Monetary Valuation of PM10-Related Health Risks in Beijing China: The Necessity for PM10 Pollution Indemnity
Notice bibliographique
Résumé
Severe health risks caused by PM10 (particulate matter with an aerodynamic diameter ≤10 μm) pollution have induced inevitable economic losses and have rendered pressure on the sustainable development of society as a whole. In China, with the "Polluters Pay Principle", polluters should pay for the pollution they have caused, but how much they should pay remains an intractable problem for policy makers. This paper integrated an epidemiological exposure-response model with economics methods, including the Amended Human Capital (AHC) approach and the Cost of Illness (COI) method, to value the economic loss of PM10-related health risks in 16 districts and also 4 functional zones in Beijing from 2008 to 2012. The results show that from 2008 to 2012 the estimated annual deaths caused by PM10 in Beijing are around 56,000, 58,000, 63,000, 61,000 and 59,000, respectively, while the economic losses related to health damage increased from around 23 to 31 billion dollars that PM10 polluters should pay for pollution victims between 2008 and 2012. It is illustrated that not only PM10 concentration but also many other social economic factors influence PM10-related health economic losses, which makes health economic losses show a time lag discrepancy compared with the decline of PM10 concentration. In conclusion, health economic loss evaluation is imperative in the pollution indemnity system establishment and should be considered for the urban planning and policy making to control the burgeoning PM10 health economic loss.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».