京津冀大气污染问题的环境伦理归因研究

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1、分类号:C93密级:公开UDC:编号:201421703032硕士学位论文京津冀大气污染问题的环境伦理归因研究论文作者:刘应振学生类别:全日制学科门类:管理学学科专业:工商管理指导教师:胡悦职称:教授资助基金项目:基于环境伦理的京津冀大气污染治理研究(河北省软科学研究计划项目)DissertationSubmittedtoHebeiUniversityofTechnologyforTheMasterDegreeofBusinessManagementAttributionResearchoftheAirPollutioninBeijing-Tianjin-He

2、beiBasedonEnvironmentalEthicsbyLiuYingzhenSupervisor:Prof.HuYueNovember2016摘要近几年来,我国大部分地区遭遇严重的大气污染问题,尤其以京津冀地区严重雾霾天气最为突出。在2014年、2015年的国家环境质量公报中,空气质量相对较差的前10位城市中,京津冀地区的城市占绝大多数,PM2.5,PM10,碳氧化物、氮氧化物等指标均超标。雾霾天气反映出我国当前最严重的环境问题是大气污染问题,此刻我们需要迫切地去治理环境。因此,本文研究的是:探究京津冀大气污染的问题并构建出京津冀大气污染治理保障的体系

3、。本文的研究思路是“发现问题——分析原因——提出对策”,研究方法包括:文献研究法、定性与定量相结合、调查问卷法、实证分析法。首先,发现当前的京津冀当前面临严重的大气污染问题,接下来进行归因研究,进而根据研究的结果,提出合理性的对策建议。归因研究中,我们分别从外因、内因着手。从表面原因看来,京津冀大气污染问题是由于经济快速发展,人口众多,资源过度消耗,工业发达,工业污染严重,机动车数量剧增,汽车尾气严重等造成的。而从深层原因来看,大气污染的现实是错误的环境行为导致的,而环境行为的背后在于环境伦理观念的缺失造成的。因此,要从根本上认清环境污染问题的本质,从环境伦理

4、的角度,寻找解决京津冀大气污染问题的解决方法。探究深层原因时,我们则通过利用NEP量表对京津冀地区进行测试,来探究京津冀地区人们的环境伦理观。以此来验证大气污染的深层原因是环境伦理观念的缺失。根据京津冀地区人们的伦理现状,则提出对环境伦理观念的反思和构建。通过重塑人与自然之关系,重建人与自然之关系的理性原则,形成环境伦理观念的重塑。此外,提出环境伦理的构建必须实现环境伦理法制化的确立和公众参与实践的基础。最后,基于环境伦理,提出构建京津冀大气污染的保障体系。将环境伦理的实践,贯穿于政治、文化、经济、科技等层面,实现从“引导机制——培养机制——激励机制——支撑机

5、制”的融合,从而构建出京津冀大气污染治理保障的体系。实现从理论到实践,从思想到行动的转变,从而从根本上解决京津冀大气污染的问题。关键词:京津冀、大气污染、环境伦理、归因研究、NEP量表IABSTRACTInrecentyears,mostareasinChinasufferedfromseriousairpollutionproblems,especiallyserioushazyweatherinBeijing-Tianjin-Hebeiregion.Accordingtothenationalenvironmentalqualitybulletinofbo

6、th2014and2015,thetop10citiesofrelativelypoorairqualityalmostbelongtotheBeijing-Tianjin-Hebeiregion,andtheirPM2.5andPM10,carbonoxides,nitrogenoxidesandotherindicatorsseverelyexceedthestandard.HazyweatherreflectsthatairpollutionproblemisthemostseriousenvironmentalproblemofcurrentChina

7、.Nowadaysweneedurgentlytodealwiththeenvironmentalproblem.Therefore,thisarticlestudiesis:toexplorethecausesofairpollutioninBeijing-Tianjin-HebeiandbuildaBeijing-Tianjin-Hebeiairpollutioncontrolsystem.Theresearchideaofthispaperis"findtheproblem-analyzethereason-putforwardthecountermea

8、sure",theresearchme

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