2000年-世界发展银行全球_Pollution_Charges_Community_Pressure_and_Abatement_Cost_of_Industrial_Pollution_in_China_32页_1mb

总结：污染收费、社区压力与工业污染治理成本在中国

核心内容

本文通过实证分析探讨了中国工业污染治理中污染收费和社区压力的相对作用及其对污染排放的影响。作者构建了一个工业有机废水污染排放模型，用于评估污染收费和社区压力对工业行为的激励效应，并估计了污染治理的边际成本。

主要观点

• 社区压力与污染收费的激励作用：社区压力可能在中国工业污染治理中起到与污染收费同样重要的作用。社区通过各种方式（如投诉、社会排斥、法律手段等）对污染企业施加压力，这种压力被量化为一个隐性排放价格。
• 隐性排放价格的估计：隐性排放价格是通过与显性排放价格（即污染收费）共同估计得出的，结果显示隐性价格至少与显性价格相当，表明社区压力具有显著的激励效果。
• 污染治理边际成本的估计：当前中国污染治理的边际成本约为污染收费的两倍，说明污染收费仅是总治理成本的一部分。
• 污染收费系统的有效性：中国自1982年起在全国范围内实施污染收费制度，已成为发展中国家应用最广泛的市场型监管工具之一。然而，该制度在执行过程中仍存在一些问题，如地区执行不一致、企业可能通过协商降低收费等。
• 实证方法的创新：本文首次使用污染排放函数对污染治理成本进行实证估计，结合了企业特征、市场价格、社区特征和污染监管等因素，为理解工业污染行为提供了新的视角。

关键信息

污染收费制度

• 实施时间：自1982年起，经过三年试点后在全国实施。
• 适用范围：几乎所有中国县市，约50万家企业被征收污染费。
• 收费依据：依据污染物排放量及浓度超过标准的程度进行收费。
• 补贴政策：企业可将最多80%的污染费用于污染治理投资。
• 处罚机制：若企业未达标，可能面临罚款或其他惩罚。

社区压力

• 形式多样：包括公民投诉、法律诉讼、社会排斥、产品抵制等。
• 影响因素：社区经济状况、教育水平、人口密度、环境质量等。
• 作用机制：社区压力通过影响企业的声誉、运营成本和监管环境，间接影响其污染排放行为。

污染排放模型

• 模型假设：企业通过最小化总成本（包括生产成本和污染处罚成本）来决定污染排放量。
• 模型公式：
  $$
  \text{minimize } C(x) + F(x)
  $$
  $$
  \frac{\partial C}{\partial x} + \frac{\partial F}{\partial x} = 0
  $$
  $$
  \text{MAC} = -\frac{\partial C}{\partial x}, \quad P = \frac{\partial F}{\partial x}
  $$
• 隐性排放价格：通过从总排放价格中扣除显性价格（污染收费）来估计，即：
  $$
  P2 = P - P1
  $$

数据与变量

• 数据来源：1994年全国随机抽样的1500家工业企业的数据，以及城市层面的平均工资、污染浓度和人口密度等数据。
• 变量分类：
  • 企业特征：行业类型、企业所有制、产出规模等。
  • 市场价格：工资、原材料价格、资本价格、能源价格等。
  • 社区特征：人口密度、平均污染浓度等。
  • 污染监管：污染收费、检查频率等。

实证结果

• 排放函数估计：企业产出规模对COD排放的影响弹性为0.63，表明存在规模经济效应。
• 污染收费的影响：污染收费对COD排放具有显著的负向影响，弹性接近-1。
• 社区变量的影响：人口密度和平均污染浓度对COD排放具有显著负向影响，而工资的影响则不确定。
• 隐性价格的下限估计：通过设定隐性价格的下限（即当隐性价格为0时），作者得出社区压力对污染控制具有重要影响。

结论

本文表明，社区压力在中国工业污染治理中扮演了重要角色，其激励效果至少与污染收费相当。污染收费虽然在一定程度上起到了作用，但其边际治理成本仅为实际治理成本的一半，说明社区压力在推动企业减少污染排放方面具有不可忽视的影响。该研究为政策制定者提供了关于如何结合正式和非正式监管手段以提高污染治理效率的重要参考。