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污染源普查助力环保产业发展

日期:2016-11-04    来源:中国经济时报

国际节能环保网

2016
11/04
10:21
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关键词: 污染源普查 环保产业 环境保护

近日,国务院发布《关于开展第二次全国污染源普查的通知》(下文简称《通知》)称,根据《全国污染源普查条例》规定,我国将于2017年开展第二次全国污染源普查。

毋庸多言,我国在经济发展快速增长的过程中,对于环境的压力早就显而易见,为此,我国也出台大量政策改善这一现状,而全国污染源普查是重大的国情调查,是环境保护的基础性工作,早在2007年开展的首次全国污染源普查,就对我国环保工作的开展发挥了重要作用。但经过了10年的发展,工业经济的增长、社会人口结构的变化、农村面源的杂乱,以及污染源类型、分布、规模和性质的转变都显示开展第二次全国污染源普查很有必要。

《通知》提出,开展第二次全国污染源普查,掌握各类污染源的数量、行业和地区分布情况,了解主要污染物产生、排放和处理情况,建立健全重点污染源档案、污染源信息数据库和环境统计平台,对于准确判断我国当前环境形势,制定实施有针对性的经济社会发展和环境保护政策、规划,不断改善环境质量,加快推进生态文明建设,补齐全面建成小康社会的生态环境短板具有重要意义。

据悉,此次普查分为三个阶段,今年四季度至明年年底,完成第一阶段,即前期准备;到2018年底是第二阶段,完成普查并建设数据库;第三阶段在2019年,对普查验收、数据汇总和结果发布。

可见,依法开展第二次全国污染源普查工作,不仅有利于我国制定实施有效环境保护政策规划,也可不断提高环境治理系统化、科学化、法治化、精细化和信息化水平,而这些推动需要一个基础,就是环保产业的发展。换句话说,第二次普查的开始也是环保产业得以发展的又一利好政策。

业内人士表示,在“城市生活”治理市场已趋饱和、“农村生活”治理市场正开始发育的同时,前期因为执法监管不到位而没能真正发育起来的是工业企业污染治理的市场。这次普查,将开启最为庞大的工业企业污染治理市场,将为环保产业的发展带来新的增长动力。

而在首次全国污染普查工作完成之后,对环保产业的促进作用就已经显现。近10年来,我国依靠首次普查掌握的关于污染的数据,不断扶持环保产业以满足持续增长的环保治理需求。

除去普查的红利政策之外,我国也从其他方面入手加大对环保产业的支持力度,据估计,在“十三五”时期,环保产业全社会总投资有望达到17万亿元,比“十二五”有大幅提升。

其中,确保数据真实是关键。涉及到环保相关数据时,造假手段总是层出不穷。据统计,仅在2015年,全国共发现2658家污染源自动监控设施存在不正常运行、弄虚作假等问题,有17省区市立案78起。

有媒体报道称,诸如“戴口罩式”的造假术,在很多地方也有不同版本,有的将采样管插入矿泉水瓶,有的在监测软件上留“后门”等。以前造假主体多是企业,而最近的西安环境数据造假事件竟然是本该为数据真实性把关的环保部门监测人员。

究其造假原因无非来自两方面:一是企业趋利本质决定。二是政府照顾政绩和考核压力驱使。监测污染数据尚且遭遇了不少阻力。那再看普查全国污染源这项工作,其面向对象复杂,包括工业污染源、农业污染源、生活污染源、集中式污染治理设施、移动源及其他产生排放污染物的设施;普查内容包括基本信息、污染物种类和来源、污染物产生和排放情况、污染治理设施建设和运行情况等。普查全国污染源远比监测污染数据复杂,阻力自然不会少,因此,如何确保数据的真实性成为关键。

对此,《通知》要求,污染源普查对象有义务接受污染源普查领导小组办公室、普查人员依法进行的调查,并如实反映情况,提供有关资料,按照要求填报污染源普查表。任何地方、部门、单位和个人都不得迟报、虚报、瞒报和拒报普查数据,不得伪造、篡改普查资料。

除此之外,我国还将全面贯彻实施依法普查的要求,依法追究各类主体数据造假责任,从顶层设计上建立“不敢造假”的制度环境。在普查过程中,通过与宏观社会经济数据、卫星遥感调查数据、环境监测数据和环境统计历史数据及其他专项调查数据相比对,使各类主体“不能造假”,确保数据真实性。

而在保证普查数据准确上,我国将建立数据质量控制体系,制定数据质量管理技术规定和相关工作细则等制度,从普查方案设计、普查人员选调和培训、污染源清查、普查表填报、普查数据审核汇总、处理和上报的全过程进行质量监控。提升卫星遥感、无人机等调查手段和互联网、移动终端等信息化技术的应用,同时将普查数据与其他相关领域的关联数据信息进行比对验证,在提高普查效率、减少被调查对象负担和调查成本的同时,保障普查数据的质量。

以此来看,我国对于第二次开展全国污染源的普查已经做了相当充分的准备,面对大众都关心的数据造假问题也从法律上做出规定,对于普查对象不履行相关义务的,将承担相应的法律责任,相信经过多方努力,虽不能完全避免造假事件的发生,但是重压之下,必然会让数据真实性更“真”。

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