動機主要是居住，對周邊空氣質量不會太敏感，他們往往不太愿意為改進空氣質量而支付太高的價格；而高價房的購買者在選購住房時更注重房屋的舒適性，因此對周邊空氣質量有較強的敏感性，對改進空氣質量的MWTP也較高。根據這個結論，如果治理環境、改善空氣質量，最大的受益者將是高價房購買者。如果通過對房產征稅來為改進空氣質量融資，那么合理的稅制設計應當隨房價累進。

為進一步了解商品住房成交價格和相應的空氣質量MWTP值之間的關系，我們在圖1中給出了各分位數上兩者之間的關系。由圖1可知，商品住房成交價格和對空氣質量的MWTP值之間表現出十分明顯的正相關關系。如果通過OLS用一個二次模型去擬合這一關系，(11)可以得到MWTP值和住房價格之間的經驗關系：

(調整后的=0.966，括號中為標準誤)

不難發現，調整后的R[2]值相當高，說明模型擬合效果很好，也說明MWTP值和住房價格之間的對應關系十分明顯。

六　空氣質量、住房價格和公共環境治理融資

清潔空氣的最大受益者是當地居民，居民直接和便于識別的受益方式是住房。清潔空氣是典型的公共物品，為此，為改善空氣質量的投資項目常常因為無法識別受益人而變得異常困難。上一節中，我們估計了青島住房購買者對于空氣質量改進的邊際意愿支付，從而為空氣質量改進項目融資識別受益人和度量受益大小提供了便利，具有重要的政策和實際意義。

第一，利用這一測算工具，我們可以對空氣污染治理政策的經濟效益進行評估。2007年青島市(含下屬郊區、縣、市)年平均空氣污染指數為66.57，2008年這一指數為66.18，下降了0.39。按照我們估計的MWTP值，平均而言購房者愿意為空氣質量改進在住房交易價格上多支付38.916元/每平方米(99.785元/每平方米×0.39)。2008年青島市一手商品住房成交總量約為340萬平方米。以此簡單推算，僅此一項，2007-2008年青島市空氣質量改善產生的經濟價值約為1.3億元。(12)

需要指出的是，以上考慮的僅是一手商品住房的交易數據，如果我們參照以上方法，考慮因空氣質量改進帶來的存量住房的“潛在升值”，那么空氣質量改進的價值增值要大很多。假設青島市2008年存量住房是一手商品住房成交量的5倍，那么空氣質量改善對存量住房帶來的“潛在升值”約為6.5億元，加上一手商品住房，一共是7.8億。該數額比2008年青島市用于“三廢”(廢水、廢氣、廢渣)治理的總支出還要多。

另外，根據Luechinger(2009)、Bayer等(2006)等文獻的結論，用“特征價格法”估計的空氣質量價值僅僅是一個下界，因此有理由認為治理空氣污染所帶來的實際經濟受益還要高于以上估算。

第二，分位數回歸結果可以為相關公共環境治理項目融資提供可能的參考。目前，以青島為代表的一批沿海旅游城市正在積極打造宜居城市，治理城市空氣污染是當務之急。不過，空氣治理需要大量投入，資金來源是各地政府面臨的現實困難。一項可供選擇的融資方案是，對新建商品住房課征環境治理稅，具體課征額度可根據目標城市MWTP值和住房價格間的經驗關系征收。我們認為，利用這樣的方案，可以在很大程度上緩解地方政府環保投入資金不足及其來源問題。

仍以青島為例，該市主要空氣污染是空氣中的可吸入顆粒物和二氧化硫，(13)這兩類污染主要是由燃煤引起的。為治理這類污染，2008年青島市總計投入1.66億元進行鍋爐改造，取得了不錯的效果。如果投入3億元左右的資金進一步加強鍋爐改造，另用1億元左右資金加強城市的灑水抑塵，將空氣污染降低1個指數是完全可能的，由此需要的總投入約為4億元。假設2008年商品住房交易價格分布和本文使用樣本一致，根據式(9)、(10)做簡單外推，如果這項工作順利完成，理論上僅在住房市場上就可以募集4.6億元的資金。政策實踐中，政府可以根據房價，采用一個略低于式(10)計算出的數值征收環境稅，一方面用于增加環境改造投入，另一方面提升購房者總體福利，實屬一舉兩得。當然，如果要開征環境稅，其中還會涉及不少政策問題和技術細節。如究竟是應該對住戶征稅還是對開發商征稅？稅收應當采取怎樣的形式收取？這些將是進一步討論的問題。

七　總結與展望

本文利用青島市2008年一手商品住房交易的微觀數據，通過“特征價格法”估計了購房者對于空氣質量改善的邊際意愿支付，發現了清潔空氣的價值，并且“資本化”在住房價格之中。估計結果表明，平均而言，購房者愿意為降低1個指數的空氣污染而為每平方米住房支付99.785元，該數值約占同期住房平均價格的1.74%。為確保估計結果的可靠性，我們進行了多種穩健性檢驗。為刻畫消費者的差異性，描述他們對清潔空氣支付意愿的不同，我們還引入分位數回歸得到了各分位數住房價格對應的MWTP值，并據此估計出住房價格和MWTP之間的經驗關系。

清潔空氣是典型的公共物品，其估價是一大難題。本文利用商品住房交易價格，估計出清潔空氣的價格，為今后類似公共物品定價問題提供了范例。更為重要的是，清潔空氣價值的發現，為區域性空氣污染治理融資提供了依據。在已有的政策實踐中，大多數城市空氣污染治理資金主要有兩種來源，一是公共財政預算資金；二是從高污染企業收取的治污費。從成本—收益的角度看，用公共財政預算資金投入空氣污染治理并不十分合理，部分居民繳納的稅收沒有獲得相稱的回報。從居民住房地理分布來看，高收入家庭一般居住在空氣質量優良的區域，為此應當支付更多的治理費用。相反，低收入家庭一般居住在空氣質量較差的區域，相應地承擔較少治理費用。可見，住房價格將不同空氣質量受益者區別開來，為整體空氣質量改善提供了可能。當然，相關政策的應用路徑及其可行性還有待探索，在以后的研究中我們將做進一步的分析。

本文在寫作過程中，得到了住房和城鄉建設部保障司及青島市國土資源和房屋管理局有關同志的大力支持，在此表示感謝。感謝匿名審稿人提出的寶貴意見。當然文責自負。

注釋：

①除了“特征價格法”外，基于問卷調查的“條件估價法”(Conditional Valuation Method，簡稱CVM)有時也被用于對空氣質量價值的評估。但受客觀性和成本的 限制，其使用不如“特征價格法”廣泛。

②青島市中心城區包括市南、市北、四方、李滄、嶗山、黃島和城陽七區，下轄即墨、膠州、膠南、平度和萊西5市(縣級)。

③在我們的樣本中，2008年，持有非青島身份證的購房者約占全部購房者數量的45%。盡管身份證上標示的籍貫和現有戶籍地點可能存在著一定差別，但這仍然能在一定程度上說明非青島戶籍居民已經成為青島商品住房購買的一支重要力量。

④在“全國十大宜居城市”、“全國最佳退休城市”等評選中，青島多次上榜，而“清新的空氣”、“適宜的氣候”等成為青島上榜的重要理由。

⑤qingdao.gov.cn/n172/n191855/n192041/index.html。

⑥空氣污染指數是考察地區空氣質量的一個綜合指標。中國計入空氣污染指數的項目為二氧化硫、氮氧化物和懸浮顆粒物。在編制污染指數時，先按照公式分別計算幾種污染物的濃度指數，然后將幾個指數中的最大值作為空氣污染指數。當污染指數在50或50以下時，不報告首要污染指數。2001年前，只報告市區空氣質量。

⑦值得說明的是，Anselin和Lozano-Gracia(2009)指出，當空間插值的方法選擇不同時，會對插值結論產生影響。所幸的是，與他們的研究相比，本文的研究集中在一個更為狹小的地域，這使得插值方法不同帶來的誤差被大大減少。

⑧為方便起見，以下我們將在不發生混淆的情況下，把“購買者對空氣污染程度下降的MWTP”簡稱為“購買者的MWTP”。

⑨如果以單套住房為單位進行估計，就需要處理十分龐大的權重矩陣。這種計算量已經超出了我們目前設備所允許的范圍，故在此沒有進行。

⑩廳室數量與住房價格呈負相關關系似乎不符合直覺。這可能是由于廳室數量和房屋面積之間高度正相關，因此其效果被房屋面積的作用吸收了。事實上，如果在回歸方程中去掉房屋面積這一解釋變量，那么廳室數對住房價格的影響將是正的。

(11)這事實上是用樣本中的部分數據及生成數據構造一個“生成回歸”(generated regression)。分位數回歸是M估計的一種，根據Wooldridge(2002)第11章中關于“生成回歸”的理論，我們可以將分位數回歸的數據用于后一階段的回歸，并得到商品住房交易價格對MWTP作用的一致估計量。

空氣污染的重要性范文第4篇

能力：初步培養學生觀察實驗，分析問題的思維能力。

思想教育：培養學生的環境意識及實事求是的科學態度。

重點難點

了解空氣的組成及空氣污染與防治。

教學方法

實驗探討法、課堂討論啟發式講解法。

教學用具

儀器：鐘罩、水槽、燃燒匙、單孔橡皮塞、集氣瓶、燒杯、乳膠管、導管、

雙孔橡皮塞、彈簧夾、酒精燈。

藥品：紅磷、水。

其它：火柴。

教學過程

教師活動學生活動教學意圖

【引入】人類和一切動植物的生命支柱是什么氣體?

空氣是一種“看不到摸不著”的天然物質，它跟我們的生活最密切，它是由一種物質組成還是由多種物質組成的呢?今天我們進一步學習有關空氣的知識。

【板書】第一章空氣氧

第一節空氣

【板書】一、空氣的組成

【提問】1.空氣就在你周圍，你能描述它有哪些物理性質嗎?

2.空氣是一種單的一物質嗎?它主要由哪些成分組成呢?

【演示實驗】空氣中氧氣含量的測定(課本p.7圖1-1)。思考、回答問題。

回憶什么是物理性質，思考回答問題。激發學生學興趣，引入課題。

復習緒言中物理性質概念，使學生產生求知欲。引入空氣組成的討論。

教師活動學生活動教師活動

介紹儀器名稱，操作順序，提示學生觀察要點：紅磷燃燒的主要現象和水面變化的情況。

【學生分組的實驗】空氣中氧氣含量的測定(教參p.7圖1-1)。

介紹儀器名稱，裝置原理，操作操作順序，注意事項。

用燃著的火柴檢驗瓶內剩余氣體。【分析討論】啟發引導學生分析討論：

1.紅磷燃燒生成五氧化二磷;說明紅磷燃燒所消耗的是空氣中的什么氣體?

2.為什么紅磷燃燒時只消耗了鐘罩或集氣瓶內氣體的1/5而不是全部呢?

3.用燃著的火柴伸入鐘罩或集氣瓶內，火柴熄滅說明了剩余氣體具有什么性質?

【板書】空氣是無色、無味的氣體，它不是單一的物質，是由多種氣體組成。空氣中主要成分是氧氣和氨氣。

【講述】人類對空氣認識的歷史過程(利用投影掛圖講解)。

【小結】空氣的成分其積極分數：氮氣(78%)、氧氣(21%)、稀有氣體(0.94%)、二氧化碳(0.03%)、其它氣體和雜質(0.03%)。

【投影】課堂練習一(見附1)，指導學生做練習。填寫觀察記錄：

紅磷燃燒時有大量

生成，同時鐘罩內水面逐漸，等燃燒停止，白煙消失后，鐘罩內水面上升了約積極，剩余氣體約占總體的

。

用燃著的火柴伸入鐘罩內，火焰。

實驗記錄：

紅磷燃燒時有大量

生成，打開彈簧夾后，燒杯中的水會進入集氣瓶，約占瓶容積的。

火焰。

分析、思考、討論、歸納得出結論。

理解記憶

閱讀課本p.7~p.8

準確記憶

做練習一

培養學生動手操作及觀察實驗的能力。

培養學生分析解決問題的能力。

激發學生學習化學的興趣，進行實事求是的科學態度教育。

鞏固加深理解記憶。

教師活動學生活動教學意圖

【問題引入】你知道污染空氣的是哪些物質?來源于哪里?如何防治空氣的污染嗎?(結合掛圖、投影討論)。

【板書】二、空氣的污染與防治

1.污染空氣的性質：粉塵、有害氣體。

2.污染物的主要來源：礦物燃料、化工廠的廢氣，汽車排放的尾氣等。

3.防治和減少空氣污染的方法：認識保護環境的重要性，消除、減少污染源。

【投影】課堂練(見附2)。指導學生做練習

【課后小結】通過本節課的學習，使我們了解了空氣的組成，空氣的污染與防治，認識到保護環境是重要的，是每個公民都應盡的義務和責任。

【投影】隨堂檢測(見附4)思考、看投影片討論。

閱讀課本p.9第二、第三自然段。

討論、歸納、綜合、記憶。

做練

歸納、總結

獨立完成檢測題培養學生的環境意識。

加強學生對環境保護重要性的認識。

鞏固已學知識。

空氣污染的重要性范文第5篇

關鍵詞：世界城市房價收入比

一、房價收入比的影響因素分析

房價收入比是指商品房的價格與城市居民家庭年收入之比，是衡量房價與社會發展的重要指標。根據可得數據，將影響因素分為：生活成本（SC）、城市安全（CA）、空氣污染（KW）、城市交通（CJ）、生活質量（SZ）和健康（JK）變量共六大類。

生活成本指數（SC），是一個相對指標，指城市居民的消費品價格指數，包括雜貨店，旅館，交通和水電費4個方面，但不包括房屋貸款等。

城市安全指數（CA）是對一個城市安全指數的整的體估計，還基http：//的訪問者的調查，這種調查方式與許多科學的，官方的調查方法是相似的。安全指數低于20的為較低水平，20-40為低水平的安全指數，40-60為中等水平，60-80位較高水平的安全指數，高于80意味著城市安全水平非常高。

城市交通指數（CT）是一個綜合指數，它反映了平均花費在上班路上的時間（時間單位：分鐘），由于長時間的通勤時間帶來不滿的估計，交通中低效率的估計和交通時間C02排放等4個方面。

生活質量指數（SZ）考慮了一個城市的當地購買力，污染程度，生活成本，交通情況，健康情況，安全程度和一個城市的氣候指數。

健康指數（JK）是通過衡量城市的健康中心系統的數量，醫療專家數量，設備，醫生，護士的數量和和花費在醫療方面的費用來衡量。

二、數據描述

本文采集了全球31個城市的數據，包括：

歐洲（倫敦、巴黎、柏林、蘇黎世、斯德哥爾摩、哥本哈根、馬德里、伊斯坦布爾、布魯塞爾、米蘭、巴塞羅那、莫斯科，共12個）；美洲（紐約、多倫多、洛杉磯、溫哥華、波士頓、芝加哥、舊金山、墨西哥城、圣保羅，共9個）；亞洲（東京、新加坡、香港、上海、曼谷、臺北、吉隆坡、孟買，共8個）；大洋洲（悉尼）；非洲（開羅）

數據的時間為：2012年-2016年中期，包括10個時間段，每年包括年初和年中的稻蕁62015年31個城市的相關數據進行回歸。

三、實證的結果與解釋

3.1模型建立

所以，對于全球城市數據的分析，用下面的計量模型進行估計：

+

其中，、、、分別表示生活成本指數、城市安全指數、空氣污染指數、城市交通指數、生活質量指數、健康指數，

3.2研究結果

從統計回歸估計結果看到該模型能解釋房價收入比的方差，而且從調整的R2，發現該計量方程的RRE能=解釋了大部分方差。這說明模型是合適的。從房價收入比與各個影響因素的關系發現，房價收入比與城空氣污染指數以及生活質量變量有正相關關系，兩個變量能促進城市房價收入比的提高，但是房價收入比喻空氣污染程度的關系不是很大，其中空氣污染程度較生活質量對房價收入比的作用較小，體現了環境對人們生活的重要性。這也比較符合世界的國情，人們寧可擠在大城市里承受環境質量差和較高的房價，因為這里有豐富的資源，小孩上學也方便，進一步提升了房價收入比。

四、結論

為了使得房價收入比控制在很好的范圍內，結合上述的實證分析，本文提出的建議如下：