原文题目：RevealingdynamicimpactsofsocioeconomicfactorsonairpollutionchangesinGuangdongProvince,China

发表期刊：ScienceoftheTotalEnvironment

作者：XinliXuetal.

第一作者机构：CenterforEnergy,EnvironmentandEcologyResearch,UR-BNU,BeijingNormalUniversity,Beijing,China

出版年：年

城市快速发展导致空气污染事件频发，而空气污染反过来阻碍城市可持续发展。为解决上述问题，本研究建立区域空气污染动态分析（DRA）模型，从需求和供给两个角度揭示社会经济因素对广东省大气污染物排放变化的动态影响。DRA模型由多角度大气污染物当量核算(MAA)、行业评价分析(SEA)、排放解构分析(EDA)和SDA等四部分组成。具体来说，通过评价各行业排放的不同类型的大气污染物对环境和健康的影响，将其整合为大气污染物当量（APE）。然后，利用MAA来区分各行业每年的排放责任差异。在此基础上，通过SEA进一步描述各行业年至年的整体演变趋势。通过结合EDA和SDA，找出关键的排放模式和决定性的社会经济因素，更好地理解需求和供给如何影响区域空气污染的变化。研究结果将为从更全面的角度确定最有效的减排途径提供详细的科学依据。DRA模型所需的初始数据输入为货币投入产出表（MIOTs）、行业能源消费结构和大气污染物产生系数。广东省年-年的MIOTs来自广东省统计局（GSB），本研究中使用的年-年的部门能耗数据来自《广东统计年鉴》，各类空气污染物的生成系数遵循Tian等人的既定方法，最终根据数据的可获得性和部门特征，将MIOTs整合为20个部门（具体见表1）。

下图（fig.1）显示了年至年各部门的生产端排放（PBE）、消费端排放（CBE）、收入端排放（IBE）和总产出（TEO）。总的来说，无论是PBE、CBE还是IBE都经历了一个动态变化，表现为初期上升、后期下降的趋势。所有行业的TEO都呈现出逐年上升的趋势。年APE排放量增幅最大，比年高出10%。EP（电力部门）在这5年中的CBE和IBE均低于其PBE，在年之前是广东省最大的APE排放直接输出者。年电力部门共排放了1.亿吨的APE，占总排放量的40.5%，分别比其CBE（万吨）和IBE（万吨）高出.4%和87.4%。值得注意的是，年电力部门PBE大幅下降，仅次于TS（交通运输业）和MMN（金属和非金属制造业），这说明广东省已经进入了一个新的减排阶段，应更多