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在環保領域,企業排污數據的準確性是衡量環境治理成效的關鍵指標之一。然而,近期一份關于全國排污許可執行報告的分析卻暴露出諸多令人震驚的數據亂象,這不僅引發了公眾對企業排污行為的擔憂,也對當前的環保監管體系提出了嚴峻挑戰。
數據異常:離譜的數字背后
2025年6月,上海閔行區青悅環保信息技術服務中心對2024年全國排污許可執行報告進行分析時,發現了大量異常數據。這些數據問題多種多樣,既有低級錯誤,也有離譜的數字偏差。
低級錯誤頻出
一些企業在填寫污染物名稱時出現明顯錯誤,例如將“二氧化硫”寫成“二氧化氮”(NO?),將“顆粒物”(PM)也寫成“NO?”。這種低級錯誤不僅反映出企業對環保知識的無知,也暴露了其在數據填報上的不嚴謹態度。
數據離譜偏高
更令人咋舌的是,部分企業的污染物排放量數據高得離譜。例如,云南一家企業2024年第三季度的二氧化硫排放量被報告為111.9億噸,這一數字遠遠超出了實際排放水平。經調查,該數據是由于監測設備異常且未經核實便被填入報告的。類似的情況還包括重慶一家小微企業在第四季度報告了上億噸的污染物排放量,而其實際排放許可值僅為13噸和23.2噸。
數據低至負值
除了數據過高,還有企業報告的污染物排放量為負值。例如,福建一家生產鋼管的公司報告的多項污染物排放量均為負值。這種明顯違背常理的數據,反映出企業在數據填報上的隨意性,甚至可能是故意為之。
第三方服務亂象:數據“優化”的溫床
許多中小企業由于缺乏專職環保人員,通常會聘請第三方環保服務機構代為填報排污許可執行報告。然而,這一做法卻成為數據“優化”的溫床。
第三方服務行業的“內卷”
當前,第三方環保服務行業競爭激烈,低價競爭導致從業人員素質良莠不齊。一些第三方服務機構為了獲取業務,不惜幫助企業“美化”數據。例如,企業可能會在檢測時調整工況,關閉部分生產線,或者在檢測時加大末端治理設備的強度,以降低污染物排放強度。更有甚者,企業可能會在檢測時臨時運行污染治理設備,而在平時則關閉,以達到“合格”排放的目的。
企業與第三方的“默契”
排污許可制度將企業分為三類,實施差異化管理。重點管理的企業通常安裝了聯網的在線監測設備,數據質量相對容易保證;而簡化管理和登記管理的中小企業則依賴第三方檢測。由于這些企業不需要安裝在線監測設備,僅憑一次檢測數據填報,因此數據“優化”的空間較大。第三方服務機構為了獲取企業付費,往往會配合企業,將超標排放信息隱瞞,甚至通過重新檢測來獲取“合格”數據。
監管困境:人手不足與成本高昂
面對企業排污報告的數據亂象,當前的監管體系顯得力不從心。
監管機制的局限性
我國目前采取“企業自查、地市排查、省級抽查、國家復核”的監管機制。然而,由于企業數量龐大,基層執法人員數量有限,“人企比”僅為1∶34,難以對每一家企業進行逐一檢查。例如,山東省的排污許可執行報告由區縣生態環境分局和市生態環境局進行審核,省級生態環境廳按照一定比例抽查,但這種抽查方式難以發現所有數據異常。
監管成本與難度
對于沒有安裝在線監測設備的企業,監管部門難以判斷其檢測數據的真實性。第三方檢測公司負責檢測,而市場監管部門負責監管,這種職責劃分使得生態環境部門難以直接管理檢測數據的質量。此外,通過查閱臺賬、耗電量、污染設備耗材購買記錄等方式雖然可以核查數據質量,但由于企業數量眾多,執法成本過高,難以全面實施。
制度設計與未來展望
排污許可制度是我國治理污染的核心制度,但在中小企業排污報告管理方面,仍需進一步完善。
“抓大放小”的理念
我國排污許可制度在設計之初就采取了“抓大放小”的理念,重點監管排放量大、環境風險高的企業,而對中小企業則適度放松。這種分級管理方式在一定程度上降低了執法成本,但也導致中小企業排污報告的數據質量參差不齊。
智能化監管的探索
為了應對數據亂象,智能化監管系統成為未來的發展方向。例如,開發排污許可全流程智能化監管系統,自動帶入許可排放量,限制負值輸入,并通過數據統計和AI技術對異常數據進行管理,及時提醒企業改正。這種智能化手段不僅可以減少異常數據的發生,還能提高監管效率。
數據質量的提升
排污許可執行報告的數據質量不僅關系到環境治理的成效,還涉及年度生態環境統計、重點污染物排放總量考核、污染源排放清單編制以及環境保護稅的征收等重要應用。因此,提升數據質量是未來排污許可制度完善的關鍵。
結語
企業排污報告的數據亂象反映出我國環保監管體系在中小企業管理方面的薄弱環節。雖然“抓大放小”的理念在一定程度上降低了執法成本,但也導致了中小企業排污報告數據質量的參差不齊。未來,隨著智能化監管系統的開發和應用,以及排污許可制度的不斷完善,我們有望逐步提升數據質量,推動我國環境治理水平的全面提升。