钟兴菊 龙少波

摘要 伴随工业文明的发展，探究日益恶化环境问题的社会根源成为学术界激烈争论的议题，从人口规模与技术水平的单因素争论拓展到文化背景、政府类型和消费观念等多因素论的讨论，在横向上从宏观社会到微观个体层次的解释，最终形成经典的环境影响的IPAT模型，试图解释环境问题产生的复杂社会动力机制。本文通过国内外学者对IPAT模型的实证研究以及理论探讨梳理发现：模型中的因变量环境影响I以及自变量人口数量P、富裕程度A和技术水平T的内涵、完备性以及分析单位的适用性等方面备受争议。为了克服变量的局限，首先通过分解IPAT模型中T变量，进一步拓展模型中可能被忽略的对环境影响的多重因素；同时为了避免模型中不同因素对环境影响的同比例线性变化的局限性，将IPAT模型转化为非线性的STIRPAT随机模型，使各变量值随观察值的变化而变化；其次为了克服研究中忽视个体对环境影响差异性的不足，以“双重转换”理论为基础分析少数特权群体对环境造成不成比例的影响；最后面对分析单位以及分析情景的差异性与复杂性，基于“世界体系论”视角突破特定区域时空以国家间互动关系为分析单位对全球环境退化展开讨论。研究表明，IPAT模型的发展演变表明环境保护与经济发展关系逐渐从悲观的“零和”冲突走向协调发展的路径，有利于探索更加有效的举措应对全球复杂而严峻的环境问题，同时对新常态下中国推进生态文明建设具有重要的理论和实践意义。

关键词 环境影响；IPAT模型；STIRPAT模型；双重转换论；世界体系论

中图分类号C919文献标识码A文章编号1002-2104（2016）03-0061-08

doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2016.03.008

伴随工业文明发展环境问题日益凸显，以马尔萨斯人口论为代表认为“人口的极限增长是导致资源匮乏的关键因素”，这是人们关注环境问题“因何而生”的开端。有关学术界正式讨论，始于著名的“康芒纳——埃利奇”之争：美国生物学家和生态学家巴里·康芒纳（Commoner， B.）提出“技术决定论”，认为工业技术是导致环境质量恶化的最主要原因[1]；与此同时美国的人口学教授保罗·埃利奇（Paul Ehrlich）与能源学家约翰·霍尔登（J.P. Holdren）提出“人口增长论”认为“如果人口太多，即使是最明智的管理技术也无法避免对环境造成压力”，强调人口增长是环境变化与问题最重要驱动力[2]。随后在未来学派中代表悲观派的罗马俱乐部通过模型分析认为“到下个世纪初将达到全球性增长极限”而代表乐观派的西蒙（Simon）等人却认为人类发展是一种“无极限的增长”与自然的平衡[3-4]。基于单因素决定论的局限性，学者逐渐综合各单因素形成多元论模型和框架，如环境社会学创始人邓拉普（Dunlap）等人提出人类生态学理论解释模型，史莱伯格（Schnaiberg）从社会体制视角探究的政治经济学模型以及沃勒斯坦的具有区域差异的世界体系理论解释模型等对环境影响的分析。为了进一步修正多因素解释模型的不足，埃利奇与霍尔登将人类对环境影响加以概念化，即IPAT模型，公式表达为：I（环境影响或压力，Environmental Impact）=P（人口，Population）×A （富裕水平，Affluence）×T（技术，Technology，支持富裕水平的特定技术），将环境影响视为人口、技术和富裕程度的函数。为此，本文主要对IPAT环境影响模型中变量的内涵及完备性，因素之间相互作用与权重关系以及模型分析单位等方面展开讨论。

1IPAT模型相关因素的内涵

1.1模型因变量：环境影响（I）的内涵

IPAT模型将人为驱动力与环境问题争论的核心因素结合起来形成了一个分析框

架。国家或地区对环境和生态系统的影响（I）都是

其人口数量（P）和富裕水平（A）的产物，并被支持这种富裕程度的特定技术（T）所破坏，即I=PAT模型，也被称之为环境压力控制模型，其实质是测量人类活动对环境的输入性影响或压力。从模型可知，在其他因素不变的情况下，人口规模增加（P）、人均资源消耗程度或消费水平提升（A）以及不断增加的提供消费品的技术（T），都将导致环境破坏扩大[5]。该模型简要解释了环境问题产生的根源，其隐含了模型的线性假定，即将不同变量对I的影响视为均等，而事实上人口、富裕和技术程度等因素在不同国家对环境问题产生影响的权重和机会不同；如在欠发达国家人口因素可能是主要影响因素；而在发达国家则技术和富裕程度更可能导致环境问题的产生。一直以来大量学者集中于对“是人口和财富程度重要，还是技术策略更重要”等因素的激烈争论，却忽视了不同情境下的人类活动对环境影响的复杂性[1，6]。

通过国内外学者对IPAT模型的经验研究发现，环境影响I主要包括大气污染、水污染、土壤污染、生物多样性退化、自然资源消耗短缺以及废弃物排放等方面。由于现代工业化发展与化石能源的利用密切相关，学术界将CO2排放量作为测量环境影响I重要指标之一。在国外，研究者集中于人类活动对潜在全球变暖GWP、能源使用、耕地质量退化、碳足迹以及污染程度影响研究[7-9]。在国内，有关IPAT模型的经验研究比较丰富，大多学者将环境影响的测量集中于生态足迹、水足迹、CO2排放量，虚拟水消费量、耕地面积变化、草原资源消耗、能源消费的总量和产生的污染等方面的探讨[10]。

从大量经验研究表明环境影响I的测量存在缺陷，大部分研究主要以人们对环境的行为来测量环境影响，而非关注环境变迁的结果。从模型定义可知，I是人类对环境的输入性影响，也即更加关注结果而非造成结果的行为，其主要原因在于人类活动和行为数据的不可获得性而导致环境变化数据的缺失。如康芒纳关注有机氮肥、合成有机农药、合成纤维以及含磷洗洁精的生产，而不是关心这些化合物对人类健康或生态系统结构与功能的影响。又如埃利奇和霍尔登关心的是能源消耗而不是能源使用对环境的影响[5，11]。此外，一些研究将环境影响I（如气候变暖）操作化为CO2的排放量而不是大气中CO2浓度变化的后果[12]。为了避免数据的不可获得性而导致对环境影响后果测量的缺陷，学者做出了一系列的努力：

首先，有学者试图通过测量县域层面（CountryLevel）温室气体（GHG）排放量，以此来考察排放量与人口、财富变量的二元关系的影响强度[13]。其次，关注多元而非单一指标变量的影响。研究表明，采用单一指标对环境影响进行测量的结果可能会受“荷兰”效应的误导[2，5，11]，即国家的绝大部分环境影响可能通过逐渐扩大的进出口贸易和国际劳动分工取代；同时单一指标忽视了社会系统中的可替代性，如一个国家人均消费产生的CO2排放量相对较低，可能是因为大量使用核能和水电能源取代化石燃料，但核废料处理以及对河流生态系统的破坏会造成更大的环境问题。研究表明，任何单一指标都无法全面把握一个概念，且每个指标都受测量误差影响，所以对环境影响（I）的多维度指标测量优于单一指标，应该更多关注物理和生态系统的变量。最后，有学者将环境影响I视为潜在变量，而具体的指标如CO2排放，热带木材进口或物种危害作为观察指标或替代潜变量，这有助于权衡不同类型的影响以及评估一个国家整体影响对全球环境影响的作用[12]。

1.2模型自变量：环境影响因素的涵义

环境影响因素的讨论最早可以追溯到马尔萨斯强调人口增长与自然资源缺乏关系的探讨；强调人口过剩问题是造成环境资源困境的关键因素，认为缓解环境冲击最急迫最重要的是减少人口；而“反马尔萨斯模式”的学者认为人口因素并不是对环境影响的一个重要动因，康芒纳关心生产技术变革的影响[1]；也有乐观派学者认为人口增长可能甚至是有利因素，如西蒙和博塞拉普认为人口密度增大会刺激效率提升，人口压力促进农业技术创新从而促进粮食增产和有效的食品分配；有学者也提到造成环境危机的重要原因不仅是人口数量的膨胀，还包括富人中不断增长的消费需求。除了上述人口规模、技术水平和富裕程度因素外，大量经验研究发现环境影响因素还包括文化、经济政治和社会结构层面等因素。

这里将重点对IPAT模型中三大自变量即P、A和T的内涵及修正展开讨论。

1.2.1自变量1：人口因素P（Population）

在经典的IPAT模型中将P定义为人口规模（Population Size）[ 6]，模型表明国家人口（P）与环境影响呈线性关系，没有任何阈限后果，也即是在其他条件不变的情况下，人口越多，对环境的影响越大，二者呈正比关系[12]。该结论质疑了以西蒙为代表的乐观派认为“人口对环境几乎没有影响或者说有积极影响”观点，从而为人们更加重视人口增长对环境影响提供有力的依据。同时，马寅初先生认为，中国面临人口相对过剩的问题，指出人口太多、增长太快引起耕地面积减少以及资源短缺等环境压力导致人口生态问题。

大量研究发现，由于人口因素自身的复杂性，如人口结构变化、人口流动、地区分布差异等问题，仅仅以人口规模讨论环境的影响存在很多弊端。首先，人口分布可能比人口规模因素对环境影响更重要。大量经验研究表明，利用IPAT模型分析可持续发展应该优先考虑人口的空间分布因素。由于不同地区和国家对于改变人口变量P的机会是不同的，与发达国家相比，欠发达的中东地区的人口因素P的贡献更大；在国内，农村人口规模增长与密度对环境影响的贡献可能远远大于城市[14]。其次，人口流动与迁移对环境的影响差异。21世纪以来，人口迁移与流动是人口规模、地区分布和结构变化的决定性因素，是影响环境的关键性因素之一。工业化与城市化进程使农村人口流动加剧，中国社会由此形成了城市居民、农村居民和流动人口的城乡三元结构。人们流动于城乡之间，在城市居无定所缺乏归属感，对农村的土地也逐渐陌生，乡土观念受到极大的冲击，制造了人与环境之间不断扩大的心理距离，从而使人们逐渐疏远环境而不能善待环境，导致环境问题的恶化。再次，人口年龄结构也对环境具有差异化的影响。从长时段的纵向历史维度考察人口因素对环境的影响具有重要的意义。因为儿童对环境的影响明显小于成人；随着低生育国家逐渐步入老龄化，资源消耗模式可能发生根本性改变，如服务型部门投资的增加影响环境变化；而在高生育国家，未来几十年内未成年群体迅猛增加，并且即将成家立业的人口规模也不断增长，制造业部门的繁荣以及资源的消耗将会对环境造成较大影响。第四，人口增加速度影响一个国家创新能力，增长速度越快，对福利和资源的负担越大，于是人口增长速度对环境影响的作用远远超过了人口规模的影响[12]。

1.2.2自变量2：富裕程度因素A（Affluence）

在环境影响的单因素论的争论中，由于技术与人口具有可量化操作的优势而导致二者论争最为激烈，但社会科学家们更加关注具有社会学特征的富裕水平A因素，将A变量引入模型具有更加丰富的意涵。在经典的IPAT模型中，A代表富裕程度，Affluence，是消费模式的缩写和衡量国家收入的财富指标，国际上通常以人均GNP以或人均GDP进行测量，但最近几年来受到大量的批评。

一是对富裕程度A变量内涵的简化论。从社会学视角分析，仅仅关注富裕程度A本身会过分简化环境问题中的社会维度，一方面由于它只是社会系统作用的结果之一，还包括文化价值和制度安排的影响。另一方面因为富裕程度是社会不平等连续普的一端，同时过分简化了人为的影响。研究发现，处于社会不平等连续普上两个极端的富人和穷人远远比位于中间段的人更可能破坏地区生态健康，贫穷对环境影响会更加糟糕。对富人（那些能够付得起最新和高效产品的人）来说，富裕的生活方式更有可能导致他们消费超出其应有份额的食物、能源、原材料、商品而破坏环境；而对穷人来说，贫穷驱使他们往往消费那些对单位环境影响更大的产品而破坏环境，如使用SO2排放量大的廉价汽车，社会不平等将穷人推向贫瘠的土地，在那里他们“以牺牲明天”的方式进行刀耕火种的农业，砍伐森林、缩短休耕期等等，对当地资源进行开发掠夺。我们发现，世界上最贫穷的地区总是遭受着最严重的生态破坏，且贫穷与生态破坏二者形成恶性循环。由此可见，富裕程度A应该看作是具有社会性因素，如文化与制度安排、生活方式、消费结构、社会不平等因素共同复杂作用的结果。

二是富裕与消费对环境影响的复杂性。康芒纳认为电视机和豪车并非真正的财富，更意味着一种消费，他试图从物品运输技术以及物品对人类福利的实际作用来区分消费和财富。如不可回收的啤酒瓶消费数量增加，但实际上人均啤酒消耗只涨了一点点。因此，对饮用啤酒的人来说，财富增加很少，但对于消费者无用的啤酒包装和运输技术对环境造成极大的代价[6]。市场经济逐渐拉大人们贫富差距同时却在缩小消费差距，而无差别的消费无疑会加剧环境影响。研究发现其他财富指标，如健康等，与经济测量相关程度不高[15]，为此有学者提出一些可替代性的指标，如“物质生活质量指数（Physical Quality of Life Index， PQLI）”、不可再生资源消费的生产总值、军事

开支等、预期寿命（Life Expectancy at Birth）等[12]。由于PQLI等测量指标的单位具有随意性等缺陷，而预期寿命是根据不同年龄组死亡率进行计算，当其与人口相乘可以预期一个国家的国民在当前生存状况下的寿命年限等。一般情况下，预期寿命与富裕程度成正比，所以该指标能更好的替代富裕程度测量。由此可见，可从两个层面对A进行重新定义：一是分解“财富和消费”变量反映实际消费和生产的实践；二是考察环境影响与生活质量之间的关系[12]。

三是富裕与环境库兹涅兹曲线效应没有必然相关性。从IPAT模型可知，富裕水平A与环境影响之间具有线性关系，也即是富裕程度越高，对环境压力越大。但从库兹涅兹环境曲线的实证研究发现，某些废气排放例如含硫废气（SO2）和含氮废气（NO3）符合倒U型曲线的关系，而CO2排放量并不完全符合倒U型曲线的关系，其可能存在两方面的原因：一是CO2排放量与能源消（尤其是煤、石油和天然气等）耗量呈正相关；二是CO2排放量与世界原油价格、煤炭价格高度相关。从经验研究表明，只有25%的最富裕的国家在环境库兹涅兹曲线规律上是成立的，但对于绝大多数国家来说，持续的经济增长只能是增加而非减少CO2的释放，也即是说，在一个国家正常的发展过程中，CO2释放量随着能源消耗量增加而增加，经济增长与环境质量呈负相关，很难找到环境质量明显好转的曲线拐点；因此必须有目的地向减少CO2的释放技术转化。然而也有研究发现在人均国民生产总值水平非常高的情况下，富裕程度对于CO2发散量几乎没有任何影响，甚至有下降趋势，这可能源于多方面原因，从而促进制造业经济向服务业经济的转移以及富裕经济向能源有效投资的转移，减少煤炭和石油等能源消费而增加核能、水电能等新能源的使用等举措以缓解环境压力[12]。

1.2.3自变量3：技术因素T（Technology）

在IPAT模型中，技术变量T（Impact per Unit of Consumption or Production，每单位消费或生产对环境的影响）不仅仅是康芒纳所强调的生产技术[1]，还包括除P和A以外所有因素总和，有利于将可能被忽略的重要因素纳入到模型中，如的文化、社会结构和制度安排等[7]。经验研究表明，一般将T作为模型中的残差项进行处理，不能进行直接评估，也即是在方程中充当一个补充变量代表所有除人口和富裕水平之外可能涉及的因素。虽然埃利奇和霍尔登也意识到T的复杂性，由于缺乏测量T的理论而没有对其进行详细阐述[2，11]。

技术变量T作为剩余项，一方面该变量自身具有丰富的意涵，另一方面技术T与富裕水平A变量与人口P变量之间的关系复杂。在国外文献中一般将技术变量T操作化为从事研究的科学家、工程师的数量或者专利申请量、授权数进行测量，而在国内较多采用 R&D （研究与开发）比重、科技活动人员数等经费筹集量、财政支出中的科技经费比重等。有学者将第三产业或第二产业

比重作为技术水平的替代[16]。

经验研究表明，一些国家根据模型IPAT测量所得乘数与人们根据其富裕水平和人口规模所预期不同，存在超乎寻常的大乘数国家如保加利亚、津巴布韦和波兰等，预示着他们对环境的压力远比人们根据富裕水平和人口规模所预测要大；相反有小环境影响乘数国家，相较于人口规模和富裕水平预测有更少的CO2释放量，如法国、西班牙和比利时。哈伯认为环境影响结果差异源于特定技术结构差异：由于保加利亚和波兰消费了大量与富裕程度相当的矿物燃料，而津巴布韦是一个大工业国家以及大矿物燃料生产国从而缔造了大环境影响乘数国家；而法国广泛利用核能，西班牙运用水电能以及较低的汽车拥有量，而比利时对于水电和液体天然气充分利用等都是获得小环境影响乘数国家的主要原因[17]。

从IPAT模型的各个因素变量涵义及其存在不足的分析表明，各个变量间的复杂关系共同作用环境影响。接下来将对模型的发展演变进行梳理，进一步探讨模型因素的完备性。

2模型发展演变及变量间作用关系

通过大量IPAT模型的实证研究发现，环境影响因素的完备性备受争议。通过IPAT模型发展演变的梳理，进一步拓展模型中可能被忽略的对环境影响的因素；同时为了克服已有研究忽视个体对环境影响差异性的不足，以“双重转换”理论为基础分析少数特权群体对环境造成不成比例的影响。由于分析单位以及分析情景的差异与复杂性，基于“世界体系论”视角以国家间互动关系为分析单位对全球环境退化展开讨论。

2.1模型演变历程：T变量的分解与拓展

IPAT模型最早是在技术与人口两大因素对环境影响的争论中逐渐形成，而I=PAT等式是由I=P·F（F是人均影响的函数）等式发展而来[5]，最初使用I=P·F是为了强调人均影响对一个国家环境影响的作用。近年来有关IPAT模型的经验研究与发展，不断纳入除人口与富裕水平因素以外的变量，不断拓展环境影响因素的完备性。

首先，瓦格纳和奥苏贝尔（Waggoner and Ausubel）以IPAT模型为出发点，提出ImPACT分析框架，将T拆分为人均GDP的消费（C）以及人均消费的影响（T），得到I=PACT等式，重点强调消费行为对环境的影响，该分析框架较IPAT模型更清晰呈现经济系统中生产和消费对环境影响，也回应了康芒纳对消费和“真正富裕”区分的重要性[18]。国内有学者认为现有环境影响分析框架中忽略了社会发展本身能够调动社会资源以缓解和减轻环境影响的能力，于是将IPAT修正为ImPACTS等式，即I=PACT/ S，其中S代表社会发展，也就是社会资源的整体状态，它与环境影响成反比。由此可见，I是环境与发展之间的损益比较，体现一种集合性的影响，同时强调人类能动性在于协调经济增长不能解决的超越可持续性尺度的问题。

其次，舒尔茨（Schultze）强调人的行为选择（B）对环境的影响，将I=PAT修正为I=PBAT[19]。他认为等式中A、T与行为选择相互作用，但A、T不能影响行为决定，而个人的享乐主义或节俭主义等价值观是决定选择物质消费或环境保护行为的关键。英里哈特（Inglehart）的后物质主义价值观表明，当人们物质享受富足之后更加关注政治、生活和社会环境质量，可能引导更多的环境友好行为选择。然而有学者对IPBAT等式提出异议，认为在I=PAT公式中不应该包含B，其主要有两重原因：一是行为（B）已经暗含在等式右边的P、A、T各个因素相互作用中，避免重复计算；二是在IPAT公式右边不能随意增加因素。虽然舒尔茨在IPBAT等式中没有明确定义行为（B）及其作用，但这是不断扩展环境影响因素的一个有益尝试[20]。

最后，将不同因素对环境影响的非线性关系公式转化为一个随机模型，模型中每一项值随观察单位（国家）的不同而不同。为了克服IPAT等式中影响因素的同比例线性变化的局限性，将其修正为关于人口、富裕和技术对环境影响I的随机影响回归模型，即STIRPAT模型（Stochastic Impacts by Regression on Population， Affluence， and Technology）[21]。其模型表达是为：

Ii=aPbi Aci Tdi ei。其中

a为常数项，bcd为各变量的估计指数，IPAT模型的比例假设为：a=b=c=d=1；为了进一步对等式中所有变量进行估计和假设检验，对其进行对数转换得到，LnI=a+b（Ln P）+c（Ln A） +e（T变量通常包括在误差项e中，不进行独立的估计）。目前，STIRPAT模型已经广泛应用于估计相关因素对国际上CO2的排放和其它污染物排放的影响研究。有学者将STIRPAT模型扩展为POETICs（人口、组织、经济、技术、制度和文化）分析框架，强调制度（I）变量对CO2排放量的影响。台湾学者陈右融将T操作化为制造业和服务业占国内生产总额（GDP）的比例，考察人口增长对二氧化碳排放的影响[22]。

从IPAT模型的发展演变发现，基于技术T项的不断分解与拓展，逐渐丰富了环境影响的变量。然而从现有的经验研究发现，有关变量之间的复杂关系以及权重差异、不同政府类型、区域间经济发展水平、技术革命对生产结构、生活方式、消费模式的改变等因素对环境压力影响都有待进一步论证。

2.2模型变量关系：线性比例到随机不成比例影响

现有大量关于环境影响的讨论主要集中于探讨人类活动对环境影响的总体或平均水平，而缺乏对产生环境影响主体的差异性及其作用关系进行考察。这里重点以“双重转换”理论为基础讨论环境污染源主体间差异的本质及其原因，以此解释不同主体对环境的不成比例的影响[23]。

在环境影响的IPAT模型以及修正的随机回归模型STIRPAT中，重点强调环境影响的总体或平均水平，将研究中的变异或极端值作为“例外”予以排除，忽视个体或小部分群体可能对环境影响产生的巨大差异[23]。随着环境问题逐渐全球化，越来越多的学者认识到不同污染源造成环境污染是不成比例（disproportionality），社会中小部分群体比大多数人消耗更多的资源并造成更大的环境污染[29]。少数富人和穷人远远比大多数的中产阶级对环境造成更大的破坏。为此在环境影响研究中，需要特别重视极端情况如“超级污染源”对环境污染不成比例的影响，而不能将其排除或进行简单化的统计极端值处理。为了解释环境危害中的极端现象，弗罗伊登伯格（Freudenburg）等人在1990s提出关于环境破坏的“双重转换”理论（Double Diversion），主要包括两方面内容：一是比例失调（disproportionality）或权利/资源的特权转移，即少数群体获得环境权利和资源的特权，而大部分环境破坏是由于小部分享有自然资源特权的经济主体造成的；二是注意力转移（distraction），主要是指社会大众理所当然的接受少部分人群获得的特权资源，从而使资源不平等分配获得合法性的可能[24]。也即是说，双重转换理论解释了少数超级污染源对环境不成比例的影响原因是，小群体获得不平等分配的环境权利和自然资源的特权，但这样的事实在社会中获得大众合法性认同。

比例失调观点源于罗宾逊（Robinson）的生态谬误（Ecological Fallacy），认为以社会群体为分析单位的环境绩效（Environmental Performance），并不意味着团体中任何人都有相同的行为[25]。例如，由于伐木、开采、农业和郊区发展都导致环境退化，但并不意味着所有的伐木者、开采者、农民或开发者都对环境退化具有同等作用。比例失调模型不同于早期的危害责任理论，也不同于IPAT模型对环境压力的总体和平均水平的考察，最典型的例证是哈丁1968年的“公地悲剧”理论假设表明：每头牛消耗的牧场承载力的数量是相同的，因此在恢复承载草场能力的管理中仅仅关注减少牛的数量，而忽视每头牛对草场破坏能力的差异。

大量的经验研究表明，不同主体的实践对环境影响具有巨大的差异性。首先，贫富差异导致个人消费方式对环境影响差异。有学者对温室气体的影响因素研究发现，人口是GHGs排放的关键因素，但并不认为每个人对环境具有相同的影响，“人口问题”不能主要归因于发展中国家，因为在富裕国家中的个人可能消费超出其应有份额的食物、能源、原材料和商品等，从而对环境的影响更大[7]。其次，在农业、工业和机动车污染排放方面存在严重的比例失调现象。有研究者观察到威斯康辛州成千上万农民为了增加单位面积产量，肥料利用率严重失调，小部分农民对营养盐的使用量超过平均水平的若干倍，从而使土地盐碱化加剧。在工业环境影响方面，美国大约60%的有毒物质排放仅来自生产化学和金属原料的两个部门，但它们对GNP的贡献不足5%，且实际上只提供了1.4%的就业机会[24]。弗罗伊登伯格以基尼系数的方法对工业有毒物质排放的研究表明，在控制报酬和就业机会变量的情况下，特定行业中单个企业的污染排放占全部（333个SIC）企业有毒物质排放总量的95%。在机动车污染方面，研究发现美国5%的车辆污染排放占总量的43%，这小部分“超级污染源”（Super Polluters）应对整个不成比例的污染排放量负责[26]。特殊行业污染排放的比例失调更明显，所以不能忽视极端案例，相反它可能作为提供更好理解“影响分布”的案例。由此可见，环境破坏的比例失调分析，实际上在一定程度上超越了传统技术水平、富裕程度以及人口规模等因素对环境影响的控制，使人们更加关注造成环境压力的特殊群体和行业主体实践，以从不同维度不断修正和完善影响环境模型变量的权重。

2.3模型的分析单位演变：微观区域到宏观世界

IPAT模型的经验研究大多集中于以特定国家和地区层面为分析单位，而忽略从全球层面国家之间的关系为单位的分析。“世界体系”理论将国家划分为“核心—半边陲—边陲”的分析框架，试图超越传统微观结构视角而走向宏观系统视角对全球化的环境问题进行分析。

与传统IPAT模型关注特定区域内的环境影响因素（即人口规模、富裕程度和技术水平等）不同，世界体系理论主要从全球层面讨论各个地区和国家的关系，表明处于从属地位的国家在全球层级体系中（核心—半边缘—边缘）会受到一系列国际的压力，如边陲国家为核心国家和半边缘国家提供原材料和廉价劳动力，核心国家把边陲国当作垃圾回收站和加工厂，通过跨国公司把本国的污染工业和废弃物向边陲国家转移，从而导致世界范围内地区差异性的环境退化[2]。

为超越经典的IPAT模型，摩尔（Moore）强调以生态历史视角重访沃勒斯坦“世界体系理论”，结合马克思的“代谢断裂”理论，通过在全球范围内对长时段的社会生态变迁进行理论和历史的综合性研究，开创一种在现代化和全球化背景下分析环境与社会关系的“世界体系论的生态观模型”[27]。模型突破了以国家为单位分析的架构，将不同背景的国家纳入到全球性的总体分析中，弱化政府类型因素对环境的影响，更加重视经济结构、生产生活方式等因素之间的相互依存关系。该模型以一种生态历史方法整合历史社会学和地理学，是对沃勒斯坦的世界体系理论进行一种生态解释，它借用环境社会学创始人邓普拉和卡顿共同反对的“人类豁免主义”的视角，同时与布罗代尔（Fernand Braudel）重视物理环境不同，强调生态关心是现代世界体系的核心。“世界体系论”生态历史观模型，将社会理论洞察力和自然纳入世界历史视角进行考察，重视资源、人口等人类发展的生态因素等，有利于在工业生态系统中，考察核心国家与边缘性国家的经济结构对环境影响。该模型是基于沃勒斯坦“世界体系论”发展而来，所以难以避免该理论自身的局限性，过多偏重经济因素和社会结构的解释，而忽视了特定背景下的制度、文化和政治经济因素对环境影响的重要性。

基于环境问题无边界的特殊性，世界体系论将环境影响的分析单位从特定区域时空拓展到宏观的全球体系，有利于从宏观层面深入探讨全球环境问题的应对之策。

3模型发展趋势：从“零和”冲突到协调发展

环境问题日益严峻，影响环境的因素也愈加复杂，不同理论范式不断丰富IPAT模型意涵。与此同时，IPAT模型的发展演变表明，环境保护与经济发展之间的关系逐渐从悲观的“零和”冲突发展为积极的可协调的关系。

1970年代以来，关于环境与社会关系的讨论主要集中于单因素争论下的“零和”冲突关系。以马尔萨斯为代表的悲观主义传统，认为人口增长将会超过土地资源的生产能力，将会造成如人类财产缩水、饥荒，甚至战争等更严重的后果；随后埃利奇在《人口炸弹》中进一步强调人口增长对环境的破坏性影响；同时保罗和安妮在《人口爆炸》一书中强调当前最严重的全球变暖等环境问题与人口问题密切相关。与“人口决定论”不同的是，康芒纳则关注生产技术与环境危机的密切关系，此类“零和”冲突关系主要体现在单因素论之间的争论，如人口论抑或技术论对环境影响决定性作用，而忽视潜在的“多因素”对环境的影响。

1980年代期间，多因素争论加剧了环境与社会间“零和”冲突。该时期出现了从社会体制和文化视角等多因素探讨环境与社会之间的复杂关系。史莱伯格从社会体制视角提出“生产永动机制”（Treadmill of Production）形成的资本主义自我强化的增长链条从而导致环境破坏；邓拉普和卡顿采用“生态学分析框架”，强调人口、技术以及文化等系统变量与环境之间相互影响；奥康纳（OConnor）提出的“资本主义第二矛盾”导致持续的环境破坏，即认为资本主义的经济扩张在于环境的持续剥夺……一系列研究范式反映了经济发展与环境保护悲观的“零和”关系。

1980年代以后，以欧洲学者为代表的理论范式使环境与社会间的关系逐渐走向调和。最具有代表性的是由约瑟夫·哈伯（J·Huber）提出之后由摩尔（Arthur P.J.Mol）进一步发展的生态现代化理论（EMT）范式，该理论与悲观主义不同，认为环境问题可以通过技术创新的“超工业化”（Superindustrialization）而非“去工业化”路径解决，强调协调生态与经济，通过转变经济增长方式，实现经济增长与环境保护的双赢[28]。同时后物质主义与反思现代性理论共同预言“环境国家”（Environmental State）会出现，愿意为环境保护牺牲自己的财富，贡献个人的力量。从环境与社会协调发展的趋势表明，目前人们更加重视社会中潜在因素如价值观、环境意识、文化背景、政府类型等对环境影响的作用，有利于从不同的视角认识环境问题，同时以更加有效的方法和积极的态度应对全球复杂的环境问题。

4模型反思与借鉴

近年来中国学术界关于IPAT模型的经验研究取得一定的成果，主要在三个方面：一是从宏观层面探究国际之间经济增长与环境影响（以碳排放量测量为主）之间关系；二是在特定区域时空中以实证分析论证模型的适用性以及变量之间复杂关系；三是对模型变量的完备性结合中国特殊社会历史背景进行修正和完善等。在一定程度上扩大了IPAT模型适用范围，但该模型是基于西方理论与实践而逐渐发展而来，其是否具有区域适用性仍具有争议。

首先，IPAT模型受到最大质疑在于简化模型中变量自身存在重大缺陷。总体上模型解释了环境问题产生的复杂社会动力机制，但通过P人口规模的测量，不能反映人口结构、迁移、分布与密度对环境影响的差异性；对社会学家最感兴趣的富裕水平A变量，具有丰富的社会性意涵，更加关注因为富裕水平而导致超额消费模式产生的资源消耗；技术T变量作为剩余项，为不断拓展可能对环境影响的重要因素提供空间，但其因内涵模糊很难进行操作化测量。由于模型关注从整体平均水平测量环境影响程度，忽略了少数特权群体对环境的不成比例压力；另外有关不同变量对环境影响的权重差异在模型中也很难体现。

其次， IPAT模型演变在环境社会学理论范式发展链条中具有重要的位置，但核心问题是如何在特定区域时空中发展本土化的理论范式指导实践？面对日益凸出的环境问题，人们更加关注环境问题“因何而生”，引发环境问题社会原因的解释从单因素论到多因素论的争论演变。在工业化发展背景下，环境保护与经济发展之间的关系逐渐由早期的零和冲突逐渐走向可协调共赢发展路径。在中国新常态背景下，为环境影响因素从人口、生态、经济、政治、文化和心理等多方面拓展和完善IPAT模型提供了契机。

最后，IPAT模型以理论为基础的概念化，是否具有广泛的适用性？为了克服变量之间线性等比的缺陷发展了环境影响的随机模型STIRPAT，使每一变量值随观测单位（国家）的不同而不同。在转型背景下，IPAT模型对中国的本土化适用性提出挑战性：如中国政府类型，改革开放信息技术发展，资本和人口的流动对生产结构、生活方式、消费模式以及价值观念的改变，中国地域的复杂性以及城镇化发展等，有利于反思模型缺陷的同时不断拓展因素的完备性。如果没有基于中国实践的理论自觉对模型的本土化解读，简单照搬、套用模型分析甚至规范中国的环境与社会关系讨论，不仅可能使我们陷入理论误区，甚至会误导实践。

（编辑：刘呈庆）

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