On the need for system-theoretic hazard analysis in the process industries

Most process hazard analysis (PHA) studies today are conducted using traditional methods such as the hazard and operability study (HAZOP). Traditional methods are based on a chain-of-events model of accident causality. Current models of accident causality are based on systems theory and provide a more complete representation of the causal factors involved in accidents. Consequently, it is logical to expect that PHA methods should reflect these models, that is, system-theoretic hazard analysis (STHA) should be used. Indeed, system-theoretic process analysis (STPA) has been developed as such a method. STPA has been used in a variety of industries but, at this time, it has not gained acceptance by the process industries. This article explores the reasons for this situation. Expectations for PHA in the process industries are examined and issues for the application of STPA in the process industries are discussed. It is concluded that a variety of matters must be addressed before STPA can be considered as a viable PHA method for the process industries and the case for the use of STHA in the process industries is not yet proven.     

中国工业CO_2排放的行业间传导网络及协同减排

工业是碳排放的主要部门,科学识别工业CO_2排放的行业间传导并揭示其联动结构对于跨行业协同减排具有重要的理论和现实意义。本文基于1991-2012年中国工业36个两位数行业数据,在VAR模型框架下,利用Granger因果检验方法对CO_2排放的行业间传导关系进行了识别,并从关系视角出发,借助社会网络分析方法(SNA)揭示工业CO_2排放行业间传导的整体和个体网络结构特征,研究发现:工业CO_2排放的行业间传导呈网络结构形态,网络密度在1-6期的滞后阶数下呈先升高后下降的趋势,并且在滞后2期达到最高;燃气生产和供应业、电力热力生产和供应业、服装业、造纸及纸制品业、木材加工业具有较高的度数中心度、中介中心度、接近中心度,在网络中处于核心位置,并发挥中介和桥梁作用;在CO_2排放的行业传导网络中,煤炭采选业、黑色金属矿采选业、有色金属矿采选业等10个行业属于经纪人板块,医药制造业、饮料制造业、化学纤维制造业等9个行业属于净受益板块,金属制品业、塑料制品业、农副食品加工业等11个行业属于双向溢出板块,烟草加工业、石油加工及炼焦业、燃气生产和供应业等6个行业属于净溢出板块。基于上述结论,本文提出了工业CO_2排放的跨行业协同减排思路。     

土地城镇化与人口城镇化的非协调性和互动关系

土地城镇化与人口城镇化失调是我国目前城镇化进程中的一个突出问题。但对各地区土地城镇化与人口城镇化的非协调性进行全面系统分析的研究相对较少。此外,鲜有研究对土地城镇化与人口城镇化之间的互动关系进行实证检验。本研究利用我国2005—2013年间的省级面板数据考察各省级行政区土地城镇化与人口城镇化的非协调性,并通过构建和估计面板向量自回归模型探究土地城镇化与人口城镇化之间的互动关系。研究发现,土地城镇化与人口城镇化的非协调性存在着显著的时空差异。在样本期的后半段(2009—2013年),多个省级行政区人口城镇化滞后于土地城镇化的程度有所加深。根据全样本期内土地城镇化与人口城镇化非协调性的严重程度,可将各省级行政区划分为5个等级。城镇常住人口变化对建成区面积变化具有显著的正向影响;建成区面积变化对城镇常住人口变化的影响方向虽然为正,但该影响不具有统计显著性。从而表明人口城镇化对土地城镇化起到了推动作用,但土地城镇化却未能有效地带动和促进人口城镇化。此外,第二、三产业增加值变化对城镇常住人口变化具有显著的正向影响。研究从改革新增建设用地指标分配方式、抑制城市空间粗放扩张及推动户籍制度改革和基本公共服务均等化等方面提出了促进土地城镇化和人口城镇化协调发展的政策建议。     

我国城镇化进程中碳排放影响因素的实证研究

利用1980—2013年间的城镇人口与碳排放数据,选取城镇化进程中影响碳排放的城镇化水平、城镇建设用地面积、第三产业增加值、人均可支配收入、城镇人均绿化面积等因素,实证分析了城镇化对我国碳排放的影响程度,并利用格兰杰夫因果关系与误差修正模型分析了二者的因果关系与时间效应。最后,从降低工业碳排放、加快低碳城镇化试点建设、推进低碳社区发展,促进新能源发展等方面提出了相关建议。     

浙江省碳排放与经济增长的脱钩关系及驱动因素研究

运用IPCC参考方法、Tapio脱钩模型、协整分析和Granger因果检验,研究了浙江碳排放特征及其驱动因素.结果表明:碳排放量呈增长趋势,碳排放强度呈下降趋势,多数年份碳排放与经济增长之间呈"弱脱钩"状态;经济增长、外贸和人口增长对碳排放正向驱动,能源效率和城市化对碳排放负向驱动;经济增长、外贸、城市化和人口增长是引起碳排放增长的单向Granger原因,能源效率与碳排放互为Granger原因.     

环境损害赔偿之关键前提:因果关系判定

近年来,随着经济的快速发展,我国环境污染事故频繁发生,随之引发的环境损害问题越发严重。然而由于技术的局限性,大多数损害得不到赔偿。因果关系判定,作为环境损害赔偿的关键前提,正是我国面对环境污染事故频发而亟待解决的问题。本文首先基于环境损害的因果链条,以科学严谨的角度,构建了一套适合我国且具有可操作性的环境损害因果关系判定程序;而后,为了避免由于环境系统的复杂性而导致该程序无法顺利进行的情况发生,本文对国外先进的因果关系判定原则进行了分析,并以此建立了判定程序和判定原则相结合的因果关系判定体系,该体系旨在帮助遇到"瓶颈"的判定程序能够按照体系中的判定原则以一种"迂回"的方式继续进行。本文所构建因果关系判定体系,在保证科学严谨性的同时,兼顾了实用性和时效性,避免了因果关系判定这一关键环节陷入无休止的考证和证明之中,对环境损害赔偿体系的建立具有重要的理论意义与技术支持作用。     

辽宁省入境旅游与经济增长关系的协整分析

收集1989---2009年辽宁省入境旅游消费和GDP数据，运用单位根检验、协整分析、Granger因果检验等动态计量经济学方法对该地区入境旅游消费和经济增长间的关系进行实证分析，得出两者之间存在长期均衡关系，并互为Granger因果关系。     

基于协整和因果分析的我国安全生产宏观政策干预研究

为进一步分析我国安全生产政策的实施效果及存在问题,根据政策时效干预度量化模型,采用协检验、格兰杰因果检验和脉冲响应分析等计量方法对1978-2006年我国特别重大事故发生趋势与政策时效干预力度关系进行量化分析,得出特别重人事故的发生与政策时效干预力度问存在长期均衡关系,且在10%的显著水平下,特别重大事故的发生是政策时效干预力度加强的格兰杰原因.同时分析表明,目前我国安全生产政策干预表现出两大缺点:被动性和滞后性.因此,应逐步开展生产安全事故宏观预警与政策模拟等研究,为提高安全生产宏观政策干预的主动性和前瞻性提供技术支持.     

中国人口结构对碳排放量影响研究

从人口结构角度探讨碳排放问题,有利于正确判断和把握影响碳排放量的人口因素,有的放矢地制定碳减排政策,应对我国经济发展方式的转变有着重要的理论和现实意义.本文利用我国1995-2007年碳排放量、人口总数、人口的城市化率、老龄化率和反映人口消费结构的恩格尔系数第二产业从业人口比重等时间序列数据,运用协整理论、格兰杰因果检验和多元回归模型作为分析工具,对我国人口结构与碳排放量之间的关系做了实证分析.结果发现:①1995-2007年间,人口结构中的人口城市化率、人口的消费结构、第二产业从业人口比重对碳排放量均存在正向影响,而人口规模对碳排放量的影响在模型中却表现为负效应;②相对于人口规模,人口的结构特征对碳排放量的影响越来越大,其中人口的城市化率对碳排放量的正向影响最大,说明中国的碳排放量与城市化的进程存在着密切关系;③人口的老龄化对二氧化碳排放量具有负效应,人口老龄化的加快对长期碳排放有抑制作用,所以在未来实现碳减排会逐渐成为可能.最后,针对分析结果,探讨了未来我国的碳减排策略,以期能有效地控制人口因素对我国碳排放增长的影响.     

Global Warming and Global Dioxide Emission: An Empirical Study

In this paper, the dynamic relationship between global surface temperature (global warming) and global carbon dioxide emission (CO₂) is modelled and analyzed by causality and spectral analysis in the time domain and frequency domain, respectively. Historical data of global CO₂emission and global surface temperature anomalies over 129 years from 1860–1988 are used in this study. The causal relationship between the two phenomena is first examined using the Sim and Granger causality test in the time domain after the data series are filtered by ARIMA models. The Granger causal relationship is further scrutinized and confirmed by cross-spectral and multichannel spectral analysis in the frequency domain. The evidence found from both analyses proves that there is a positive causal relationship between the two variables. The time domain analysis suggests that Granger causality exists between global surface temperature and global CO₂emission. Further, CO₂emission causes the change in temperature. The conclusions are further confirmed by the frequency domain analysis, which indicates that the increase in CO₂emission causes climate warming because a high coherence exists between the two variables. Furthermore, it is proved that climate changes happen after an increase in CO₂emission, which confirms that the increase in CO₂emission does cause global warming.