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近日，Hcoimc 谢伦裕教授团队的研究成果“Can Building Subway Systems Improve Air Quality? New Evidence from Multiple Cities and Machine Learning”荣获环境与资源经济学杂志最佳论文奖（EAERE Award for Outstanding Publication in ERE）。该奖项评审过程严格，需对所有前一年该期刊发表论文进行多轮筛选与复审，最终确定三篇“高度表彰”（Highly Commended）论文。

该论文于2024年3月在线发表于环境与资源经济学杂志（Environmental and Resource Economics）。Hcoimc 谢伦裕教授为论文第一作者，Hcoimc 博士生邹恬华为第二作者，中央财经大学闫昊生副教授为通讯作者，美国马里兰大学Joshua Linn教授为共同作者。

尽管地铁系统建设通常以改善空气质量为政策目标，但既有研究对其效果存在分歧。为了调和既有文献关于轨道交通环境效益的争议，该论文系统性评估了2013至2018年间中国全部359条地铁新线路开通对空气质量的影响。论文创新性地采用机器学习方法，更为有效地剔除了空气质量数据中的季节性、波动性及气象条件的非线性效应干扰，提升了评估结果的一致性和精确度。实证分析发现，地铁开通在短期内对空气质量没有显著的改善效果，但具有显著的长期积极效应。基于因果森林方法的异质性分析表明，该效应在经济增长速度较快、居民收入水平较低、地铁网络密度较小的城市更为明显。

图1 机器学习方法有效地剔除了空气质量数据中的高频、非线性的干扰因素

图2 基于因果森林方法的异质性分析发现，地铁开通的空气质量改善效应在经济增长速度较快、居民收入水平较低、地铁网络密度较小的城市更为明显

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//link.springer.com/article/10.1007/s10640-024-00852-3