基于绿色GDP核算遵义市环境污染损失的货币化计量

通过绿色GDP环境污染损失价值核算成本法,以2014年遵义市环境数据为基础,对该市环境污染损失进行货币化计量,结果显示遵义市2014年的环境污染损失成本较大.通过环境数据分析得出该市经济发展中存在的环境问题同时提出相应对策.     

浅谈绿色GDP的核算体系及其理论构造

文章在论述绿色GDP概念的基础上,总结了绿色GDP的理论基础并对其核算模型进行了比较分析。就自然资源耗减价值核算及环境污染损失价值核算等绿色GDP核算体系中的难点问题进行阐述,并提出全面实施绿色GDP的解决思路。     

农村水环境网络治理思路分析

农村水环境污染治理是一个复杂的社会系统工程,需要充分利用各种资源,有效协调各种利益关系。文章分析了农村水环境污染治理核心利益相关者及其利益关系,梳理了农村水环境污染治理资源,比较分析农村水环境污染治理的政府治理、公民社会治理、平行治理以及网络化治理四种治理路径,认为网络治理是农村水环境治理的重要趋势,进而提出以地方政府为主导,充分利用各种力量和资源的农村水环境网络治理框架。     

钱江源水环境污染与经济增长关系的实证研究

文章以环境库兹涅茨理论为基础,选择工业COD排放量、工业氨氮排放量和生活COD排放量表征水环境污染的综合水平,以人均GDP表征经济发展水平,分析地处钱塘江源头的衢州市水环境与经济增长的曲线特征。研究结果表明,2003—2013年,衢州市水环境库兹涅茨曲线大体呈现"倒N"型的变化特征,而单项指标中的工业COD排放量、工业氨氮排放量、生活COD排放量与人均GDP之间分别呈"倒N"、"U"和"倒N"的曲线关系。结论建议:衢州市应优化产业结构、转变经济增长方式,加大环境保护的投入力度、严格执行环保标准,加强生活污水的治理,以实现水环境与经济社会的协调可持续发展。     

城市绿色GDP的最优核算方法

绿色GDP是指从GDP中扣除自然资源耗减价值与环境污染损失价值后剩余的国内生产总值,又称可持续发展国内生产总值。绿色GDP概念是在1993年联合国统计署（UNSD）出版的《综合环境经济核算手册》中正式提出的。绿色GDP的含义一般有两个：一是产品的生产和经济的发展要在一个良好的自然资源和生态环境下进行;要合理、有效地开发利用自然资源,并符合经济的可持续发展要求。     

绿色海洋GDP核算实例研究

在海洋强国战略视域下，以高质量发展为主题，综合海洋资源、环境、生态和社会等因素，选取辽宁省作为研究区域进行海洋 GDP核算实例研究，将资源损耗价值、环境污染损失、生态效益价值、社会牺牲成本纳入绿色海洋 GDP核算中。通过阐述绿色海洋 GDP核算的内涵和方法，分析绿色核算在海洋经济核算中实施的可行性，对前期绿色海洋 GDP核算指标进行修正，并提出开展绿色海洋 GDP核算的保障措施，力求对转变海洋经济发展方式、加快实现海洋经济高质量发展做出有益贡献。     

深入开展水环境审计

水环境审计是政府、社会和公众全方位多角度参与的审计,是协调社会、经济、人类和环境和谐发展的纽带。针对我国水环境污染持续恶化的状况,保护水环境资源,防止水环境污染事故的发生,必须加强水污染环境审计,实施水污染环境审计的问责制度,加快水污染环境审计信息化建设,提高水环境审计水平,保证水环境审计的质量,走可持续发展之路。     

发展绿色GDP核算的必要性

绿色GDP是1993年联合国经济和社会事务部在修订《国民经济核算体系》(SNA体系)时，根据经济可持续发展理论提出的新的经济核算概念。绿色GDP的含义是：从GDP中扣除自然资源耗减价值与环境污染损失价值后剩余的国内生产总值。这一指标将自然资源和环境纳入SNA体系，被国外统计学者称为可持续发展的国内生产总值(Sustainable Gross Domestic Product)，简称SGDP，我国学者则     

基于空间计量经济学与EKC模型的中国省域环境污染分析

当前环境污染日趋严重,怎样在保持经济增长的同时尽可能减少环境污染成本成为热门的话题。环境污染往往与地理空间息息相关,从而可用空间计量经济学对其进行分析。文章依据扩展的EKC模型,截取了2014年我国31个省域有关变量的数据,将其归纳成环境污染、人均GDP等8个变量。值得注意的是,这里将环境污染损失进行了货币化。进而对8个变量进行了全局空间自相关检验与局域空间自相关检验,确定了其皆存在空间相关性,且得到了高—高和低—低集聚区居主导地位的结论。基于Geoda空间统计分析软件,估计了空间滞后模型和空间误差模型,并通过检验确定了我国2014年31个省域环境污染的最优分析模型为空间误差模型(SEM),证实了EKC模型"倒U"型假说。据结果发现我国现阶段各省域人均GDP位于"倒U"型曲线左侧,处于环境污染随着经济增长增加的初级阶段。其中,上海、北京等已临近转折点。同时,文章还分析了各省域人均GDP对环境污染损失的弹性,发现增长1%的人均GDP时,江苏的环境污染损失最小,陕西最大,并分析了造成这种现象的原因。基于上述结论与分析,对环境与经济发展协调给出了综合性的建议。     

迎接"绿色GDP时代"--国家统计局局长邱晓华谈绿色GDP核算体系的推行

根据国内外专家对不同案例的分析结果统计,环境污染损失约占GDP的3%～8%。因此,为实现可持续发展,中国必须充分重视对环境的保护,加强对自然资源的合理利用。重视环境成本与自然资源成本的核算,以绿色GDP作为衡量我们经济发展的重要指标。绿色GDP的计算是很复杂的,中国已经加强了在这方面的研究力度。     

山东省水土流失经济损失与生态价值损失评估

介绍了山东省水土流失现状，分析其危害，重点探讨了水土流失经济损失和生态价值损失的计算方法，建立经济损失计算模型，提出水土流失生态一经济面积边际比的概念，计算山东省县域边际损失比，并对其进行区域分布规律分析。     

中国环境污染经济损失估算：1993年

本文主要以国内的有关研究成果为基础，对中国环境污染造成的经济损失进行了估算，包括：大气污染、酸雨、水污染及综合因素污染四方面的经济损失估算。     

中国环境损失走势与政策建议

目前,中国环境状况是学术界争论的焦点。本文估计了1989～2005年的中国环境损失,并解释和预测环境损失的变化。近年来,中国环境损失持续恶化。受到政策因素和经济快速发展的影响,17年来的环境损失发展趋势呈现为正“N”型曲线。因此,必须促进环境技术的发展与应用,加强政府管理及环保法律法规建设,改变官员GDP政绩观,必要时甚至应牺牲经济发展速度。     

大气污染对人体健康影响的经济损失研究

采用修正人力资本法,分析大气污染对人体健康影响的经济损失的影响因素,估算大气污染引起的过早死亡人力资本损失和大气污染造成的慢性支气管炎发病人力资本损失,并以广东省为例,估算出大气污染对人体健康影响的经济损失约为112.1亿元。     

工业水污染税税率测算模型的构建与应用

］本文探索建立水污染税税率测算模型并应用设计水污染税率。首先,在比较国内外水污染税费制度的基础上,借鉴环境税和环境保护相关理论,将水污染经济损失模型与内梅罗修正指数模型相结合构建水污染税测算模型;第二,采用水污染税测算模型测算了2010年河北省水污染税税率水平应为14元/吨废水。这一标准远高于现行对每吨废水平均征收030元的标准,验证了我国水污染征收标准远不足以弥补治污成本的现状,应在环境税费改税改革中重新设计征税依据和税率水平。     

基于水污染损失的水资源耦合价值计算

本文从水资源的价值论出发，分析指出了水资源的整体价值是其本身价值、增加价值、损失价值相互作用和相互影响的耦合价值；探讨了基于水污染造成的水资源价值损失的计算方法，水资源耦合价值与水资源利用模式的关系；提出只有水资源耦合价值大于0，才是水资源利用的经济可行模式。     

以政府为主体的水污染减排体制构建

随着我国经济的不断增长,经济总量不断增加,资源环境的约束尤其是水污染却越来越严重,水污染减排形势严峻。导致水污染减排出现问题的原因,主要是两个方面：其一是水污染处理基础设施建设滞后;其二是水资源监管水平不高。但这只是表面原因,造成这些问题的渊源是经济增长与环境保护的矛盾,根源是制度。必须构建以政府为主体的水污染减排体制,由地方政府（财政）而不是企业为水污染减排负责,由地方政府缴纳水污染排放费,为本辖区的环境污染“买单”。     

新疆经济增长与水环境污染关系的实证研究

利用1986～2008年新疆的经济增长数据和水环境污染指标数据,通过协整分析理论得出新疆经济增长对水环境污染的影响非常显著,新疆经济增长带来了工业废水排放量和废水中化学需氧量的大量增加,从时间上来看,某一年度新疆经济的增长水平不仅会加剧本年度水环境污染的程度,还会对下一年度的水环境造成巨大的影响。环境库茨涅兹曲线模型分析了新疆经济增长与水环境污染指标之间的曲线关系,得出新疆工业废水的排放量与经济增长之间呈N型曲线关系,废水中化学需氧量与经济增长之间呈正相关线性关系。可见新疆目前的水环境污染程度仍在不断的加深。     

沙河水体污染经济损失估算

河流水体污染给流域内居民带来经济损失，其定量研究在国内涉及较少。本文以长江二级支流沙河为研究对象，以沙河流域附近无污染区为参照点，在研究区和参照区随机抽取样本人群，调查两区人群健康、农作物产量和渔业产量差异，利用环境经济学相关理论建立计算公式，估算沙河水体污染带来的年均经济损失。     

Pollution and corporate valuation: evidence from China

Environmental pollution brings severe challenges in the context of a high growing economy of China. Pollution events bring serious ecological cost to the environment, direct costs from sanction, and reputational damage to the listed firms. We study the market reaction to 145 pollution events in China during Jan 2008 and Feb 2015. We find that the 2-day cumulative abnormal returns (CARs) of pollution events are significantly negative, which shows the disciplining effect of the stock market on the listed firms. In addition, pollution events with sanctions have lower CARs than otherwise, which are heterogeneous among different sanction types such as shutting down, fines and rectification. Finally, water pollution has lower CARs than other pollution types. We find that direct economic loss is an important reason for the negative market reactions to pollution events.