工业污染排放驱动因素的时空分解分析:全过程治理的企业管理视角

来源: www.7225367.com 作者:vicky 发布时间:2018-12-27 论文字数:45236字
论文编号: sb2018122409574324206 论文语言:中文 论文类型:硕士毕业论文
本文是一篇企业管理论文,本文借助 Kaya 恒等式将工业污染排放分解为源头防治、过程控制、末端治理和经济规模等环节的 9 个因素。进而利用时序指数分解分析(时序 IDA)、归因分析(AA)。
本文是一篇企业管理论文,本文聚焦于全过程治理视角,提出从源头防治、过程控制和末端治理环节系统解析工业污染排放驱动因素的思路。这有助于实现?#22836;?#23500;清洁生产理论在污染防治中的应用。其次,既从时间维度对工业污染排放变动的总体动因和局部根源进行纵向分解,又从空间维度对导致地区间工业污染排放差异的动因进行横向分解,兼顾了污染成因的历史、现状差异以及不同地区间的差异,揭示了差异化防治策略的理论依据。

第一章   绪论

1.1  研究背景和意义
1.1.1  研究背景
18 世纪工业革命以来,随着社会生产力的不断发展,人类在创造物质财富的同时也付出了巨大的环境代价。以“十大污染事件”为代表的近代环境问题不断引起人们的关注,如 1940-1950 年代发生的美国多诺拉烟雾事件、洛杉矶光化学烟雾事件;1950-1970 年代发生的日本骨痛病事件、水俣病事件。污染物的排放严重威胁到人类的生存环境和社会经济的发展,经济增长与资源环?#25345;?#38388;的矛盾日益凸显。如何防治环境污染已成为国际社会共同关注的重要焦点。
作为最大的发展中国家,中国在工业化、城市化的进程中也面临着严重的环境污染问题。2016 年全球环境绩效指数(EPI)报告显示,在全世界 180 个参加排名的国家和地区中,中国仅位居第 109 位。相关统计表明,工业污染是中国环境污染物排放的主体。以 2015 年的主要污染物排放状况为例,中国工业废水占废水排放总量的27.13%,工业二氧化硫(SO2)占 SO2排放总量的 83.74%,工业烟(粉)尘占烟(粉)尘排放总量的 80.14%。因此,工业污染的?#34892;?#38450;治成为解决环境污染问题的关键。
为了?#34892;?#22320;控制环境污染,中国政府提出了一系列污染物减排目标。例如,在“十一五”规划中提出到 2010 年时,全国 SO2和化学需氧量(COD)的排放总量较 2005年各削减 10%[2]。“十二五”规划中又新增?#30805;?#27688;氮(NH3-H)和氮氧化物(NOX)排放的总量控制目标,提出 2015 年时全国 COD 和 SO2排放总量较 2010 各减少 8%,NH3-H 和 NOX排放总量较 2010 年各减少 10%。其中,“十二五”规划中更是明确提出到 2015 年时,工业 SO2、COD、NH3-H 和 NOX的排放量分别为较 2010 年降低 10%、10%、15%和 15%[3]。“十三五”规划中进一?#25945;?#20986;到 2020 年时,全国 COD、SO2、NH3-H 和 NOX排放总量比 2015 年下降 10%、10%、15%和 15%[4]。?#26441;?#27745;染物排放的总量控制是改善中国环?#25345;?#37327;的重要方式。
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1.2  研究思路与内容
1.2.1  研究思路
本文以管理科学、统计学等多学科的理论方法为指导,运用文献研究法对全过程治理模式的内涵进行界定,并对该模式各环节的因素进行筛选;在全过程治理框架下,运用时序指数分解分析(时序 Index  Decomposition  Analysis,时序 IDA)、归因分析(Attribution Analysis,AA)方法对工业污染排放变动的驱动因素进行国?#20063;?#38754;的分解及分省区归因、省区层面的分解;进而运用空间指数分解分析(空间 Index Decomposition Analysis,空间 IDA)方法比较工业污染排放在不同省区间产生差异的内在动因;最后在时序分解、空间分解的基础上,提出全过程治理视角下工业污染防治的政策建议。
1.2.2  研究内容
根据已有的研究思路,本文的研究内容安排如下:
第一章是绪论。介绍本文的国际、国内研究背景、研究的理论及实践意义、思路、内容、方法和技术路线等。
第二章是相关理论和文献综述。首先,介绍末端治理的含义及局限性、清洁生产的起源及国内外清洁生产工作的开展历程,并回顾与末端治理、清洁生产及全过程治理相关的研究。其次,分别介绍计量经济法、因素分解分析法在污染物排放影响因素及分解研究中的应用。最后,在上述理论及文献回顾的基础上指出?#20889;?#25299;展的研究方向,提出本文对工业污染排放的全过程分解思路。
第三章是污染排放驱动因素的全过程治理模型构建和数据。以全过程视角将工业污染治理划分为源头防治、过程控制和末端治理三个环节,并明晰各环节的污染排放影响因素。借此基础进一?#28966;?#24314;地区及国?#20063;?#38754;的工业污染排放时序分解模型、归因分析模型和空间分解模型,明确本文的样本选择及数据来源,为后续驱动因素的时序、空间分解分析奠定基础。
第四章是对工业污染排放驱动因素的时序分解分析。在全过程治理模型构建的基础上,首先,从国?#20063;?#38754;解释总体工业污染排放的驱动因素和不同地区对关键驱动因素的贡献程度;接着,从地区层面进一步分解每一地区工业污染排放变动的驱动因素;最后,依据各地区的时序分解结果对所?#26800;?#21306;进行类型划分。该章的核心是运用时序指数分解分析法和归因分析方法定量考察多个层面工业污染排放的正向、负向驱动因素,为时间维度的工业污染防治政策提供依据。
第五章是对工业污染排放驱动因素的空间分解分析。在第四章时序分解分析的基础上,进一步拓展指数分解分析的空间比较方法。通过从全过程视角构建空间横向比较的驱动因素分解模型,实证分析工业污染排放在各地区与所?#26800;?#21306;平均水平间、各地区之间产生差异的内在动因,为空间维度的工业污染防治政策提供参考。
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第二章   相关理论和文献综述

2.1  末端治理、清洁生产与全过程治理
2.1.1  末端治理
末端治理是指污染物产生后,在其间接或直接排放到环?#25345;?#21069;进行处理以减轻环境危害的治理方式。常见污染物末端治理方式包括脱硫、废水处理等。与污染物的直接排放相比,末端治理不仅有利于消除污染事件,一定程度上?#37096;?#20197;减缓生产活动对环境的污染及破坏程
随着工业化进程的加速,末端治理的局限性日益凸显:首先,末端治理有时只是
将污染物转移,治理不当可能产生二次环境污染问题。例如,污水处理过程中产生含重金属的污泥、湿法除尘将废气变成废水排入水体、烟气脱硫除尘形成大量?#26174;?#31561;。二次污染物的处理需要更多的?#24335;?#21644;设备?#24230;耄?#36827;而增加了企业的运营成本。其次,末端治理的着眼点是污染产生后的治理,?#20984;?#19978;造成了与生产过程的分离脱节,末端治理技术的改进并不能直接改善企业在生产端的效率及技术水平。此外,由于污染物的治理往往只有环境效益而无明显的经济效益,会给企业带来额外的经济负担,进一?#36739;?#24369;了企业使用该方法治理污染的积极性和主动性。因此,末端治理方式难以根除污染、缓解环境压力。
2.1.2  清洁生产与全过程治理
面对环境污染日趋严重的?#32622;媯?#24037;业化国家逐步认识到要从根本上解决工业污染问题,必须在生产过程中就尽可能消除污染,而不仅仅是依?#30340;?#31471;治理。于是,欧共体在 1976 年举行的无废工艺和无废生产研讨会上首次提出了“清洁生产”的概念,其核心是消除污染物产生的根源,达到污染物的最小量化以及能源和资源利用的最大化。联合国环境规划署于 1989 年制定了《清洁生产计划》,在全球范围内推广清洁生产。1992 年,清洁生产被正式写入联合国环境与发展大会制定的《21 世纪议程》,并将其作为实现可持续发展的重要内容。之后,全球范围内起了清洁生产活动的高潮。加拿大、荷兰、法国、美国、日本、德国等国家纷纷出台与清洁生产相关的法规和行动计划。自 1990s 起,中国政府开始逐步推行清洁生产工作。
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2.2  有关污染排放影响因素及分解的研究
2.2.1  计量分析法在污染排放影响因素中的应用
计量分析法是一类较常见的参数分析方法,使用计量分析法对污染排放影响因素的研究主要围绕以下?#25945;?#20027;线进行。
一是在环境库兹涅茨曲线(Environmental  Kuznets  Curve,EKC)假说框架下考察污染/?#29575;移?#20307;排放与经济增长之间的关系。Grossman 和 Krueger(1991)针对贸易与环境问题,首次验证了经济增长与污染排放之间存在“倒 U 型”曲线关系,即污染排放随人均收入的增加先增加后减少。这种“倒 U 型”曲线与 Kuznets(1955)提出的收入分配状况与经济发展之间的经验曲线相似。Panayotou(1993)进一步验证了 Grossman 和 Krueger(1991)提出的观点,并将其命名为环境库兹涅茨曲线(EKC)。自 EKC 假说提出以来,许多学者开始?#25945;?#29615;境污染/?#29575;移?#20307;排放与经济增长之间的关系是否满足该假说。关于污染/?#29575;移?#20307;排放与经济增长 EKC 的研究结论大致可分为三类?#28023;?)以 Selden 和 Song(1994)、Dietz 和 Rosa(1997)、许广月和宋德勇(2010)等为代表的“倒 U 型论”。他们认为经济增长与污染/?#29575;移?#20307;排放之间存在“倒 U 型”关系。(2)以 Holtz-Eakinhe 和 Selden(1995)、Friedl和 Getzner(2003)、韩玉军和陆旸(2009)等为代表的“其他形状论”。他们认为污染/?#29575;移?#20307;排放与经济增长间存在?#25345;?#38271;期变动关系,但并非“倒 U 型”关系。(3)以 Agras 和 Chapman(1999)、Azomahou et al.(2006)为代表的 EKC“不存在论”。不同研究结果带来的争议使 EKC 的检验方法和原则逐渐得?#28966;?#27880;。近年来,也有学者指出 EKC 理论和研究在模型设定、指标选取等方面存在诸多?#27605;蕁?#23613;管如此,一个基本的观点是经济因素是影响污染排放增长的重要因素。
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第三章   污染排放驱动因素的全过程治理模型和数据 ··············· 19
3.1  全过程治理模式 ·············· 19
3.2  时序分解模型 ········ 19
第四章   工业污染排放驱动因素的时序分解分析 ··············· 28
4.1  国?#20063;?#38754;时序分解及归因分析 ················· 28
4.1.1  国?#20063;?#38754;时序分解结果 ·········· 28
4.1.2  归因分析 ················ 34
第五章   工业污染排放驱动因素的空间分解分析 ············· 49
5.1  直?#26377;?#24212;空间分解分析 ············ 49
5.1.1  直?#26377;?#24212;空间分解结果及排名 ··············· 49
5.1.2  基于直?#26377;?#24212;空间分解结果的省区类型划分 ··········· 52

第五章   工业污染排放驱动因素的空间分解分析

5.1  直?#26377;?#24212;空间分解分析
5.1.1  直?#26377;?#24212;空间分解结果及排名
在了解全国及各省区工业SO2排放变动时序特征的基础上,进一步使用式(3-7a)-(3-7b)和附录 3 对各省区工业 SO2排放的空间差异进行分解。表 5.1 和表 5.2 分别给出了 2010 及 2015 年各省区工业 SO2排放全过程治理各环节的空间分解结果及其排名。当空间分解结果小于 1 时,表明该省区工业部门的某一效应值低于各省平均水平,具有良好的治理表现;相反,当空间分解结果大于 1 时,表明该省区工业部门在某一环节的治理表现低于各省平均水平。也就是?#25285;?#26576;一环节空间分解结果的数值?#38477;停?#34920;示该省区工业部门在这一环节的治理表现越好。
由表 5.1 可知,2010 年在工业 SO2排放源头防治环节表现较好的省区包括?#26412;?#26032;疆、青海、吉林和黑龙江等。表 5.2 则显示在 2015 年,除吉林工业部门的源头防治表现排名有所下降外,?#26412;?#26032;疆、青海和黑龙江 4 个省区的工业部门依旧保持了原有的排名优势。说明这些省区始终注重从源头防治环节减少工业 SO2的产生,较好地落实了源头减排的治理理念。尤其是?#26412;?#20854;时序分解及空间分解结果都有较好的表现。也就是?#25285;?#20174;时序变化角度来看,?#26412;?#30340;工业 SO2排放源头防治水平取得了较大的改善(表 4.6);从空间差异角度来看,其源头防治水平与其它省区相比也具有显著的优势。还可以发现,与 2010 年相比,广西、重庆、陕西在 2015 年的源头防治空间分解结果排名有了显著的提高,这与第四章对源头防治效应的时序分解结果是一致的(表 4.6)。相反,贵州、江西、内蒙古、山西、?#19981;鍘?#36149;州等省区在 2010 及 2015年 SO2排放源头防治环节的表现较差。

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第六章   结论与展望

6.1  主要结论与启示
6.1.1  主要研究结论
以 2010-2015 年中国 29 个省区工业 SO2排放数据为样本的实证研究可得到如下主要结论:
(1)有关国?#20063;?#38754;工业 SO2排放的时序分解分析。整体上,样本期间中国工业SO2排放总量有所降低,降幅为 16.55%。经济的发展是抑制工业 SO2的减排的主要因素。中国工业污染防治尚未摆脱“先污染,后治理”的方式,末端治理是促进工业SO2减排的主要环节,过程控制次之,源头防治对工业 SO2的减排作用最小。就过程控制环节的细分因素而言,能源强度和研发效?#31034;?#23545;工业 SO2减排?#20889;?#36827;作用;而研发强度和投?#26159;?#24230;是削弱过程控制环节工业 SO2减排作用的主要因素。就源头防治环节的细分因素而言,产业结构和能源结构是导致源头防治环节工业 SO2减排作用提高的主要因素;而煤炭污染强度则削弱了部分产业结构与能源结构为工业 SO2减排带来的积极作用。
(2)有关国?#20063;?#38754;工业 SO2排放变动关键驱动因素的归因分析。在组成全过程治理的各因素中,末端治理措施力度和能源强度是促进工业SO2减排的2个关键因素。其中,山东、河南、山西、内蒙古和江苏是增大末端治理效应负值贡献的主要省区;能源强度效应对 SO2减排的促进作用主要依赖于贵州、河南、湖南、湖北和广东。相反,投?#26159;?#24230;、煤炭污染强度是抑制工业 SO2减排的 2 个关键因素。其中,山东、山西、河南、河北和湖北是增大投?#26159;?#24230;效应正值贡献的主要省区;煤炭污染强度因素对中国总体工业 SO2减排较大的抑制作用主要归因于河南、山东、湖北、天津和广东。归因结果的对比分析显示,山东、河南、广东 3 个省区既是末端治理、能源强度因素方面表现较好的标杆省区,也是投?#26159;?#24230;及煤炭污染强度因素方面表现薄弱的预警省区,未能较好地兼顾两类因素的表现。
参考文献(略)


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