我国渐进性环责险的swot分析及评估

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1、我国渐进性环责险的SWOT分析及评估摘要:在环境侵权救济理论和制度设计中,渐进性环责险制度发挥重要的作用,我国虽匕开展环责险试点,但渐进性环责险建设仍属空白。在此背景条件下,论文通过对我国面临的环境保护问题分析,对当前的环责险市场进行总结,接着对我国推广渐进性环责险的可行性进行了SWOT分析,最后介绍了现行的环境损害和风险评估的方法和标准,为我国环境保护事业的发展提供有益的参考。本文采集自网络,本站发布的论文均是优质论文,供学习和研究使用,文中立场与本网站无关,版权和著作权归原作者所有,如有不愿意

2、被转载的情况,请通知我们删除己转载的信息,如果需要分享,请保留本段说明。关键词:环境污染责任保险渐进性SWOT分析环境风险评估中图分类号:D922.24文献标识码:A当前我国存在严峻的环境问题,主要是一直以来采用粗放的生产方式而使得环境质量不断下降,同时随着经济增长当物质生活得到改善后,公众对环境质量的要求越来越高[1]。于是出现了环保管理落后于经济发展状况、环境质量落后于公众期望的情况[2]。目前我国由于环境污染而每年损失的经济效益匕占国内生产总值(GDP)的3%以上,在造成惊人资源浪费的同时,

3、也对居民的□常生活和身体健康产生了巨大负面影响[3]。当前我国环境污染事故责任损害赔偿的原则是责任个别化的纠纷解决方法,独立的环境责任赔偿制度尚未形成。面对频繁发生、影响广泛、危害严重、关系复杂的各类环境污染事故,我国脱胎于一般侵权理论的环境损害赔偿制度便暴露了出许多不足,环境污染企业所需承担的赔偿金额是巨大的,容易造成污染企业无力承担甚至被迫走上破产的绝境[4]。对受害者来说,环境污染企业一旦破产也会使其拿不到应有的赔偿而影响以后的生活。因此,将环境赔偿责任尽快地社会化,就成为现阶段解决这一问题

4、的一个世界性的趋势。环责险运用市场机制将环境污染责任发散,在保证绿色生产的同时也为企业带来Y多重保障。在这样的良性循环中,环责险评估发挥了纽带作用,使得工业企业更清晰的了解自身环境风险,优化生产科学管理,为环境保护和企业发展带来了双赢的效益。g前国内有关企业环境风险评估方面的研究较少,研宄内容集中于单一事件的风险评价。国外对企业环境风险评估的研究较多,偏重于量化模型与方法的建立[5]。本文详细地对我国环境责任保险(以下简称环责险)现状分析研究,对我国保险业推广渐进性环责险的可行性进行了SWOT分析

5、,指出企业环境责任风险中现有的评估方法,包括各部委制定环境损害的赔偿标准、企业突发环境事故风险评估指南,以及美国环保局现行的环境损害和人体受环境影响的评估办法。作为渐进性环境污染风险评估的方法参考,为开发适用于中国环责险的企业环境风险评估方法提供右用的参考。1.渐进性环责险发展历程环境污染责任保险是以企业发生污染事故对第三者造成的损害依法应承担的赔偿责任为保险标的的保险。20世纪90年代,我国环保部门联合保险企业开发了第一批环责险产品,在北方工业地区进行了试点销售,包括大连、沈阳、长春、吉林等城市

6、。但在这段时期内环责险开展的范围很小,仅限于几个城市,同时投保的企业也很少,并且赔付率也很低,最终没右在全国推开。直到2007年,随着国家层面重新启动环责险试点工作,一些地区也陆续开始进行新的尝试,如湖南省2008年将化工、有色、钢铁等18家重点企业作为投保试点,2009年1月中石化巴陵石化分公司等五家企业又投保平安保险公司的环境污染责任险。江苏省2008年7月推出了内河船舶污染责任保险,由人保、平安、太平洋和永安四家保险公司组成共保体共同承保。我国投保环责险的企业己经超过2.5万家次,保险公司提

7、供的风险保障金累计超过600亿元。根据环保部公开的信息显示,到2014年4月包括22个省(自治区、直辖市)的近5000家企业己经投保了环责险、具有风险保障能力,涉及重金属、石化、危险化学品、危险废物处置、电力、医药、印染等行业。2.我国保险企业渐进性环责险的SWOT分析SWOT分析法是基于?韧獠烤赫?环境和竞争条件下的态势分析,是企业战略制定、竞争对手分析的常用方法之一。所谓SWOT分析,就是将企业的各种内外部优势因素(Strengths)、劣势因素(Weaknesses)、机会因素(Opport

8、unities)和威胁因素(Threats),通过调查罗列出来,并按照一定的次序按矩阵形式排列,然后运用系统分析的思想,把各种因素相互匹配并加以分析,从中得出一系列相应的结论。2.1优势分析渐进性环责险的优势在于与传统的突发性、事故型环责险相比,能更好地覆盖渐进性污染的特殊风险,降低企业H常运营中的环境风险。大多数企业按照法规正常生产经营,在管理者不可预见的情况下,仍然存可能对生态环境造成损害[6],这个时候突发性环责险根据免责条款是无法保障的,所以需要渐进性环责险来进行补充。对于

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