源于社会压力的非正式性环境规制是否约束了中国的工业污染?

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英文标题:Whether Informal Environmental Regulation from Social Pressure Constraints on China's Industrial Pollution?

内容摘要:普通民众对环境污染的关注度不断提升、新闻媒体对环境破坏的披露不断升级,无形中给政府和排污企业带来了巨大的压力,并演变成一种“非正式性”环境规制。在环境服务的“需求—供给”理论框架中,考虑到行业的异质性特征,分析非正式性环境规制对中国工业污染的影响机制和总体效应。研究发现,虽然相比于正式性环境规制,非正式性环境规制的影响要小很多,但也直接促进了中国工业污染的治理。因此,有必要建立环境信息公开制度,完善公众参与环境决策的机制,从而形成政府、企业、公众协力保护环境的管理体制。

关键词:非正式性环境规制,工业污染,环境服务  informal environment regulation,industrial pollution,environ

GB/T 7714-2015 格式引文:[1].源于社会压力的非正式性环境规制是否约束了中国的工业污染?.[J]或者报纸[N].财贸研究,(20142):7-15

正文内容

  一、引言及相关文献回顾

  环境与污染问题开始成为中国普通民众最热切关注的话题,这不仅是因为收入水平提高后人们对高品质生活的追求,也因为在多媒体和互联网技术的普及下,社会舆论对中国各类污染事件报道的透明度不断增加。当人们对环境诉求得不到很好解决时,会积压并引起群体性冲突事件,如2007年福建厦门PX项目引发的“集体散步事件”、2011年浙江海宁丽晶能源公司污染环境引发的群众“堵路事件”、2012年的“什邡事件”和“启东事件”。根据相关统计数据,在中国由污染问题引发的各种大规模群体性事件每年以29%的速度增长(Tong,2013)。无论是普通民众对环境污染的关注度还是社会舆论对环境污染披露的透明度,都在无形中给政府和排污企业带来了巨大的压力,这种压力正演变成一股影响越来越大的“非正式性”环境规制。Shimshack和Ward(2005)在研究美国造纸工业的违规排污行为时,将社会信誉作为一项非正式环境规制变量,发现了其在控制污染和监管企业过程中的积极作用。Kathuria(2007)认为,印度存在着许多无序的生产者,这些污染源更多的是受到非正式环境规制的影响,并且验证了将报刊上关于污染的新闻作为非正式环境规制变量时对当地污染控制的作用。Langpap和Shimshack(2010同样将环境规制变量延伸到对私人活动的影响,他们调查了公众对环境污染的诉讼案件,指出公众监督和公共执法作为一种非正式性环境规制在美国水污染治理中发挥了显著的作用。Cole等(2013)以日本为例,说明即便是在发达国家,非正式性环境规制同样存在并且有着不可忽视的影响力。

  中国自1979年开始环境保护工作以来,建立了主要基于命令控制型的各类环境规制,如各项环保法律法规、排污许可证、污染企业“关停并转”、排污费制度等,这些正式性环境规制并没有解决日益严重的污染问题。许多研究都将原因归结为体制上的缺陷和监管的不得力。中国现行的环保体制赋予地方政府享有地方性环境规制的权利,因此企业面临的排污成本不仅存在区域性差异,而且取决于地方经济的发展程度(Wheeler,2000)。李猛(2009)就指出地方政府的环境监管行为具有显著的竞争性策略,并在整体上呈现“向底线赛跑”的趋势。地方官员并不会因为当地环境质量的改善而获得职务上的升迁,相反,他们会通过吸引污染行业来达到刺激经济增长的目的(Wu,et al,2013)。除了体制性的原因外,大量散落型、小规模、不易监管的微小型工业企业也是隐形污染源,它们缺乏技术、资金和设备,不可能按照环境规制的要求进行减排活动。

  Tietenberg(1998)发现,当正式性环境规制缺失或执行不利时,就会出现“信息披露”、“社会公众评级”等能够控制污染的工具,这些被看作是“非正式性环境规制”。正式性环境规制在控制工业污染上的不成功使得非正式性环境规制显得更加重要(Afsah and Wheeler,1996;Pargal and Wheeler,1996;Sternet,2002)。关于非正式性环境规制在中国工业污染治理过程中的作用还鲜有文献研究,但我们已经可以观察到这种源于社会压力的非正式性规制正在发挥着一定的影响,尤其是当正式性规制作用不完全时,其影响的重要性越来越明显,这也使得本研究更加有实际意义。本文通过控制行业的异质性特征,实证检验了非正式性环境规制对中国工业部门污染物排放的影响机制与总体效应。

  二、计量模型与变量说明

  (一)计量模型构建

  根据Pargal和Wheeler(1996)、Cole等(2005,2008)的思路,如果将污染物排放量当作是对“环境服务”的使用,那么污染就成为了除资本、劳动、能源和原材料以外的另一个生产要素。而污染供给被定义为生产部门在固定的区域内允许排放的最大量污染物,这就隐含着“污染价格”是对被污染地区的补偿或受到的惩罚。这样我们可以在一个环境服务的“供给—需求”框架下分析均衡的社会污染行为。行业的各种异质性特征决定着对环境服务的需求,政府通过正式的环境规制、社会通过非正式的环境规制提供环境服务的供给

  

  (二)变量说明

  1.被解释变量

  各行业污染物排放强度()。即单位产值的污染物排放量,它反映了新创造的单位经济价值对环境负荷的大小,也是衡量减排力度和技术效应的重要指标。

  2.“环境服务供给”变量

  环境服务供给()。即决定i行业“环境服务”的标准“供给”变量,由政府通过正式的环境规制、社会通过非正式的环境规制来提供。

  非正式的环境政策变量(INFORER)。以往的文献一般都假设非正式性环境规制取决于普通民众对环境问题的态度(Cole,et al,2008;Dasrrupta and Wheeler,1997)。Pargal等(1997)认为,非正式的环境规制包括许多不同的类型,如社会公众对损害其自身或者社会环境权益行为的揭露、诉讼和索赔,对污染企业的社会排斥,新闻舆论对职能部门的压力等。

  本文主要构建两个指标来反映中国各地区非正式环境规制的强度。(1)互联网上公众对环境问题的关注度(IRPI)。谷歌趋势①(Google Trends)以网页搜索和新闻搜索为基础,可以得到某个关键词在过去一段时间里的用户关注度,从而直接和客观地反映出社会热点和趋势。我们以“环境污染”作为关键词进行谷歌趋势搜索,并进行地区分类,可以得到所有省份的指数值。2012年云南曲靖铬渣污染事件受到了公众的强烈关注,因此当年云南省的环境污染关注度是中国大陆31个省份中最高的。其次是重庆市、天津市、江西省、安徽省、湖南省和北京市(见下页图1)。(2)公开媒体上关于环境污染新闻的报导量(IRPO)。我们同样以“环境污染”作为关键词进行百度新闻搜索,但将新闻源限定在各专业新闻网站、地方信息港和报纸杂志及广播电视媒体,然后将所得到的搜索结果进行筛选,保留关于实际污染问题报导的新闻,并进行地区分类统计(见图2)。

  

  

  正式的环境规制变量(政府的环境治理FORER、政府的环境监管FORGOV)。由于缺乏反映政府环境规制的直接指标,一般文献都采用代替数据的方法(Busse,2004)。本文以各地区的单位产值工业污染治理完成投资额(PCI)作为政府正式环境规制的代理指标。污染治理的投资体现了政府对本地环境的重视程度,以及对污染问题整治的决心,在一定程度上可以代表当地环境规制的强度。然而该指标具有明显的缺陷,即投资额与该地区的实际污染状况高度相关,也就是说,高PCI,一方面是由于当地环境规制较为严格,企业为达到规定的排污标准,从而进行相关的治污投资,但另一个方面也有可能是因为该地区的污染问题较为严重,需要投入更多以进行治理。为了克服这一缺陷,我们用各地区实际单位产值污染物排放量PEI②对PCI进行平减,定义为正式的环境规制变量FORER。这么做隐含的内在逻辑是:在排污总量相同的情况下,工业污染治理投资越多的地区,环境规制越严格。或者,当工业污染治理投资一样时,环境质量越好的地区,环境规制越严格。

  

  环境规制作为一种制度安排,是以书面法律的形式存在,其实施和执行的实际效果在很大程度上要取决于政府的环境监管力度。因此,环境监管力度FORGOV是正式的环境政策的另一方面。同样,也没有直接的数据来反映政府对环境规制的监管力度,我们用各地区历年单位产值环境污染立案数EVCN作为代理变量。该指标与工业污染治理完成投资额(PCI)有着同样的缺陷,即高EVCN,既可能是因为较为严格的监管力度,也可能是因为当地企业排污违法行为较为普遍,因此我们做相似的修正,用各地区实际单位产值污染物排放量PEI对EVCN进行平减,定义为正式的环境规制变量FORGOV:

  

  3.“环境服务需求”变量

  是决定i行业“环境服务”的标准“需求”变量,企业出于最小化成本的考虑,当面临非无限供给曲线时会沿着污染需求曲线调整排放量。这样环境需求曲线反映了企业的边际减排成本,企业减排的越多,它对“环境服务”的需求就越少。潜在的显著决定环境需求曲线的因素由各行业的异质性特征决定,主要包括:

  要素投入(KL)。Antweiler等(1999)、Cole等(2005)证实了行业的资本密集度与其单位产值的减排成本存在显著相关性。因此,通常认为严重依赖机器设备的行业比起劳动密集型行业有更多的污染,也就是说,可以假设随着资本劳动比增加,生产的污染强度变大。

  能源消耗强度(ENERGY)。高能耗行业,往往就是重污染行业。中国的能源消费结构极其不平衡,主要依赖煤炭(2010年占总能源消费的70.4%)。Fisher-Vanden等(2004)指出,中国能源消费强度的显著下降主要得益于工业部门煤炭消费的减少。煤相比于其他清洁能源,将产生更多的污染③,因此作为中间投入品的能源消费将是影响中国工业污染物排放的重要因素之一。

  企业规模(SIZE)。人们普遍认为,污染物排放可以看作是企业生产的附属品,当企业面临减排要求时,会将生产要素进行重新配置,这样减排活动就成为生产过程的一种投入。由于最有效的减排手段是污染治理设备的投入,所以可能存在规模经济效应,也就是说产出—污染的弹性小于1。

  生产率(TFP)。预期生产率水平越高的行业,资源的使用效率和管理水平越高,单位产值的污染物排放越低。而且高生产率的行业面对减排要求时,会有更多的能力和资源去完成。

  企业所有权性质(国有企业份额SOZs、外商直接投资企业份额FDI)。在中国现行的环境规制政策下,相比较于中小型私人企业,国有大中型企业更容易被监督和管理,但同时国有企业一般与政府的关系更加“密切”,这可能使企业在接受环境监督时有讨价还价的余地。外商投资企业对中国的环境影响也是不确定的。一方面,中国作为环境管制较为宽松的国家很有可能成为欧美等国转移国内污染行业的目的地国;另一方面,外资企业在生产时会参照其国内环保标准,使用比内资企业更加环保和清洁的技术,并且通过某种途径将这些技术在行业内外溢和被吸收,从而使整个行业的污染强度降低。

  创新能力(RD)。具有创新能力的企业会不断提高自身的生产效率,减少单位产出的投入需求(包括对能源使用的需求和污染物排放的需求)。预期越是注重R&D投入的企业,对“环境服务”的需求越少,污染物排放强度就越低。

  产能利用率(CU)。中国宏观经济一直存在着产能过剩的问题,耿强等(2011)指出环境保护体制上的缺陷是导致系统性产能过剩的原因之一。作为环境规制执行主体的地方政府很有可能为了竞争项目而降低管制标准,导致高污染行业“扎堆”,进而出现产能利用率不足的现象。同时,产能过剩的行业往往又会成为政府环保监管的重点对象。中国每年都公布的“重点行业淘汰落后产能的具体任务”中一个主要的淘汰标准就是环境污染指标。预期产能利用率越高的行业,越有可能是“清洁”行业。

  

  (三)样本选择及数据来源

  鉴于相关原始数据的可得性,本文使用的样本数据为2001-2011年。地区数据为除西藏之外的中国大陆30个省、市、自治区。对《中国统计年鉴》和《中国环境统计年鉴》④中各工业行业进行分类匹配,重新归类了19个工业部门为研究对象。本文所有数据根据《中国环境统计年鉴》、《中国环境年鉴》、《中国统计年鉴》、《中国工业经济统计年鉴》、《中国劳动统计年鉴》和各地方统计年鉴整理和计算得来。工业产值数据以2000年为基期,用各行业的工业品出厂价格指数进行平减。TFP变量的计算采用Levinsohn-Petrin非参数方法⑤。计算不变价格的物质资本存量时参照李小平、朱钟棣(2005)的方法,选取固定资产净值年均余额作为物质资本的投入,以固定资产投资价格指数进行平减。劳动投入用各行业在职职工人数表示。R&D资本存量的计算采用永续盘存法,折旧率假设为10%,借鉴Coe和Helpman(1995)的方法对R&D资本存量进行指数平减⑥。

  正式和非正式环境规制变量都是以地区为单位,但我们的研究对象是行业。为了将地区数据转变为行业数据,参照Cole等(2008),。其中:i、r、t分别代表行业、地区和年份;s表示在地区r中i行业占总工业产值的比重;RV代表地区r各环境规制变量值。

  三、计量结果及分析

  我们的实证模型以式(1)为基准。首先,只考虑工业污染物排放强度与正式性环境规制(FOREV、FORGOV)与非正式性环境规制(IRPI、IRPO)的关系。然后加入行业特征变量,包括能源消耗强度(ENERGY)、资本劳动比(KL)、企业规模(SIZE)、生产率(TFP)、外商直接投资(FDI)、国有企业份额(SOZs)、产能利用率(CU)、研发投入(RD)。前三列中的解释变量只放入了正式与非正式性环境规制变量,在此基础上,后三列控制了反映“环境服务需求”的行业特征变量,分别用固定效应(FE)、随机效应(RE)和OLS混合估计模型。根据F统计量检验、LM统计量和Hausman统计量检验的检验结果选择最合适的方法。为了克服异方差,我们给出了经过怀特(White)稳健标准差纠正的t统计值⑦。

  空气污染和水污染对普通民众日常生活的影响最易察觉,也是人们关注的焦点和新闻媒体报道的重点。其它的一些污染物,如碳排放等温室气体和固定废物排放,并不容易被普通百姓切身感受,因此进行Google关注度搜索以及公开媒体污染新闻报导统计时,只有空气污染和水污染能够得到按地区分类的可用数据。所以式(1)的被解释变量分别选用工业废水排放强度和空气主要污染物的工业排放强度。结果见下页表2和58页表3。

  在中国环境问题变得格外“敏感”后,普通民众对自身健康与污染之间关系的关注度持续高涨。信息透明度的提升使得舆论可以向公众告知更多的关于环境和污染的信息。这些无形的非正式性环境规制对中国的环境质量改善起到了显著的积极作用。首先,以谷歌趋势搜索“环境污染”得到的关注度指数来衡量的非正式性环境规制有效地减少了工业排放强度,关注度每提高1%,工业的排放强度将减少0.0379%~0.0135%。普通民众对环境污染关注度的提高并没有显著地减少工业废水的排放强度,这可能是因为水污染更不易被大众所感知,但空气质量的好坏是所有人每天都可以了解和感觉到的,所以普通民众会对空气质量造成更大的非正式性环境规制压力。媒体上所披露和报导的环境污染新闻,对工业废水和工业排放强度都起到了很好的抑制作用。普通民众有可能并不知晓的污染问题能够被媒体调查得知并公开,从而引起更多人的关注和形成更大的影响力。回归结果证实,在工业废水排放强度的减少中,媒体舆论压力的作用更加显著和强烈。

  在正式的环境规制变量中,污染治理投资显示出与工业污染物排放强度显著负相关,回归系数值说明污染治理投资每提高1%,工业废水和工业排放强度将分别减少0.194%~0.445%和0.279%~0.402%。在加入非正式性环境规制后,污染治理投资的环境产出效应有所提升,这表明在普通民众的较大压力之下,政府的治污行为具有更好的效率和反响。以环境污染立案数衡量的环境监管强度的系数符号与预期一致,但在回归中并没有表现出显著性。这可能是因为,政府的环境治理投资是地方财政预算中的经常性项目,体现了政府保护环境的意愿以及政府主要领导人对环境工作的投入,但环境监管的强度并没有成为官员晋升的考核项目,也无法进行量化比较。所以,环境监管的强度虽然对环境改善起到了积极的作用,但还不明显和强烈。

  最后,分析代表着“环境服务需求”的行业异质性变量对工业污染排放强度的可能影响。在以工业废水和工业排放强度作为研究对象的情况中,能耗强度越大的行业,排放强度也越大,这与我们的预期相一致。然而在环境规制的作用下,我们发现这种影响的程度有所降低,并且正式的环境规制比非正式的环境规制的作用要更明显。这从一个侧面反映出严格的环境规制不仅可以减少污染物的排放,也能有效地降低单位产出的能耗。人们通常认为污染行业的资本密集度更高,但也有文献指出资本密集型行业因为拥有更加清洁的技术,反而产出并不是那么高排放(Dinda,2005)。表2的回归结果证实,人均资本量越高的行业,工业废水的排放强度越大,并且在1%水平上显著,但对工业的排放强度并没有起到显著性作用。变量SIZE在所有模型回归中的符号都为负且系数绝对值均小于1,表明规模企业更有能力投资治污设备和进行环境技术创新,对环境的投入存在着规模效应。FDI的环境效应并不确定,存在着“污染光环”和“污染避难所”两个相反的理论,表2和表3的结果显示,FDI表现出了与中国工业污染物排放强度稳定的显著负相关性,并且在环境规制的作用下,系数值变得更大。这体现出FDI的流入对中国的环境改善起到了正面的作用,其中的原因可能是FDI带来了较为先进的环保技术,也可能是外资引导当地产业结构向低耗能、低污染方向转移。同时,在华投资的跨国公司对当地的环境控制标准的遵守更加严格。变量SOZs并没有得到显著性的回归结果,但就系数符号而言证实了国有企业在环境产出中起到了不确定的作用。虽然国有企业因“引人注目”而更易受到监管,但与政府的“良好”关系和在地区经济中的重要地位,反而容易“讨价还价”。生产率更高的企业,越有能力和动机进行节能减排的生产活动,然而如果在放任污染情况下,这种生产率的优势中并不能表现出对环境的积极作用,回归结果表明,当存在正式和非正式的环境规制后,TFP变量的系数会大大增加,这说明地方政府严格环境管制会激发那些生产率高的企业采用更为先进的环境友好型技术和更有效地利用能源。工业行业的R&D投入对该产业的污染物排放强度具有显著的抑制作用,这与理论预期相一致。研发强度大的行业,具有较高的生产率,单位产值的能耗也较低,同时这些行业因为对R&D比较重视,也会在政府严格环境规制后,迅速地进行相关环境技术的研发活动和技术创新。产能利用率变量CU在所有的结果中并没有表现出显著性,不过表3的结果显示出产能利用率越高的行业,单位产值的工业废水排放量越低,表明我国产能过剩的行业具有较高的污染密集度,但在政府较为严格的环境规制下,经过“关停并转”等一系列措施使其得到了一定的控制。

  

  

  四、主要结论与政策建议

  本文在环境服务的“需求—供给”分析框架中,考虑行业的异质性特征,分析了以普通民众对环境污染的关注度和新闻媒体对环境污染事件报道的透明度为代表的非正式性环境规制对中国工业污染的影响机制和总体效应,得到一些基本结论:首先,非正式性环境规制对中国工业污染排放强度的下降起到了积极的作用,但作用还远低于正式性环境规制。其中,普通民众对环境污染的关注度有利于降低工业的减排,而新闻媒体因为具有更充分的信息来源而对工业废水的减排起到积极作用。其次,对行业异质性与工业污染关系的检验表明,企业对环境的投入存在着规模效应,规模越大的企业减排积极性越高。除此以外,高生产率和高R&D投入的行业也具有低排放特征。国有企业并没有因为其特殊的身份,而成为推动环境改善的积极因素,同时在中国存在着产能越是过剩的行业,污染强度越高。

  本研究所蕴含的政策含义也是非常明显的。非正式性的环境规制作为中国环境污染治理中一股积极的力量,如何才能发挥更加重要的作用?关键在于普通民众对环境信息的知情权。这就需要政府拓宽环境信息的公开渠道,增强信息公开的广度和深度,建立环境信息公开制度,并且完善公众参与环境决策的机制,将公益诉讼、环境权益、排污许可等制度纳入法律文本中来。通过环境信息公开促进公众参与环保,从而建立一种政府、企业、公众协力保护环境的管理体制,这将是一项有效且成本较低的环境管理制度。

  ①“百度指数”也具有类似的搜索功能,但其提供的历史数据只从2006年开始,因此本文采用“谷歌趋势”的搜索指数结果。

  ②各地区单位产值污染物排放量PEI,是工业废水、工业、工业粉尘、工业烟尘和工业固定废物五大污染物排放量的累加。

  ③来自于火电厂煤炭的燃烧所产生的、氮氧化物和粉尘是最主要的大气污染源。

  ④2000年之前,《中国环境统计年鉴》中对各行业的污染物排放数据统计为17个行业,之后细分成30个行业。

  ⑤L-P非参数方法在计算TFP时需要用中间投入品充当代理变量,本文用能源消耗量作为中间投入品。

  ⑥R&D价格指数PR=0.5P+0.5W,P是工业品平均出厂价格指数,W是职工平均工资指数。

  ⑦在回归之前对所有变量都进行了单位根和协整检验,对于没有通过检验的变量,模型设定中不再赘述。

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