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《西南农业大学》 2001年
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环保投资优化的理论和实证研究

刘峰  
【摘要】: 本文对环保投资优化问题进行了理论及实证研究。研究的基本思路是:从环保投资 需求和供给的的角度来考察环保投资的优化问题。本研究首先将最优的环保投资界定为 能维持可持续发展的所需的环境质量基础以及投资效率和效益最大化的环保投资,然后 从环保投资需求的角度考察如何预测为维持可持续发展所需的环境质量基础的环保投资 规模和结构,再从环保投资供给的角度考察如何满足这样一个环保投资需求以及如何实 现环保投资效率和效益最大化。本研究是在以下三个基本理论假定的基础上做出的, (1)政府作为环境质量的管理者,其行为目标是维持一个可持续发展的环境质量水平。 (2)社会各产业部门生产技术水平短期内不会发生显著的变化。(3)环境质量具有消 费性,个人和企业都愿意为消费一定的环境质量支付一定的价款。在研究中使用了福利 经济学理论、环境经济学理论、外部效应理论、公共物品经济学理论以及均衡分析、环 境经济系统的投入产出分析、宏观与微观层次相结合、理论研究和实证研究相结合、定 量分析和定性分析相结合等研究方法。本研究以重庆作为实证研究的案例。研究结论和 政策建议如下: 研究结论: 1.本研究认为能够维持可持续发展所需的环境基础的环保投资规模和结构是一优 化的投资规模和结构。在“政府作为环境质量的管理者,其行为目标是维持一个可持续 发展的环境质量水平”这一理论假定下,本研究构建了如下环境—经济投入产出模型, 根据该模型可估计出优化的环保投资规模和结构。该模型体系如下: (1).工业废物排放系数 F_(ij)~p=h_(ij)/X_i~p 用矩阵表示,即为产品部门的直接废物排放系数矩阵F~p为: F~p=(f_(ij)~p)_(mxn) 产品部门的完全废物排放系统矩阵D~p通过投入产出模型计算求得, D~p=F~p(I-A~p)~(-1)=F~p(B~p+I_n) I为单位矩阵;A~p为直接消耗系数矩阵;B~p为完全消耗系数矩阵。 (2).废物排放量 Q’二G·Z衅L+ZP·人(4) 0.It.I 丛:污染物(废水、废气、固体废弃物)排放总量。G:日内生产总值(GDPh 叮:被词查行业对口民经济的贡敝;人:被调查行业亿元产值污染沟徘放系刃;厂:为 居民污纹物排砍系跤:P为居民人口总竺. (3).环偎枉资沏模和幻构 令尸为环保投田的总规模,凡为削试污染物g的费用函羹,t为鹰物8的削减量. 】】 Pg。Z。,,P=ZP.(5) g·IB·I 该模型的优点在于能发映出经济发展、产业结构变化和人口增加对维持可持续发展 所岳的环境质量基础的环保投资规模和结构的影晌。 根推该模型预测的重庆市Zll-225年环保投资需求总量为:sl.40、53.57、56.12、 58.82、60.49、合计280.40亿元。其中污水治理需要投资181.33亿元,固体污染废物处 理需要投资 47.47亿元,大气污染物处理需要投资引.60亿元. 2.不同环保投资方式的效率差异较人。本文利用环境一经济投入产出模型对集中 投资进行环境保护的效率和分散投资与集中投资相结合的方式进行环境保护的效率进行 比较分析的结果显示,集中投资的效率更高。这主要是因为集中投资能充分发挥污染控 制专业分工的优势和环保投资的规模效应,从而提高了环保投资的效串.因此在环保投 资在尽且采取集中投资的方式,以发挥环保投资的规模效益,馒高环保投资的效率。 3.环保投资的经济效益具有很强的外部性,将环保投资外部性内化是增加环保投 资供给,提到环保投资效率和效益的落脚点。完全借助市场机制或政府行为都不能完全 有效地将环保投资的外部性内化,现实的选择是政府和市场同时在环保投资的供给中产 生作用,并取得一种行为平衡。环境质量足一种公共物品,但这井不排斥由市场(确切 地说是由私有或非政府部I])未供给这种物品的可能性。在某些条件下,由市场提供环 境物品既是必要的,同时也是有效率的.从经济学的角度看,采用市场手段总比政府辽 接干预耍更宫有效率,但由于环境质量间题的夏杂性和公共物品特点,市场手段所能适 用的范围和规模比政府干预更受限制。政府干预虽然在处理环境间题和环境物品产出人 面,一直处于主导地位.但这并不意味着它就是比市场方法更有江串的方法.一股米说, 政府干预所采取的一些环境政策往往注重于收人分配影一淡社会公平闷圆.所以说,政 府与市场在解决环境问题中和没有绝对的优势可言。这一结论可从六、七十年代两种社 会经济制度的国家尺有相同的环境问题这一事实焉到证明.换言之,“市场失效”和“计 划失灵”带来了不同汁会经济制度在环境破坏和污染方面的会聚或集结,唯一不同的足 后者的严重程度耍比前者大得多,而后者引起的环境污染与破坏还在继绞蔓延和扩人。
【学位授予单位】:西南农业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2001
【分类号】:F830.59;X196

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