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环境污染物减排治理的投资效率评价分析【3225字】

时间:2023-01-22 09:53来源:毕业论文
环境污染物减排治理的投资效率评价分析【3225字】

环境污染物减排治理的投资效率评价分析

近年来中国经济发展速度迅猛,城市化和工业化进程加快,随之而来的环境问题也日益严重。部分区域和城


环境污染物减排治理的投资效率评价分析

近年来中国经济发展速度迅猛,城市化和工业化进程加快,随之而来的环境问题也日益严重。部分区域和城市大气灰霾现象突出,许多地区主要污染物排放量超过环境容量。突发环境事件的数量居高不下,环境问题已成为威胁人体健康。公共安全和社会稳定的重要因素之一。为论文网改善生态环境,完成“十二五“环境治理目标,国家对环境治理的投资不断加大投入力度,把环境保护列入各级财政年度预算并逐步增加投入,并适时增加同级环境保护能力建设经费安排。

一。文献综述

国内对于环境投资治理效率的方面研究主要有:陶敏(2012)在系统地归纳了环境治理投资效率的相关研究的基础上,依据构建评价指标体系的原则,以环境治理投资总额作为投入指标,以及环境治理投资在水。气。固体等方面控制绩效作为产出,建立环境治理投资效率的评价指标体系,构建DEA方法的环境治理投资效率评价模型,再以环境治理投资效率为母因素,以各评价指标为环境治理投资效率的影响因素,利用灰色关联度分析方法,构建环境治理投资效率的关键影响因素分析模型,得到各省市的环境治理投资效率及其关键影响因素,证实控制关键因素--环境治理投资总额,能够有效地提高环境治理投资效率。陈雯(2012)以2005--2010年华东地区六省一市工业环境治理的相关指标为样本,利用DEA方法中的BCC模型和Malmquist生产率指数测算了该地区及其省市工业环境治理投资的静态效率和动态效率的变化,发现华东地区工业环境投资仍存在25。3百分号的投入资源浪费,工业环境投资的总体效率并非相对有效,投入和产出存在不同程度的冗余或不足,投入产出在整体协调上没有达到最优,而且华东地区各省市越来越重视环境问题,工业环境治理投资的效率日益改善,而效率的提高是依靠技术效率的提高和技术进步共同推动的。胡艳,吴振鹏(2013)以中国28个省市(地区)2010年环保数据为研究对象,利用数据包络分析方法,选取相应的投入产出指标,建立环境治理投资效率评价指标体系,从环境污染综合治理。废水。废气等方面多维度对不同省市(地区)的环境治理投资效率进行分析评价,结果表明,当前中国大多数地区环境治理投资效率相对较低,从规模效率的角度来看,多数地区仍处于规模报酬递增,需要进一步加大环境治理投资的力度。

二。环境污染物排放的投资影响分析

1972年,Ehrlich等学者首次提出建立“IPAT“方程来反映人口对环境压力的影响,该方程用人口规模。社会财富和对环境损坏的技术水平来描述环境影响。20世纪90年代,Dietz等将“IPAT“模型转变为一种随机模型,即STIRPAT模型,通过对技术项的分解,实现了对各种类型驱动因子对环境压力影响的分析。因此,借鉴上述思想,本文将技术因素定位于环境污染投资,将人口因素和社会财富因素作为控制因素加入模型,以探寻环境污染投资对污染物排放的影响。

(一)变量的选取及数据处理

本文分析的目的是为了探寻环境污染投资对环境污染物排放的影响,由于环境污染物排放的原始指标较多,这就需要一个能综合反映环境污染物排放的指标。鉴于因子分析能够将众多原始指标综合为少数几个指标,并能以因子得分的形式在一定程度上作为一个综合指标来看待。故本文首先选用城市污水排放总量。生活污水排放量。生活垃圾清运量。生活烟尘排放总量。生活SO2排放总量。工业废水排放总量。工业粉尘排放总量。工业固体废物产生量。工业烟尘排放量。工业SO2排放总量。工业废气排放量这11个指标建立因子分析模型并求出因子综合得分(HJDF)作为因变量。考虑到数据的可获得性,本文选取环境污染治理投资总额(TZ)作为环境污染治理投资的代表,选用人均GDP(RJGDP)作为反映人口因素和财富因素的控制变量,最后,鉴于经济发展的作用,故本文特地将第二产业产值占GDP比重(CYJG)也作为控制变量,构建如下模型:

数据选取2003-2011年这9年间的除西藏地区外的30省市的相关数据,对人均GDP数据以2003年为基期的GDP平减指数进行调整,另外两个变量不做调整。

(二)面板数据建模

相对来说,截面样本之间的差异比较大,为此,选择以环境污染治理投资总额对环境污染物排放情况的影响做变系数模型,估计结果见表1。

首先,模型估计的R-squared为0。773926,S。E。ofregression为0。252837,F-statistic为25。3541,从总体上说明模型的拟合效果较好,在人均GDP和第二产业比重一定的情况下,环境污染治理投资总额对环境污染物排放综合得分有一定的解释力度。其次,通过表1的结果看,在10百分号的显著水平下,大部分参数的t统计量都是显著的,因而能够解释自变量与因变量之间的关系。

表1面板数据建模估计结果

(三)结果分析

首先,作为控制变量的人均GDP系数为正,说明经济发展对环境产生不好的影响,反映了可持续发展还没有很好的实施;第二产业占GDP的比重系数为正,并且数值较大说明环境污染的主要来源是工业,其对于环境污染的影响比较严重。

其次,由数据结果可以看出,30个省市的环境污染治理投资总额的系数中,有20个省市的系数为负,说明加大环境污染治理投资的投入可以改善环境质量。其中,以青海。宁夏。甘肃为代表的西部地区,系数为负,说明西部大开发过程中,将环境因素考虑其中,并取得了较好的效果;以北京。上海。浙江为代表的经济发达地区,系数为负,说明这些地区在经济发展达到一定程度后,开始注重产业结构的调整,将经济发展的重点转移到第三产业,人民生活环境质量改善;山东和广东两个地区的系数为正,两者都是经济和人口大省,经济结构调整进行得比较缓慢,环境污染治理投资不那么理想,需要进一步加快环境管理体制创新;以河南。贵州为代表的经济欠发达地区,系数为正,数值相对较大,说明由于经济发展水平较低,地方政府更加注重经济增长,而忽视了对环境的保护,另外,为追求高经济增长率引进一些高污染。重耗能的行业,对环境造成了严重污染。最后,从总体来看,环境污染治理投资对各省市控制环境污染物排放产生了一定的积极影响,从而各地区要继续加大环境治理力度,力求取得更好效果,创造更佳生活环境。

三。结论及建议

“十二五“期间,中国各级政府高度重视环境的保护和节能降耗的工作,各项工作取得了显著的进展,但是在解决环境污染问题上依然面临着严峻的形势。幅员辽阔,各地区经济发展差异巨大,在保障经济水平的前提下做好环境治理和保护工作,对于实现可持续发展,建设资源节约型和环境友好型社会具体重大的战略意义。通过本文对全国30省市环境污染物排放影响因素的研究结果,可以为节能减排工作的实施提供以下几点启示和建议:

一是有效抑制人口的快速增长,合理控制人口结构与分布是控制主要污染物排放的关键举措。人口的快速增长往往会引起各种需求的快速膨胀,会对经济和能源带来更多的需求与压力,从而所需消耗的能源及因消耗而产生的废弃物也会随之增长。尤其对于山东和广东等地,人口在短期内不可能下降,要做到的是抑制人口的快速增长,另外要积极合理调整人口的分布,科学控制人口的转移和城市化水平。

二是加快优化产业结构,推进产业升级。由于现在仍处于社会主义初级阶段,经济发展仍然是国家发展的重要基础。既需要重工业的发展以满足实体经济在材料。能源等方面的需求,也需要发展科技型产业以跟上世界前进步伐。所以,在产业结构调整中应该着力升级老工业设施,降低污染排放,同时大力发展信息服务。金融保险。科研服务。通信业。旅游业等第三产业。尽快形成多元化的支柱产业和具有新型能源和工业节能型产业体系,实现节能降耗。

三是提升能源的有效利用率与处污能力以及增大回收利用规模。从宏观上看,中国的能源强度相对一些发达国家较高,因此能源强度下降空间巨大,各级政府要从政策层面上和资金层面上大力支持能源的回收利用,不断提高能源利用效率,同时加强处污降污管理技术水平,有助于减少污染物的向外排放。

四是开发利用清洁能源,优化能源消费结构。水电。太阳能。生物质能等优质能源的生产和消费比重都过低,各省市应根据自身地理和环境优势,开发合适的新能源,如新疆的风能。太阳能等。建立政府主导。市场推进的城市环境基础设施建设和运行机制,推进污染治理的社会化。市场化。产业化,开辟生活污水。生活垃圾处理设施建设和运营的资金渠道,提高生活污水和生活垃圾无害化处理率。

环境污染物减排治理的投资效率评价分析

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