人为驱动力和环境压力影响模型应用研究进展

刘光辉

(辽宁省水利水电勘测设计研究院，辽宁 沈阳 110006)

人类正在以前所未有的规模改变全球环境，这是一个不争的事实。全球环境变化的人为驱动力还没有被充分认识和理解，主要因素是缺乏适当的能够对人为驱动力和环境影响关系的分析技术和模型。本文主要对人为驱动力和环境影响关系相关模型研究进行分析。

1 环境库兹涅茨曲线

Grossman 和Krueger 研究了三种环境质量指标(SO2、微尘和悬浮颗粒)与收入之间的关系，发现三种环境质量指标都与收入呈倒U 形关系［1］。Arrow 和Bolin 等提出了环境压力与经济增长之间呈倒U 形关系的假说［2］。这与呈倒U 形的库兹涅茨曲线相似，因此把它称为环境库兹涅茨曲线假说(或EKC 假说)。

环境库兹涅茨曲线的基本涵义为:环境污染和环境退化是经济增长过程中必然出现的衍生产物，经济增长达到一定水平又是改善环境的必要条件［3］。

另外，大量实证研究中环境压力指标和经济增长指标之间存在四种关系:倒U 形关系、同步关系、U 形关系和N 形关系。

张正栋［4］采用1970～2004 年的统计资料，用统计方法，研究了近35 年来海南岛耕地变化过程与人口增长、经济发展之间动态变化关系，结果表明海南人口增长、经济发展与耕地面积变化之间存在着比较明显的呈类似库兹涅茨曲线倒“U”型关系，耕地减少量呈现先减小后增大再减小的趋势。

张云［5］等对1990～2001 年北京工业废气排放与工业总产值之间的变化关系进行分析，结果表明工业废气排放与工业总产值之间呈“U 型+倒U型”的环境库兹涅茨曲线特征，说明环境库兹涅茨曲线并不一定是倒“U”形模式，而是区域环境经济态势的一个综合反映。这为环境还处在非良好态势地区的环境整治和调控提供了一个有力的理论支撑，并且说明在经济快速增长的同时保持相对较低的污染，甚至改善污染，是可能和可行的。

孟红明［6］研究上海市经济增长和环境污染水平间的关系呈“倒U 型+U 型”环境库兹涅茨曲线。这条由“倒U 型+U 型”两组曲线构成类似“N型”的环境库兹涅茨曲线，其曲线特征所揭示的理论意义在于随着人均收入水平的提高，污染量或人均污染量并非必然经历一段时期的上升后逐渐下降，还会出现反复，即实践中经济与环境协调发展的结果不会自然地实现，而要靠积极的人为干预。

Alberto［7］对全球经济增长和温室气体间关系分析后表明，二者间呈同步关系。全球经济发展使得温室气体排放增加，全球变暖，经济发展与温室气体排放尚未到分离阶段，温室气体排放和经济增长还在同步增长。

研究者对国内外经济增长与环境压力间的关系的分析还有很多，在此不多叙述。总之，环境压力和经济增长关系呈现多种类型，这与选取的不同环境指标、不同地域、不同发展模式等都有关系，而且影响也不尽相同，应当具体问题具体分析。

2 IPAT 等式

IPAT 模型指出人类对环境影响有三个主要驱动力:人口、富裕度和技术。其表达式［8］为:

式中:I―环境影响(Impact)，以环境指标表示，如资源能源消耗、废物排放等;

P―人口(Population)，以人数表示;

A―富裕度(Affluence)，以人均年GDP 表示，A=GDP/P;

T―技术(Technology)，以单位GDP 形成的环境指标表示，T=I/GDP。

IPAT 是一个数学等式。IPAT 等式表明I 是P、A、T3 种驱动力的共同作用，且I 与P、A、T 间均成等比例变化关系，即任何一个驱动力发生1%的变化都会引起环境压力相应发生1%的变化。但每个驱动力不可能独立于其它驱动力而单一作用于环境冲击，即环境变化是这些驱动力共同作用的结果。

朱显成等［9］将IPAT 方程进行转换，建立大连水资源效率模型。根据水资源效率模型，利用大连地区GDP 增长数据、水资源供给和消耗的数据，分四种情况讨论并计算出大连地区在“十一五”、“十二五”期间水资源合理用量和单位GDP 水资源消耗需要降低的倍数。

王正环等［10］对福建环境效率定量进行测评，结果表明福建保持环境效率(单位GDP 的资源消耗量或单位GDP 的三废排放量)年平均降低率在10%(或者资源利用效率年平均提高10%)，实现GDP 的“十一五”每年9%的增长量，环境负荷会以每年约1.56%(均值)的速度逐年降低;要想实现2011 年到2015 年GDP 继续保持9%的增长速度同时维持环境负荷不变，环境效率(单位GDP的资源消耗量或单位GDP 的三废排放量)年平均降低率至少应达到约9%(均值)，或者资源利用效率年平均提高约9%。

何强等［11］以北京市为例，采用IPAT 模型框架以及岭回归技术，分析了人口、经济增长、技术水平和经济结构等因素对生态环境的具体作用方式和程度，结果表明在1987～2006 年，北京市经济增长和环境质量之间的关系近似为线性负相关关系，经济增长对环境带来的负向效应明显超过了技术进步带来的正向效应，在人口因素中，城镇人口的相对增加是生态环境压力减轻的重要原因。

3 ImPACT 等式

Waggoner 等［12］对IPAT 等式进行重新定义，提出ImPACT 等式，其表达式为:

式中:Im―环境影响(Impact)，以环境指标表示，如资源能源消耗、废物排放等;

P―人口(Population)，以人数表示;

A―富裕度(Affluence)，以人均年GDP 表示，A=GDP/P;

C―使用强度(Consumption)，以单位GDP 的消费表示;

T―技术(Technology)，以单位消费形成的环境指标表示。

Waggoner 等将环境影响(Im)分解为人口(P)、富裕(A)、使用强度(C)和技术(T)的乘积，并探讨了驱动因子之间的组合对环境影响的杠杆调节作用。相比IPAT 等式，ImPACT 更清晰地呈现了经济系统中消费和生产过程对环境的影响。Waggoner［13］利用ImPACT 等式研究了美国农田面积的扩张和灌溉水的变化。

焦文献［14］应用ImPACT 等式，分析了甘肃省1990～2003 年虚拟水消费中人类活动对环境的影响。结果表明，相比1990～1995 年，1996～2000年和2001～2003 年甘肃省收入显著提高，而使用强度(单位GDP 的农产品消费量)和效率(单位农产品消耗的虚拟水量)大幅度改善，对环境影响(虚拟水消费量)起到了调节作用。

徐中民等［15］在剖析经典的IPAT 等式及其变种等式ImPACT 分析框架的基础上，提出了一个新的可持续性评价研究框架―ImPACTS 等式，并讨论了新等式的政策含义。在ImPACTS 等式中，新增项S代表社会资源的状态(社会发展状态)，m 代表管理，用来强调人类采用协调的方式来解决超过可持续性尺度这一问题的重要性，I 因此变成了集成的影响评价―对环境的影响和社会发展的损益评价。

4 STIRPAT 模型

IPAT 等式和ImPACT 等式中不能准确表示驱动力对环境影响的非比例效应和非单调效应。为了克服这一缺点，Rose 等［16］将IPAT 等式表示成随机形式，即通过人口、富裕度和技术的随机回归分析各驱动力对环境压力的影响，简称为STIRPAT模型，与IPAT 等式和ImPACT 等式不同，STIRPAT 模型不是一个计算等式，而是一个随机模型。STIRPAT 模型方程:

式中:a―比例系数;

b，c，d―P，A，T 的相应指数;

e―误差。

当a=b=c=d=e=1 时，STIRPAT 模型方程就成为IPAT 等式。

将STIRPAT 模型方程两边取对数，并将T 表示在误差e 中，以求与IPAT 等式一致，则STIRPAT 模型方程变为:

在上面的对数方程中，a1，e1分别是STIRPAT模型方程a，e 的对数。

用驱动力变化对环境影响产生的变化来定义生态弹性，因此我们可以计算出STIRPAT 模型中每个驱动力的弹性变化。人口驱动力对生态弹性的影响表示人口变化对环境影响的反应。富裕驱动力对生态弹性的影响表示富裕变化对环境影响的反应。由于在STIRPAT 模型中T 包括许多因素，下面讨论将T 分解并在人口或富裕与影响之间的关系来得出T 对环境的影响。

对于STIRPAT 模型中的系数，如果影响系数=1.0 称为单位弹性，表明驱动力和影响之间的等比例关系。驱动力变化一定的百分比，则影响也变化相同的百分比。系数＞1.0 表明环境影响变化的速度超过驱动力增加的速度。系数＜1.0(但＞0)表明非弹性关系，对驱动力变化而引起的影响反应较小。系数也可能是负值，当系数=-1.0 时，表明单位负弹性，即驱动力增加而影响以相同比例递减。当系数值＜-1.0 时，表明负弹性，即驱动力增加而影响以较大比例递减。当系数值为0.0～-1.0 时，表示负的无弹性，即驱动力增加而影响以较小比例递减。

在实际应用中，可根据需要在式(3)或式(4)增加社会或其他控制因素来分析他们对环境的影响，但增加的变量需要与方程(3)指定的乘法形式具有概念上的一致性［17，18］。某些经济和社会学理论预测影响和经济发展的非单调关系，利用富裕度作为模型方程的二次项。即:

式(5)lnA 对求一阶偏导数，可得到富裕度对环境影响的弹性系数为:

STIRPAT 模型和弹性系数的应用，解决了实证分析中如何检验各驱动力变化对环境变化的影响问题。

York［17］等人研究表明，人口数量对以CO2排放量和能源足迹表征的环境压力的弹性系数都接近于1;而人均单位GDP 增长对以能源足迹表征的环境压力的弹性系数＜1 且＞0，即单位人均GDP每增长1%，环境压力上升但不会超过1%。

王琳［19］利用STIRPAT 模型，分析了苏州市1978～2005 年人口、产业结构和城市化水平对耕地面积变化的影响及富裕度与耕地占用之间的相关性。结果表明，人口数量的变化是引起耕地面积减少的主要因素;而第三产业增加值占地区生产总值比重和城市化率的变化对耕地面积的减少也发挥着重要作用;富裕度和耕地面积之间存在类似环境Kuznets 曲线，并且苏州市正处于该曲线的前期阶段，属于矛盾的凸显期。

王立猛等［20］利用STIRPAT 模型，研究人口、富裕度和能源消费间的环境压力模型。结果表明，不同省份间人口数量和富裕度对环境压力影响存在显著差异;各省份人口数量对环境压力都产生线性正效应影响，但影响强度有明显差异，最大者是最小者的8.079 倍。富裕度对环境压力影响，有正效应或者负效应;有线性作用或者弹性作用。

王立猛等［21］利用STIRPAT 模型，以1952～2003年中国能源消费总量时间序列数据为例，分析人口数量、富裕度、能源强度和能源消费的选择行为等人类驱动力对环境压力的影响。结果表明，人口数量或能源强度发生1%的变化，将分别引起环境压力相应发生1.992%或0.777%的变化;随着富裕度的增加，富裕度对环境压力的弹性系数逐渐增加。

孙克等［22］采用中国2000 年各省(区、市)的水足迹作为环境影响测算指标，运用空间自相关模型，分析了中国2000 年水足迹的空间分布特征;进而利用STIRPAT 模型定量分析中国的人口数量和富裕程度等对环境的影响，结果表明，人口数量对环境影响显著，而富裕程度对其影响较小;城市化率对环境没有显著影响;在控制人口变量的基础上，现有样本数据支持倒U 形的环境Kuznets 曲线假说。

5 结论

环境库兹涅茨曲线研究环境压力和经济发展之间的相关关系，但尚不能建立全面反映环境压力和经济增长的量化关系。IPAT 等式、ImPACT 等式和STIRPAT 模型建立了人为驱动力与环境压力之间的数量关系。IPAT 等式、ImPACT 等式是数学等式，并假设人文驱动力与环境压力间存在线性关系，但不能分析如城市化、人口年龄结构、地理位置、气候条件等人文驱动力对环境压力的影响。STIRPAT模型通过对技术项的分解，实现了对各种类型人文驱动因子对环境压力的影响分析。以上模型的建立和发展为研究人为驱动力与环境压力的影响提供了方法支持。

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