美国马萨诸塞州《减少有毒物质使用法》

1989年,美国马萨诸塞州(麻州)通过了《减少有毒物质使用法》(以下简称TURA),旨在促进安全和清洁生产,并提高麻州企业经济效益。与此同时,该州还成立了减少有毒物质研究所(以下简称TURI),以帮助麻州企业在生产过程中减少并消除使用有毒物质。麻州TURA在美国同     

国家可持续发展实验区科技计划实施现状及成效

国家可持续发展实验区是我国实施可持续发展战略的重要实验示范基地。多年来,秉承科技支撑发展的原则,实验区开展了一系列科技创新及实验示范。在对现有实验区开展实地调研和问卷调查的基础上,从计划类别、经费来源、参与形式、应用领域等方面,分析了"十一五"以来实验区承担的各类科技计划项目实施现状,并对项目实施成效进行了总结分析。分析发现,实验区承担的各类科技计划项目,通过破解区域发展制约因素,取得显著社会效益;突出科技示范与引领,科技支撑能力不断提升;创新了管理机制与模式,积累了丰富的项目管理经验;通过部门联动,科技惠民计划成效凸显。文章通过探寻科技在实验区建设中的引领和带动作用,发现实验区项目对接的特点与规律,查找实验区科技创新存在的问题与不足,提出了科技支撑实验区发展的对策与建议。     

2015年我国二氧化碳排放强度要降低3.1%以上

<正>2015年3月5日上午9时,十二届全国人大三次会议在人民大会堂开幕,听取国务院总理李克强作政府工作报告,审查计划报告和预算报告.李克强表示,要打好节能减排和环境治理攻坚战.环境污染是民生之患、民心之痛,要铁腕治理.2015年,二氧化碳排放强度要降低3.1%以上,化学需氧量、氨氮排放都要减少2%左右,二氧化硫、氮氧化物排放要分别减少3%左右     

碳中和背景下“互联网+植树”的公众参与意愿及其对政府和企业主导模式的选择

为进一步激发公众在碳中和背景下参与植树造林的积极性,基于知信行理论和计划行为理论,采用问卷调查法并运用结构方程模型,实证分析公众参与不同“互联网+植树”模式的意愿动因及其行为选择。将我国现有的“互联网+植树”模式归纳为2种,分别是以“蚂蚁森林”为代表的企业主导模式和以“互联网+全民义务植树”为代表的政府主导模式。通过实证结果可知：环境认知和感知行为效能显著正向影响公众参与态度;态度和感知行为效能显著正向影响公众参与意愿;感知行为效能可以直接或间接激发公众参与意愿。主观规范对公众参与态度和意愿都没有显著影响,即外部环境并不能有效激励公众的参与行为。参与意愿显著正向影响2种模式下的公众参与行为,但选择参与“蚂蚁森林”行为的路径系数要大于“互联网+全民义务植树”的路径系数。最后,提出“互联网+植树”应当通过普及环境知识、打造融合平台、开辟互动渠道等方法来促进公众参与行为的提升。     

美国新环境管理与政策模式:自愿性伙伴合作计划

近年来,美国推行了一系列灵活而切实的环境政策和计划——自愿性伙伴合作计划,环境管理模式为鼓励性模式,鼓励企业超越现行的环境规定和标准,取得更佳的环境表现。本文介绍了美国的自愿性伙伴合作计划的产生背景和有代表性的计划内容。     

美国与欧盟的农业环保计划

美国和欧盟实施的农业环保计划总体上分为三类：一是以奖励或补贴为基础的自愿性计划，二是以税收和规定为基础的强制性规定计划，三是以遵守环保规定为条件享受政府补贴的交叉遵守计划。     

基于TPB的通航企业事件信息自主上报意愿影响因素研究*

为探讨通航企业不安全事件信息自主上报意愿的影响因素,基于扩展计划行为理论的分析框架,采用结构方程模型和差异显著性分析,对我国通航企业170份样本数据进行分析。结果表明:企业性质、规模和成立年限显著影响企业事件信息报告行为意向。其中,国有企业行为意向显著高于民营企业,500人以上较大规模企业行为意向显著高于500人以下较小规模企业,成立3 a以上企业的行为意向显著高于成立3 a以下的企业。此外,通航企业不安全事件自主上报的行为意向直接影响因素包括行为态度、主观规范、知觉行为控制、感知成本及认知,间接影响因素是感知成本与感知收益、示范性规范与指令性规范。     

土地供应计划对房价的传导机制研究

论文在借鉴四象限模型的基础上从理论上剖析了土地供应计划对房价的传导机制,并通过构建住房市场的存量-流量模型,利用湖南省2010-2013年14个市（州）的市本级面板数据,实证检验了土地供应计划对房价的传导机制。研究结果表明：土地供应计划的实施影响开发商预期,预期效应引致开发商的投机行为,进而对房价产生显著负影响,保障性住房用地占住宅用地的比例及供地计划实施率对房价产生显著负影响且影响强度不同,土地供应计划供地结构对房价的贡献大于计划实施率,该结论可为相关部门制定科学可行的供地计划提供重要决策参考。从单个因素分析,开发商的预期效应对房价波动的影响大于消费者预期效应对房价的影响;综合各需求面和供给面的因素分析,需求面因素对房价的影响程度大于供给面因素对房价的影响程度;上一期住房存量的增加进一步推动了房价的上涨。