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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--我国城市居民PM2.5减排行为影响因素及政策干预研究
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我国城市居民PM2.5减排行为影响因素及政策干预研究
 
     论文目录
 
摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
第1章 绪论第13-23页
    1.1 研究背景与问题提出第13-16页
    1.2 研究意义第16-17页
    1.3 研究思路与方法第17-20页
    1.4 研究创新之处第20-23页
第2章 理论基础与文献综述第23-37页
    2.1 城市居民PM2.5减排行为综述第23-27页
        2.1.1 城市居民PM2.5减排行为概念界定第23-24页
        2.1.2 城市居民PM2.5减排行为梳理第24-26页
        2.1.3 PM2.5污染与居民PM2.5减排行为第26-27页
    2.2 PM2.5减排政策综述第27-31页
        2.2.1 政策概述及述评第27-30页
        2.2.2 政策干预措施第30-31页
    2.3 相关理论基础第31-37页
        2.3.1 计划行为理论第31-32页
        2.3.2 规范激活理论第32页
        2.3.3 价值-信念-规范理论第32-34页
        2.3.4 态度-行为-情境理论第34-37页
第3章 城市居民PM2.5减排行为影响因素研究第37-67页
    3.1 城市居民PM2.5减排行为概念模型及研究假设第37-44页
        3.1.1 概念模型构建第37-38页
        3.1.2 假设提出第38-44页
    3.2 研究方法第44-51页
        3.2.1 问卷设计第44-45页
        3.2.2 样本选择和数据收集第45-48页
        3.2.3 描述性分析第48-51页
    3.3 城市居民PM2.5减排行为影响因素分析第51-65页
        3.3.1 测量模型分析结果第51-54页
        3.3.2 结构模型分析结果及讨论第54-59页
        3.3.3 感知行为控制因素的调节效应检验结果及讨论第59-61页
        3.3.4 外部政策情境因素的调节效应检验结果及讨论第61-65页
    3.4 本章小结第65-67页
第4章 不同居民PM2.5减排行为的影响因素差异分析——以两种居民交通PM2.5减排行为为例第67-85页
    4.1 居民交通PM2.5减排行为第67-69页
    4.2 居民交通PM2.5减排行为意愿模型及研究假设第69-73页
        4.2.1 概念模型构建第69-70页
        4.2.2 假设提出第70-73页
    4.3 研究方法第73-75页
        4.3.1 样本选择和数据收集第73-74页
        4.3.2 问卷设计第74-75页
    4.4 不同居民交通PM2.5减排行为的影响因素差异分析第75-81页
        4.4.1 描述性分析第75-76页
        4.4.2 信度和效度分析第76-77页
        4.4.3 回归分析结果第77-78页
        4.4.4 感知行为控制因素的调节效应检验结果第78-81页
    4.5 不同居民交通PM2.5减排行为影响因素结果讨论第81-83页
    4.6 本章小结第83-85页
第5章 政策因素对城市居民PM2.5减排行为的动态干预研究第85-101页
    5.1 城市居民PM2.5减排行为仿真模型构建第85-89页
        5.1.1 基于ABMS的建模与仿真方法及适用性第85-86页
        5.1.2 基于多Agent的城市居民PM2.5减排行为仿真建模第86-89页
    5.2 仿真模型设计第89-91页
        5.2.1 基于Matlab的仿真实现第89-90页
        5.2.2 基于人工神经网络的居民PM2.5减排行为模拟训练第90-91页
    5.3 政策因素对居民PM2.5减排行为的动态干预分析第91-99页
        5.3.1 基准模式下政策干预结果第92-93页
        5.3.2 分析模式下政策干预结果第93-99页
    5.4 本章小结第99-101页
第6章 结论与展望第101-109页
    6.1 主要研究结论第101-102页
    6.2 理论贡献与政策启示第102-106页
    6.3 研究局限和研究展望第106-109页
参考文献第109-119页
附录第119-125页
致谢第125-127页
在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果第127页

 
 
论文编号BS2592174,这篇论文共127
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