全 文 ：ＩＰＡＴ及其扩展模型的应用研究进展∗
王永刚１，２　 王　 旭１，２　 孙长虹１，２∗∗　 芦晓燕３
（ １北京市环境保护科学研究院， 北京 １０００３７； ２国家城市环境污染控制工程技术研究中心， 北京 １０００３７； ３北京市丰台区环境
保护监测站， 北京 １０００７１）
摘　 要　 ＩＰＡＴ及其扩展模型能够定量描述人文驱动力与环境压力之间的关系，有助于理解
人类和自然系统的动态耦合，是诊断因社会经济发展而产生的环境问题的有效工具．本文简
要介绍了 ＩＰＡＴ模型由来及其扩展模型的发展状况，系统总结了模型国内外应用研究进展，并
对研究中的热点问题进行探讨，提出 ＩＰＡＴ 及其扩展模型的发展趋势，旨在进一步深化 ＩＰＡＴ
相关模型在环境可持续发展中的应用，为社会管理决策提供依据．
关键词　 ＩＰＡＴ模型； 人文驱动力； 环境压力； 生态弹性
文章编号　 １００１－９３３２（２０１５）０３－０９４９－０９　 中图分类号　 Ｘ２４　 文献标识码　 Ａ
Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｐｒｏｇｒｅｓｓ ｏｎ ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ＩＰＡＴ ｍｏｄｅｌ ａｎｄ ｉｔｓ ｖａｒｉａｎｔｓ． ＷＡＮＧ Ｙｏｎｇ⁃ｇａｎｇ１，２，
ＷＡＮＧ Ｘｕ１，２，ＳＵＮ Ｃｈａｎｇ⁃ｈｏｎｇ１，２， ＬＵ Ｘｉａｏ⁃ｙａｎ３ （ １Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｍｕｎｉｃｉｐａｌ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｅｎｖｉ⁃
ｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ， Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００３７， Ｃｈｉｎａ； ２Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｃｅｎｔｅｒ ｆｏｒ Ｕｒｂａｎ Ｅｎ⁃
ｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ， Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００３７， Ｃｈｉｎａ； ３Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ Ｓｔａｔｉｏｎ ｏｆ Ｆｅｎｇ⁃
ｔａｉ Ｄｉｓｔｒｉｃｔ， Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００７１， Ｃｈｉｎａ） ． ⁃Ｃｈｉｎ． Ｊ． Ａｐｐｌ． Ｅｃｏｌ．， ２０１５， ２６（３）： ９４９－９５７．
Ａｂｓｔｒａｃｔ： ＩＰＡＴ ｍｏｄｅｌ ａｎｄ ｉｔｓ ｖａｒｉａｎｔｓ ｃｏｕｌｄ ｄｅｓｃｒｉｂｅ ｔｈｅ ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｈｕｍａｎ
ｄｒｉｖｉｎｇ ｆｏｒｃｅ ａｎｄ ｔｈｅ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｐｒｅｓｓｕｒｅ， ｂｅｎｅｆｉｔ ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌ ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ ｄｙｎａｍｉｃｓ ｏｆ
ｃｏｕｐｌｅｄ ｈｕｍａｎ ａｎｄ ｎａｔｕｒａｌ ｓｙｓｔｅｍｓ， ａｎｄ ａｒｅ ｒｅｇａｒｄｅｄ ａｓ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｔｏｏｌｓ ｉｎ ｓｏｌｖｉｎｇ ｔｈｅ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ
ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｃａｕｓｅｄ ｂｙ ｔｈｅ ｓｏｃｉａｌ ａｎｄ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ． Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ， ｔｈｅ ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌ ｃｏｎｃｅｐｔｓ
ｏｆ ＩＰＡＴ ｍｏｄｅｌ ａｎｄ ｉｔｓ ｖａｒｉａｎｔｓ ｗｅｒｅ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎｓ， ｈｉｓｔｏｒｉｃａｌ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｓ ａｎｄ ｔｈｅ
ｈｏｔ ｉｓｓｕｅｓ ｉｎ ｔｈｅｉｒ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ． Ｔｈｅ ｆｕｔｕｒｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｔｒｅｎｄｓ ｗｅｒｅ ｐｕｔ ｆｏｒｗａｒｄ ａｉｍｉｎｇ ｔｏ ｆｕｒｔｈｅｒ ｅｘｐａｎｄ
ｔｈｅ ｕｓｅ ｏｆ ＩＰＡＴ ｍｏｄｅｌｓ ｉｎ ｔｈｅ ｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ａｎｄ ｓｏｃｉａｌ ｄｅｃｉｓｉｏｎ⁃ｍａｋｉｎｇ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ： ＩＰＡＴ ｍｏｄｅｌｓ； ｈｕｍａｎ ｄｒｉｖｉｎｇ ｆｏｒｃｅ； ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｐｒｅｓｓｕｒｅ； ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｅｌａｓｔｉｃｉｔｙ．
∗水体污染控制与治理科技重大专项（２０１２ＺＸ０７２０３⁃００１⁃０１）和北京
市丰台区重点河段水环境改善技术研究项目资助．
∗∗通讯作者． Ｅ⁃ｍａｉｌ： ｓｕｎｃｈａｎｇｈｏｎｇ＠ ｃｅｅ．ｃｎ
２０１４⁃０５⁃２１收稿，２０１４⁃１２⁃０９接受．
　 　 随着全球人口规模、经济体量不断增加，生态环
境受到了显著影响，定量分析人文驱动力对环境压
力的影响成为国内外众多学者关注的焦点．尽管先
前已有学者通过建立复杂模型，试图对人类活动与
全球环境关系进行描述，但因计算过程的复杂性以
及人类活动的动态变化特征，最终未能全面阐释两
者之间关系［１］ ．与之相比，ＩＰＡＴ 模型能够简便、可行
地描述人文驱动力对环境压力的影响，自其出现以
来得到了相关领域研究人员的广泛认可，并在实际
应用中得到发展，先后扩展出 ＩＧＴ、ＩｍＰＡＣＴ、ＳＴＩＲ⁃
ＰＡＴ等系列模型［２－４］ ．近年来，国内学者利用 ＩＰＡＴ
及其扩展模型对我国社会经济发展对环境压力的影
响开展应用研究，并逐步得到广泛应用［５－１０］ ．
本文对 ＩＰＡＴ及其扩展模型相关理论与方法进
行综述，对 ＩＰＡＴ 模型的由来及其扩展模型的发展
进行叙述，对模型在国内外应用中热点问题进行总
结，并针对现状研究状况对 ＩＰＡＴ 及其扩展模型发
展趋势进行剖析，以期能够进一步深化模型在社会
经济发展所产生的环境问题中的应用．
１　 ＩＰＡＴ及其扩展模型发展
１􀆰 １　 ＩＰＡＴ模型的由来
ＩＰＡＴ模型最初由 Ｅｈｒｌｉｃｈ等［１１］的 Ｉ＝ＰＦ公式延
伸而来，式中：Ｉ为环境压力，Ｐ 为人口数量，Ｆ 为人
均环境压力，表明人均影响对区域环境的压力作用．
随后，Ｃｏｍｍｏｎｅｒ［１２］根据生物学家、生态学家等试图
用数学模型阐释人口、财富与环境压力之间关系的
想法，提出经典的 ＩＰＡＴ模型，公式如下：
应 用 生 态 学 报　 ２０１５年 ３月　 第 ２６卷　 第 ３期　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　
Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｅｃｏｌｏｇｙ， Ｍａｒ． ２０１５， ２６（３）： ９４９－９５７
Ｉ＝Ｐ×Ａ×Ｔ （１）
式中：Ｐ为人口数量；Ａ 为富裕度，即人均消费或人
均生产；Ｔ为单位能耗或单位生产总值所产生的环
境影响．
ＩＰＡＴ模型具有较强的物理意义与逻辑结构，等
式要求量纲统一．ＩＰＡＴ模型的推导过程如下．模型的
基础公式：Ｉ＝ Ｉ，在公式的右边乘以 ＣＰ ／ ＣＰ，其中，Ｃ
代表消费量或者国民生产总值，Ｐ代表人口数量．
Ｉ＝（ Ｉ ／ Ｃ）×（Ｃ ／ Ｐ）×Ｐ （２）
设 Ｉ ／ Ｃ＝Ｔ，Ｃ ／ Ｐ＝Ａ，得到 Ｉ＝ＰＡＴ．
１􀆰 ２　 ＩＰＡＴ模型发展
ＩＰＡＴ模型在分析人文因素对环境影响的研究
中具有一定的限制性，不同学者根据研究需求对
ＩＰＡＴ模型进行了重构与扩展．
１􀆰 ２􀆰 １ ＩＧＴ 模型 　 Ｇａｏ 等［１３］ 令 Ｐ × Ａ ＝ Ｇ， Ｇ 表示
ＧＤＰ，将 ＩＰＡＴ模型变换成 ＩＧＴ 模型，用于分析经济
增长与生态环境之间的相应关系［１４］ ．基本公式如
下：
Ｉ＝Ｇ×Ｔ （３）
以 ＩＧＴ模型为基础，又进行了如下系列变化：
Ｇｎ ＝Ｇ０（１＋ｇ） ｎ （４）
Ｔｎ ＝Ｔ０（１－ｔ） ｎ （５）
式中：０和 ｎ分别为变量在基准年和第 ｎ 年的值；ｇ
为年均 ＧＤＰ 增长率；ｔ 为年均技术增长率．将式（４）
和（５）带入式（１），得到如下公式：
Ｉｎ ＝Ｇ０Ｔ０（１＋ｇ－ｔ－ｇｔ） ｎ （６）
令 ｇ∗ ＝ｇ ／ （１＋ｇ），ｇ∗表示经济增长对环境的消
极作用．如果 ｔ＞ｇ∗，意味着环境压力下降，即技术发
展带来的积极作用比经济增长的负面作用大，反之
亦然．
陆钟武等［１５］为研究经济增长过程中废物排量
的变化，对 ＩＧＴ方程进行修改．通过引入废物排放率
（Ｘ），建立了定量分析经济增长与废物排放关系的
ＩｅＧＴＸ方程：
Ｉｅ ＝Ｇ×Ｔ×Ｘ （７）
式中：Ｉｅ为废物排放量；Ｔ 为单位 ＧＤＰ 的废物产生
量；Ｘ为废物排放率，其值为废物排放量与废物产生
量之比，０＜Ｘ≤１．
１􀆰 ２􀆰 ２ ＩｍＰＡＣＴ模型　 Ｗａｇｇｏｎｅｒ［１６］为评价潜在行为
等因素对环境的影响，将 Ｔ分解成单位 ＧＤＰ 的消耗
量（Ｃ）和单位消耗量对环境的影响作用（Ｔ），得到
ＩｍＰＡＣＴ模型：
Ｉ＝ＰＡＣＴ （８）
Ｓｃｈｕｌｚｅ［１７］认为，行为选择（ ｂｅｈａｖｉｏｒａｌ ｃｈｏｉｃｅｓ）
是影响环境压力的一个重要因素，而在 ＩＰＡＴ 公式
中并没有充分体现出行为（Ｂ）的作用，因此建议在
等式右边添加 Ｂ 因子，修正 Ｉ ＝ ＰＡＴ 为：Ｉ ＝ ＰＢＡＴ．但
是，Ｒｏｃａ［１８］和 Ｄｉｅｓｅｎｄｏｒｆ［１９］认为，Ｉ ＝ＰＢＡＴ 存在两个
问题：１）在 Ｐ、Ａ、Ｔ 因素中已包涵了行为的影响作
用，为了避免重复计算行为（Ｂ）的影响作用，行为
（Ｂ）只能包涵在 Ｐ、Ａ及 Ｔ 中还未体现的因素；２）行
为（Ｂ）是一个难以定量的指标，因此不仅不能有效
改善公式，反而会给模型的计算过程及结果带来更
多误差．
徐中民等［２０］在剖析经典的 ＩＰＡＴ及 ＩｍＰＡＣＴ模
型基础上，提出了一个新的可持续性评价研究框架
ＩｍＰＡＣＴＳ模型（ Ｉ ＝ ＰＡＣＴ ／ Ｓ）．在该模型中，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，即对环境的影响和社会发展的损益评价．
１􀆰 ２􀆰 ３ ＳＴＩＲＰＡＴ模型 　 尽管 ＩＰＡＴ、ＩｍＰＡＣＴ 等公式
简洁直观，但也存在一定的限制性．主要表现为：１）
将环境影响与各个驱动力之间的关系简单地处理为
同比例线性关系，不能反映出驱动力变化时环境影
响的变化程度；２）等式两边的量纲统一，限制了其
他可能影响环境压力的社会因素；３）无法进行假设
检验［２１］ ．为克服上述限制， Ｄｉｅｔｚ 等［２２］提出了随机
回归影响模型 （ ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ ｉｍｐａｃｔｓ ｂｙ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ｏｎ
ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ， ａｆｆｌｕｅｎｃｅ， ａｎｄ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， ＳＴＩＲＰＡＴ 模
型），其公式如下：
Ｉ＝ａＰｂＡｃＴｄｅ （９）
式中：ａ为模型的常数项；ｂ、ｃ、ｄ 分别是 Ｐ、Ａ 和 Ｔ 的
指数项；ｅ 是误差项． ＩＰＡＴ 模型是 ＳＴＩＲＰＡＴ 模型的
特殊形式，即 ａ＝ ｂ＝ ｃ＝ｄ＝ ｅ＝ １．ＳＴＩＲＰＡＴ是一个多变
量的非线性模型，因此，为分析各因素对环境 Ｉ 的影
响，对式（９）进行对数处理得到下式：
ｌｎ（ Ｉ）＝ ｌｎａ＋ｂｌｎＰ＋ｃｌｎＡ＋ｄｌｎＴ＋ｌｎｅ （１０）
以 ｌｎＩ 作为因变量，ｌｎＰ、ｌｎＡ、ｌｎＴ 作为自变量，
ｌｎａ作为常数项，ｌｎｅ作为误差项，对经过处理后的模
型进行多元线性拟合．
标准的 ＳＴＩＲＰＡＴ 模型提供了一个简单的分解
人文因素对环境影响的因果分析框架，据此可以分
析人文驱动因素对环境影响作用的大小，还可以预
测将来人口和富裕程度等社会因素变化时的环境影
响变化．
１􀆰 ２􀆰 ４其他形式 　 Ｒｏｃａ［１８］对 ＩＰＡＴ 模型进行修改，
把用来表征富裕度的 ＧＤＰ 分解为商品或服务需求
０５９ 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２６卷
的各组成部分，以分析各部分对环境压力的影响．以
ＣＯ２排放量为例，公式可写成：
ＣＯ２ ＝Ｐ
ＧＤＰ
Ｐ
æ
è
ç
ö
ø
÷
ＣＯ２
ＧＤＰ
æ
è
ç
ö
ø
÷ ＝Ａ′Ｗ
ＧＤＰ
Ｐ
æ
è
ç
ö
ø
÷Ｐ （１１）
式中：Ａ′是一个行向量矩阵，代表与单位商品或服务
有直接或间接关联的 ＣＯ２排放量；Ｗ 是一个列向量
矩阵，代表在 ＧＤＰ 中的每个经济成分的最终需求的
相对权重．
根据式（１１）的分解，把 ＣＯ２ ／ ＧＤＰ 指标分成两
部分，其中一个与技术（Ｔ）关联密切，即总排放量
（与获得和使用不同形式的商品与服务相关），另一
个与生活方式关联性更强，即不同形式的商品与服
务的最终需求结构．总的来说，环境压力的变化可以
用 ４部分来表征，即人口、人均 ＧＤＰ，需求结构和排
放系数．
Ｗｉｌｌｅｙ［２３］认为，消耗量与生活方式和组织活动
有密切关系．发达地区较先进的组织工作能在一定
程度上减少人均消费量；然而在贫穷地区，越好的组
织活动可能会带来更多的消耗．因此，将 ＩＰＡＴ 等式
变换为：
Ｉ＝ＰＬＯＴ （１２）
式中：Ｐ为人口规模；Ｌ 为生活方式；Ｏ 为组织；Ｔ 为
技术．
Ｄｉｅｓｅｎｄｏｒｆ［１９］对 ＩＰＡＴ 进行变换，把公式中的
ＧＤＰ 去除，Ｉ换成 Ｉｇ，表示由于能源利用（Ｅ）而产生
的温室气体的排放量，Ｉｇ换成 ＥＰ ／ ＥＰ，公式如下：
Ｉｇ ＝（ Ｉｇ ／ Ｅ）×（Ｅ ／ Ｐ）×Ｐ （１３）
设 Ａｇ ＝Ｅ ／ Ｐ为富裕度、Ｔｇ ＝ Ｉｇ ／ Ｅ 为技术，以表示
人均能源利用的温室气体排放量，即 Ｉｇ ＝ＰＡｇＴｇ ．
２　 国内外研究进展及应用热点问题
经典的 ＩＰＡＴ 模型及其扩展模型 ＩｍＰＡＣＴ、
ＳＴＩＲＰＡＴ都具有较强的实用性，国内外众多学者基
于模型开展了大量研究工作．主要集中在人文驱动
力与环境压力定量描述方面，不同学者根据不同的
研究目的，选择了不同指标进行环境压力表征，如
ＣＯ２排放量、能源足迹、生态足迹、能源消费总量、耕
地面积变化等（表 １）．
２􀆰 １　 国内外研究现状及动态
２􀆰 １􀆰 １社会经济因素对污染物排放量的影响　 基于
ＩＰＡＴ及其扩展模型定量分析社会经济因素对污染
物排放的影响是目前最广泛的一个方面，尤其是以
温室气体 ＣＯ２为重点开展了大量的实践研究．
随着全球大气中ＣＯ２浓度的不断升高，生态环
表 １　 ＩＰＡＴ及其扩展模型研究回顾
Ｔａｂｌｅ １ 　 Ｒｅｖｉｅｗ ｏｎ ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ ＩＰＡＴ ａｎｄ ｅｘｔｅｎｄｅｄ
ｍｏｄｅｌｓ
ＩＰＡＴ １９７０，Ｅｈｒｌｉｃｈ和 Ｈｏｌｄｒｅｎ，首次提出 ＩＰＡＴ
１９７１，Ｃｏｍｍｏｎｅｒ等，首先利用 Ｉ ＝ＰＡＴ，进行了实际数据的计算
应用
２００１，Ｈａｂｅｒ１，对 １８３０—１９９５年奥地利工业化进程对环境压力
的影响进行分析
２００１，Ｆｉｓｈｅｒ⁃ｋｏｗａｌｓｋｉ，应用 ＩＰＡＴ 模型分析了人口数量和技术
对环境压力的影响
２００５，Ｋｗｏｎ，分析了影响英国 １９７０—２０００年交通汽车行业 ＣＯ２
排放量的相关因子
２００６，朱显成等，基于 ＩＰＡＴ 模型对大连市未来规划年水资源
效率进行了分析
２００８，何强等，综合分析了北京市经济增长速率和能源消耗的
技术水平对生态环境的影响
２０１０，罗宏等，基于 ＩＰＡＴ模型对苏州市 ２０１０ 年环境压力进行
了分析
ＩｍＰＡＣＴ ２００２，Ｗａｇｇｏｎｅｒ和 Ａｕｓｕｂｅｌ，提出 ＩｍＰＡＴ模型
２００４，Ｗａｇｇｏｎｅｒ，利用 ＩｍＰＡＣＴ 等式研究了美国农田面积扩张
和灌溉水的变化
２００５，徐中民等，提出了一个集成社会资源分析人类活动对环
境影响评价的 ＩｍＰＡＣＴＳ等式
２００６，焦文献等，应用 ＩｍＰＡＴ 等式，分析了甘肃省 １９９０—２００３
年虚拟不消费中人类活动对环境的影响
２０１０，陈强强等，运用 ＩｍＰＡＣＴ 等式分析了人类活动对甘南草
原牧区草原环境压力的影响
ＳＴＩＲＰＡＴ １９９４，Ｄｉｅｔｚ等，提出 ＳＴＩＲＰＡＴ随机模型
２００３，Ｓｈｉ，利用 ＳＴＩＲＰＡＴ模型分析了不同收入国家人口变化对
ＣＯ２排放量的影响
２００４，Ｙｏｒｋ等，利用 ＳＴＩＲＰＡＴ模型对联 ４６ 个国家的 ＣＯ２ 排放
量和 １３８个国家的能源足迹进行了分析
２００６，龙爱华等，通过 ＳＴＩＲＰＡＴ 模型分析了人口、富裕及技术
对 ２０００年中国水足迹的影响
２００８，王立猛等，以能源消费为例，利用 ＳＴＩＲＰＡＴ 模型对中国
环境压力时间分布进行分析
２０１１，Ｔａｏｙｕａｎ Ｗｅｉ，对 ＳＴＩＲＰＡＴ进行不同分解，通过不同模型
的不同功能对模型指标的添加提供依据
２０１３，Ｌｉｄｄｌｅ，利用模型对发达和发展中国家的城市人口与
ＧＤＰ 对环境压力影响进行了分析
境发生了显著变化，在众多驱动因素中，定量筛选对
ＣＯ２排放量的影响最显著的因素成为研究者关注焦
点．Ｄｉｅｔｚ等［２４］利用 ＳＴＩＲＰＡＴ 模型，根据 １１１ 个样本
数据，分析了人口、经济和技术对 ＣＯ２排放量的影
响，结果表明，人口因素是影响 ＣＯ２排放量的主要因
素，影响弹性系数在 ０．９７２～１．０１９．Ｓｈｉ［２５］通过对多个
国家近 ２０ 年的人口数据收集，利用 ＳＴＩＲＰＡＴ 模型
分析了不同地区人口对 ＣＯ２排放量的影响，证明人
口与 ＣＯ２排放量呈正相关，影响弹性系数在 １􀆰 ４１ ～
１􀆰 ６５．大多数研究结果均表明，人口因素是影响 ＣＯ２
排放量的主要因素，但因样本数量的差异，导致影响
程度存在差异． Ｆａｎ 等［２６］ 利用 ＳＴＩＲＰＡＴ 模型，对
１９７５—２０００年不同收入水平国家（贫穷、发展中、发
达国家）人口、富裕度以及技术各因素对 ＣＯ２总排放
量的影响，认为在全球范围内，富裕度即经济增长因
素对 ＣＯ２总排放量影响最大，尤其在贫困地区表现
１５９３期　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 王永刚等： ＩＰＡＴ及其扩展模型的应用研究进展　 　 　 　 　 　
更加显著，初步分析与其他研究结果不一样的原因
在于，该研究首先在对象富裕度上进行区分，会在一
定程度上加重富裕度对生态环境影响的作用．
还有一些学者通过 ＳＴＩＲＰＡＴ 模型分析了社会
经济各因素对特定区域、产业的 ＣＯ２排放量的影响，
并提出了相应的有效减排措施．刘宇等［２７］ 应用
ＳＴＩＲＰＡＴ模型，通过统计我国 ３０多年水泥生产行业
的 ＣＯ２排放量，分析了水泥生产 ＣＯ２排放与人口和
经济发展的关系，指出人口增长是影响水泥产业
ＣＯ２排放量的主要因素，提出控制水泥产业 ＣＯ２的
排放量需着重从控制人口增长着手．燕华等［２８］基于
ＳＴＩＲＰＡＴ模型分析了上海地区 ＣＯ２排放量与人口、
富裕度、城市化水平和技术进步之间的关系，表明人
口数量与城市化水平每变化 １％，将引起 ＣＯ２排放量
相应发生 ０．６％和 ０．８％的变化，并通过设置 １０ 种不
同的发展情景，分析制定出了最有利于缓解上海市
ＣＯ２排放的措施． Ｌｉｄｄｌｅ［２９］利用 ＳＴＩＲＰＡＴ 模型分析
不同发展水平国家（富裕、中等、贫穷）的城市人口
和富裕度（人均 ＧＤＰ）对交通以及居民用电所产生
ＣＯ２排放量的影响，表明中等水平国家城市人口和
富裕度对交通及居民用电所带来的 ＣＯ２排放量的影
响最大．
何强等［１４］采用 ＩＰＡＴ 模型及岭回归技术，以北
京地区工业 ＳＯ２排放量、工业废水排放量和工业固
体废物产生量为环境压力指标，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作用
机制，并进一步验证了北京市经济增长与环境质量
之间的关系曲线类型．罗宏等［３０］利用 ＩＧＴ 等式，通
过分析 ２０１０年 ＧＤＰ 增长率，分不同情境讨论与计
算了研究区域的经济增长对以化学需氧量（ＣＯＤ）
和 ＳＯ２排放量为指标的环境压力的影响，结果表明，
在 ＧＤＰ 年增长率分别为 １５􀆰 １％和 １２．１％的情景下，
单位 ＧＤＰ 的环境负荷年下降率分别为 １８． １％和
１５􀆰 １％．
２􀆰 １􀆰 ２社会经济因素对生态足迹的影响　 生态足迹
（ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｆｏｏｔｐｒｉｎｔ）作为生态环境可持续发展的重
要指标和方法，由 Ｒｅｅｓ 等［３１］于 １９９２ 年提出，将人
类不同类型的环境影响转化成一个综合的指标———
生物生产型土地面积，在方便理解的同时，可以真实
地反映各驱动因子对生态环境的影响［３２］ ．
徐中民等［７］采用生态足迹作为环境影响的测
量指标，利用 ＳＴＩＲＰＡＴ模型，以 １９９９ 年中国各省市
数据为例，分析了人口数量、富裕程度、现代化及经
济区位和自然区位对环境的影响，结果表明，人口数
量是当前环境影响的一个主要驱动因子，环境影响
与人口数量近同比例变化，富裕程度或现代化程度
增加也将加剧人类对环境的影响．刘昕等［３３］采用生
态足迹作为环境压力的测量指标，基于 ＳＴＩＲＰＡＴ 模
型定量分析了江西省 １９９０—２００６ 年人口、经济（人
均 ＧＤＰ）和社会因素（主要是城市化率和产业比重）
对环境压力的影响，认为人口因素是江西省生态足
迹增大的最主要原因． Ｊｉａ 等［３４］以河南省为例，计算
和分析了 １９８３—２００６年间的生态足迹变化，并运用
ＳＴＩＲＰＡＴ和最小二乘法（ＰＬＳ）分析了生态足迹演变
的主要驱动力，结果表明，人口因素是影响河南省生
态足迹变化的主要因素．赵雪雁［３５］以我国甘南牧区
为研究区域，通过测算 １９８０—２００７年间生态足迹变
化趋势，并以此为环境影响指标，应用 ＳＴＩＲＰＡＴ 模
型，根据区域特征把模型中技术（Ｔ）因子分解为草
原利用强度、生计策略和社会发展状况等，结果表
明，人口数量和草地资源利用强度是当前环境影响
的主要驱动因子．
２􀆰 １􀆰 ３社会经济因素对水、土资源的影响　 ＩＰＡＴ 及
其扩展模型在碳排放、生态足迹等领域研究较多，但
在水资源及土地资源方面进行的研究并不多，主要
体现在 ３个方面．
１）将 ＩＰＡＴ 模型进行扩展，引入水资源效率指
数，构建水资源利用效率模型，通过收集经济增长数
据、水资源配置、效率等数据，利用情景分析法对未
来规划年水资源效率进行预测．如朱显成等［３６］基于
Ｗｅｉｚｓａｅｃｋｅｒ［３７］的四倍数思想，结合 ＩＰＡＴ 方程的变
化式 ＩＧＴ，构建了水资源效率模型，并利用大连市
ＧＤＰ 增长数据、水资源供给和消耗数据，分析了未
来规划年的水资源效率状况．
２）应用 ＩｍＰＡＣＴ等式，引入虚拟水概念．对虚拟
水消费中人类活动对环境的影响进行定量分析．焦
文献等［９］利用甘肃省 １９９０—２００３ 年数据分析了单
位 ＧＤＰ 的农产品消费量（使用强度）和单位农产品
消耗的虚拟水量（使用效率）对虚拟水消费的影响．
３）借鉴生态足迹，引入水足迹概念，利用 ＳＴＩＲ⁃
ＰＡＴ模型分析人口、富裕度和技术等因素对区域水
资源的影响程度．龙爱华等［３８］在计算 ２０００ 年中国
水足迹的基础上，应用 ＳＴＩＲＰＡＴ模型，分析人口、富
裕度和技术等对中国水资源的环境影响，结果表明，
人口数量是当前我国水足迹的一个主要驱动因子，
富裕程度的提高会增加人类对水资源的总消费， 气
候因素和区位条件对水足迹具有显著影响， 而提高
土地生产能力对减少水足迹具有重要作用．
２５９ 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２６卷
社会经济因素对土地资源的影响主要体现在以
耕地面积和草地面积为环境因素，侧重研究人口数
量扩张以及城市化进程对土地资源的影响．王琳
等［３９］利用 ＳＴＩＲＰＡＴ模型，分析苏州市人口、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，认为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．李春华等［４０］基于 ＳＴＩＲＰＡＴ
对长沙市人口、产业结构和城市化水平对耕地面积
变化的影响进行分析，表明人口数量的变化对长沙
市耕地影响最显著．陈强强等［４１］运用 ＩｍＰＡＣＴ 等
式，以甘南藏族自治州草原牧区为例，对人类活动对
草原资源压力的影响进行实证研究，结果表明，经济
增长对草原环境压力影响最大，其次是人口数量和
富裕度．
２􀆰 １􀆰 ４社会经济因素对能源消耗的影响　 能源需求
与经济发展以及碳排放之间存在密切联系，能源消
费的快速增长对碳排放的增加起着决定性作用．基
于 ＩＰＡＴ 及其扩展模型在碳排放中的应用，众多学
者利用 ＩＰＡＴ模型对社会经济各因素对能源消耗的
影响进行研究，主要体现在以下两方面．
１）以能源消耗或能源消费总量为环境压力指
标，利用 ＳＴＩＲＰＡＴ模型，分析人口、富裕度和技术对
能源消耗的影响．王立猛等［１０，４２］利用 ＳＴＩＲＰＡＴ 模
型，以能源消费总量为环境压力，评估了中国大陆
３０个省市自治区的环境压力，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 ２．０％或 ０．８％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． Ｌｉｎ 等［４３］基于
ＳＴＩＲＰＡＴ模型，利用中国 １９７８—２００６年数据分析人
口、人均 ＧＤＰ、城市化、工业化水平以及能源强度对
能源消耗的影响，表明人口对环境影响最大，其次是
城市化、工业化水平、人均 ＧＤＰ，最后是能源强度．姜
磊等［４４］采用能源消费总量作为环境压力的衡量指
标，以 ＳＴＩＲＰＡＴ模型为基础，将能源消费的空间效
应纳入 ＳＴＩＲＰＡＴ 模型进行空间计算分析，表明人
口、社会富裕度和第二产业比重与能源消费皆呈正
相关，随着人口、社会富裕度和第二产业比重的增
加，对能源消费的弹性系数逐渐增加． Ｐｏｕｍａｎｙｖｏｎｇ
等［４５］利用 ＳＴＩＲＰＡＴ 模型，对 １９７５—２００５ 年低、中、
高收入 ３种类型国家的城市化发展对交通能源利用
的定量影响进行分析，结果表明，在控制人口规模、
人均收入、服务业比重不变的情况下，城市化与交通
能源利用呈正相关．
２）以能源足迹为环境压力指标，通过 ＳＴＩＲＰＡＴ
模型，分析社会经济各因素对能源足迹的影响．Ｙｏｒｋ
等［２１］基于 ＳＴＩＲＰＡＴ 模型分析了人口、特定人口比
重、富裕度以及城市化率对能源足迹的影响，结果表
明，人口因素对能源足迹影响最显著，能源足迹随着
人口基本同比例变化．卢娜等［４６］利用 ＳＴＩＲＰＡＴ模型
分析了苏锡常地区 １９９１—２００８ 年经济增长对能源
消费碳足迹的影响，结果表明，经济增长是能源消费
碳足迹的主要影响因素， 两者关系模型拟合未出现
环境库兹涅茨曲线．吴敬锐等［４７］采用碳汇法计算了
新疆近 ６０ 年的能源足迹，利用 ＳＴＩＲＰＡＴ 模型以能
源足迹为环境因变量，应用岭回归方法计算能源足
迹环境压力的影响因素，结果表明，人口数量是近
５１年新疆环境变化的主要驱动因子，富裕度的增长
和城市化进程的加快对能源足迹的增长具有显著影
响，而能源强度的降低和产业结构的优化对降低能
源足迹、减轻环境压力具有重要作用．
２􀆰 ２　 研究应用中的热点问题
２􀆰 ２􀆰 １ ＳＴＩＲＰＡＴ随机模型指标选取　 ＳＴＩＲＰＡＴ 模型
中的自变量 Ｐ、Ａ、Ｔ 可以分解成若干在概念上适合
的其他变量［２２］ ．如 Ｃｒａｍｅｒ［４８－４９］把人口（Ｐ）分解成家
庭数量及平均家庭规模两个指标，进而对环境压力
的影响分别进行分析．Ｙｏｒｋ等［２１］把 Ｐ分解成人口总
数和经济生产人口两个指标，用来分析环境压力．陈
庆等［５０］用生态足迹表征环境影响，Ａ 分别用人均
ＧＤＰ 和人类发展指数表征富裕度．朱远程等［５１］研究
了北京 ＣＯ２排放与人口和技术因素的关系，将人口
因素（Ｐ）分解为人口数量和城市化水平两项指标．
目前，多数研究主要集中在对变量 Ｔ 的处理与
分解（表 ２）．Ｙｏｒｋ 等［２１］和 Ｄｉｅｔｚ 等［２４］指出，ＩＰＡＴ 及
ＳＴＩＲＰＡＴ模型中的技术变量（Ｔ）不是单一因素，它
由众多影响环境因素组合而成，因此对技术变量 Ｔ
进行重新认定具有非常重要的意义． ＳＴＩＲＰＡＴ 中 Ｔ
变量分解的变量需要与模型在概念上具有一致性．
一般情况下，Ｔ变量主要有 ３种不同的处理方法：１）
Ｔ包涵在残差项 ｅ 中；２） Ｔ 可以增加在理论上影响
单位 ＧＤＰ 产量的其他任何要素；３）随机模型 ＳＴＩＲ⁃
ＰＡＴ与生态弹性系数（ＥＥ）的结合能够准确分析 Ｐ、
Ａ、Ｔ ３个指标之间的关系．
２􀆰 ２􀆰 ２生态弹性系数　 Ｙｏｒｋ 等［２１］于 ２００３ 年提出了
一种定量测算概念———弹性系数（ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｅｌａｓｔｉ⁃
ｃｉｔｙ），表征驱动因素的变化能够带来环境压力的贡
献作用或者灵敏度．
３５９３期　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 王永刚等： ＩＰＡＴ及其扩展模型的应用研究进展　 　 　 　 　 　
表 ２　 ＳＴＩＲＰＡＴ模型 Ｔ因素
Ｔａｂｌｅ ２　 Ｔ ｆａｃｔｏｒｓ ｉｎ ＳＴＩＲＰＡＴ ｍｏｄｅｌ
环境因素
Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｆａｃｔｏｒ
作者　 　 　
Ａｕｔｈｏｒ　 　 　
Ｔ指标
Ｔ ｆａｃｔｏｒ
文献
Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ
能源消费 王立猛等 包含在残差项 ｅ中 ［４０］
Ｅｎｅｒｇｙ ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ 张乐勤等 第二产业贡献值、单位 ＧＤＰ 能耗、全社会固定资产投资、对外贸易度 ［５２］
吴敬锐等 万元 ＧＤＰ 能耗、结构化指标（第三产业比重）和现代化指标（城市化率） ［４７］
Ｙｏｒｋ等 城市化 ［５３］
水土资源 王琳等 结构化指标（第三产比重）和现代化指标（城市化率） ［３９］
Ｗａｔｅｒ ａｎｄ ｓｏｉｌ 李春华等 产业结构（第二、三产比重）、城市化率 ［４０］
ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ 龙爱华等 单位面积粮食蒸腾需求量、单方水产粮量、单位粮食产量土地需求 ［３８］
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ＣＯ２排放量 Ｓａｏｕｓｓｅｎ等 城市化率、能源强度、京都议定书条款 ［５５］
ＣＯ２ ｅｍｉｓｓｉｏｎ 刘宇等 包含在残差项 ｅ中 ［２７］
朱远程等 能源强度、第二产业比重 ［５１］
生态足迹 陈庆等 城市化指标（城市化率）、产业结构指标（第三和第二产业比重）、基尼系数 ［５０］
Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｆｏｏｔｐｒｉｎｔ 陈强强等 城市化水平和产业结构 ［４１］
徐中民 现代化、经济区位、自然区位 ［７］
刘昕等 城市化率、产业比重 ［３３］
　 　 ＳＴＩＲＰＡＴ模型中的人口弹性系数（ＥＥＩＰ ）表示
人口规模的变化所引起环境压力的变化，财富弹性
系数（ＥＥＩＡ）表示表征富裕度指标的变化所产生的
环境压力变化．
利用 ＳＴＩＲＰＡＴ模型测定人口、富裕度对环境影
响的弹性系数，在式（９）中，系数 ｂ 和 ｃ 表示 Ｐ、Ａ 每
发生 １％变化，将分别引起 Ｉ 发生 ｂ％、ｃ％的变化．如
果系数（ｂ或 ｃ）等于 １．０，说明环境影响与驱动力（Ｐ
或 Ａ）存在同比例的单调变化；如果系数＞１．０，说明
增加此项人文驱动因素引起环境变化加剧的速度要
超过驱动力的变化速度；如果＜１．０（但＞０），说明增
加此项人文驱动因素引起的环境变化加剧的速度要
小于驱动力的变化速度；如果＜０，则说明增加此项
人文驱动因素具有减缓环境影响的作用［２１］ ．
经济与社会学理论通过增加富裕度的二次方，
假设了一种经济因素与环境影响之间的非单调关
系［５６－５８］ ．为考察随着富裕度的增加，富裕度与环境
压力之间是否存在环境 Ｋｕｚｎｅｔｓ 曲线，将模型中自
变量 ｌｎＡ分解为 ｌｎＡ和 ｌｎＡ２两项．因此，模型调整为：
ｌｎＩ＝ ｌｎａ＋ｂｌｎＰ＋ｃ１ ｌｎＡ＋ｃ２（ｌｎＡ） ２＋ｄｌｎＴ＋ｌｎｅ （１４）
对上式的 ｌｎＡ 求一阶偏导数，得到富裕度对环
境影响的弹性系数（ＥＥＬＡ）为：
ＥＥＬＡ ＝ ｃ１＋２ｃ２ ｌｎＡ （１５）
已知 ｌｎＡ的值，根据式（１３）计算 ＥＥＬＡ，如果 ｃ２
为负值，可依此确定存在环境 Ｋｕｚｎｅｔｓ 曲线，并能够
计算出环境开始改善的富裕度临界值．
３　 ＩＰＡＴ及其扩展模型的发展趋势
面对当前显著的环境问题，关于社会经济发展
对环境压力问题的研究需求更加迫切，社会的需求
决定了 ＩＰＡＴ及其扩展模型的发展方向及在应用中
应注意的事项．在当前形势下，其主要发展趋势将表
现在以下几个方面．
１）模型各变量的最适表征指标的选取与处理．
环境压力（ Ｉ）是一个复杂因子，因此需要采用一个
综合指数表征环境压力．为了进一步分析整体环境
压力影响，在统计各污染物排放量的情况下，结合生
态环境压力指数（ＥＳＩ）等指数，可以进一步提出一
个表征环境压力的综合性指标．另外，前文提到
ＳＴＩＲＰＡＴ 模型可以增加一些合适的指标用来分析
对环境压力的影响．但对环境压力有影响的社会或
者政治变量是一个概念化的因素，如何通过模糊评
价或者其他赋值方法进行数值化，进一步促进这些
指标对环境压力的影响研究也是未来对模型发展完
善的一个方向．
２）小尺度内的人文因素对环境压力影响是环
境经济学中的热点与难点问题．从国内外 ＩＰＡＴ模型
及其扩展模型应用中可以看出，在研究尺度上，大多
集中在跨国、省市区域的范围内，主要是对某一年若
干区域社会经济因素对环境压力的影响的对比，亦
或利用长系列数据分析某一区域社会经济发展对环
境压力的影响．但对于更小区域内的人文因素对环
境压力的影响研究较少，以北京市为例，研究范围定
４５９ 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２６卷
义在区县或流域尺度，通过对更小尺度上人文因素
对环境压力的影响进行定量分析，其计算结果可以
对区域人口、产业结构等的合理布局提供理论基础．
小尺度上的相关研究的难点主要体现在：
１）数据库的收集与处理．尺度越小，对数据的要
求越高，加之小尺度上的数据往往较难获得，因此在
已有资料的基础上，需选择合适的数学及统计方法
对缺失数据资料进行收集与整合，通过数学方法获
取更多，更准确的数据．
２）小尺度上分析结果的准确性降低．小尺度内
的人文因素对生态环境影响结果的准确性往往会降
低，需要从数据的数量与准确性方面进行保障，并对
ＩＰＡＴ及其扩展模型不断加以改进，从而可以较好地
应用在小尺度内人文因素对环境压力的影响研究．
３）进一步开展 ＩＰＡＴ及其扩展模型在人文因素
对水环境压力影响分析的应用．以往研究集中在对
碳排放、能源消耗、生态足迹等方面的研究，在水方
面，尤其是水环境方面的研究还较少．因此，需要对
人文因素变化对区域水环境压力的影响进一步探
讨．但在这个过程中需要注意的问题是，水污染物指
标（如 ＣＯＤ、氨氮）在模型中的产生量，而不再是排
放量，原因在于如果考虑末端治理的效果，有些废物
的产生量与排放量之间会有很大差别．同时，社会经
济因素中的技术（Ｔ）指标要增加与水污染排放相关
的用水结构、排放系数等指标．
４）农业发展过程的各驱动力对生态环境的定
量影响是未来相关研究的重点之一．随着农业工业
化进程的加快，农业发展中人口、经济的规模发生了
一系列变动．在技术层面，机械化、工业化设备与技
术的使用、惠农政策的制定在一定程度上促使农业
经济发展对生态环境恢复具有良好的改善作用，但
在另一方面，农业耕作过程中化肥、农药、除草剂的
使用，又对生态环境产生较大的负面影响． ＩＰＡＴ 及
其扩展模型的技术因素（Ｔ）可综合考虑上述几种因
素，定量分析农业发展各要素对生态环境的影响．
ＩＰＡＴ、ＩｍＰＡＣＴ以及 ＳＴＩＲＰＡＴ 模型是探索与认
识复杂的社会经济因素对环境压力影响的有效手
段，也是解决当前城市化发展过程中产生的生态环
境问题的有效工具，目前已经在气候变化、碳排放、
能源消耗等方面研究中发挥了重要作用．研究工作
的不断深入和被认识程度的逐步提高将推动 ＩＰＡＴ
等模型理论和应用的发展．
致谢　 本文得到了美国俄勒冈大学 Ｙｏｒｋ 教授的帮助与指
点，在此表示由衷的感谢．
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［１４］　 Ｈｅ Ｑ （何　 强）， Ｌｙｕ Ｇ⁃Ｍ （吕光明）． Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｅｃｏ⁃
ｌｏｇｉｃａｌ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｉｍｐａｃｔ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＩＰＡＴ Ｍｏｄｅｌ： Ａ
ｃａｓｅ ｓｔｕｄｙ ｏｆ Ｂｅｉｊｉｎｇ． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｅｎｔｒａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｆｉ⁃
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ＰＡＣＴ： Ａｎａｌｙｔｉｃ ｔｏｏｌｓ ｆｏｒ ｕｎｐａｃｋｉｎｇ ｔｈｅ ｄｒｉｖｉｎｇ ｆｏｒｃｅｓ ｏｆ
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［２２］　 Ｄｉｅｔｚ Ｔ， Ｒｏｓａ ＥＡ． Ｒｅｔｈｉｎｋｉｎｇ ｔｈｅ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｉｍｐａｃｔｓ
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ｐｏｏｌｅｄ ｃｒｏｓｓ⁃ｃｏｕｎｔｒｙ ｄａｔａ． Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ， ２００３，
４４： ２９－４２
［２６］　 Ｆａｎ Ｙ， Ｌｉｕ ＬＣ， Ｗｕ Ｇ， ｅｔ ａｌ． Ａｎａｌｙｚｉｎｇ ｉｍｐａｃｔ ｆａｃｔｏｒｓ
ｏｆ ＣＯ２ ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ＳＴＩＲＰＡＴ ｍｏｄｅｌ． Ｅｎｖｉｒｏｎ⁃
ｍｅｎｔａｌ Ｉｍｐａｃｔ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ Ｒｅｖｉｅｗ， ２００６， ２６： ３７７－３９５
［２７］　 Ｌｉｕ Ｙ （刘　 宇）， Ｋｕａｎｇ Ｙ⁃Ｑ （匡耀求）， Ｈｕａｎｇ Ｎ⁃Ｓ
（黄宁生）， ｅｔ ａｌ． Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｔｈｅ ｓｔｒｅｓｓｅｓ ｏｆ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ
ａｎｄ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｇｒｏｗｔｈ ｏｎ ＣＯ２ ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ ｆｒｏｍ ｃｅｍｅｎｔ
ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ． Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ （环
境科学研究）， ２００７， ２０（１）： １１８－１２２ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２８］　 Ｙａｎ Ｈ （燕　 华）， Ｇｕｏ Ｙ⁃Ｇ （郭运功）， Ｌｉｎ Ｆ⁃Ｃ （林
逢春）． Ａｎａｌｙｚｉｎｇ ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｍｏｄｅｌ ｏｆ Ｃｈｉｎｅｓｅ
ｃｉｔｉｅｓ ｕｎｄｅｒ ｔｈｅ ｃｏｎｔｒｏｌ ｏｆ ＣＯ２ ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ
ＳＴＩＲＰＡＴ ｍｏｄｅｌ： Ａ ｃａｓｅ ｓｔｕｄｙ ｏｆ Ｓｈａｎｇｈａｉ． Ａｃｔａ Ｇｅｏ⁃
ｇｒａｐｈｉｃａ Ｓｉｎｉｃａ （地理学报）， ２００７， ２０（１）： １１８－１２２
（ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２９］　 Ｌｉｄｄｌｅ Ｂ． Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ， ａｆｆｌｕｅｎｃｅ， ａｎｄ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｉｍ⁃
ｐａｃｔ ａｃｒｏｓｓ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ： Ｅｖｉｄｅｎｃｅ ｆｒｏｍ ｐａｎｅｌ ｃｏ ｉｎｔｅ⁃
ｇｒａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌｉｎｇ． Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｍｏｄｅｌｌｉｎｇ ＆ Ｓｏｆｔｗａｒｅ，
２０１３， ４０： ２５５－２６６
［３０］　 Ｌｕｏ Ｈ （罗　 宏）， Ｓｈｕ Ｊ⁃Ｍ （舒俭民）， Ｌｙｕ Ｌ⁃Ｈ （吕
连宏）， ｅｔ ａｌ． Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｐｒｅｓｓｕｒｅ⁃ｒｅ⁃
ｓｐｏｎｓｅ ｏｆ Ｓｕｚｈｏｕ Ｃｉｔｙ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＩＰＡＴ ｍｏｄｅｌ． Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ
Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ （环境科学研究）， ２０１０， ２３
（１）： １１６－１１９ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［３１］　 Ｒｅｅｓ ＷＥ． Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｆｏｏｔｐｒｉｎｔｓ ａｎｄ ａｐｐｒｏｐｒｉａｔｅｄ ｃａｒｒｙｉｎｇ
ｃａｐａｃｉｔｙ： Ｗｈａｔ ｕｒｂａｎ ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ ｌｅａｖｅｓ ｏｕｔ． Ｅｎｖｉｒｏｎ⁃
ｍｅｎｔ ａｎｄ Ｕｒｂａｎｉｚａｔｉｏｎ， １９９２， ４： １２１－１３０
［３２］　 Ｃｈｅｎ Ｄ⁃Ｄ （陈冬冬）， Ｇａｏ Ｗ⁃Ｓ （高旺盛）， Ｃｈｅｎ Ｙ⁃Ｑ
（陈源泉）． Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｐｒｏｇｒｅｓｓ ｏｎ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｆｏｏｔｐｒｉｎｔ
ａｎａｌｙｓｉｓ． Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｅｃｏｌｏｇｙ （应用生态
学报）， ２００６， １７（１０）： １９８３－１９８８ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［３３］　 Ｌｉｕ Ｘ （刘　 昕）， Ｘｉｏｎｇ Ｘ⁃Ｂ （熊晓波）， Ｊｉａ Ｊ⁃Ｓ （贾俊
松）． Ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ｓｏｃｉａｌ ａｎｄ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｆａｃｔｏｒｓ ｏｎ ｅｎｖｉｒｏｎ⁃
ｍｅｎｔａｌ ｓｔｒｅｓｓ ｉｎ ｍｉｄｌａｎｄ ｏｆ Ｃｈｉｎａ： Ａ ｃａｓｅ ｓｔｕｄｙ ｉｎ Ｊｉａｎ⁃
ｇｘｉ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ． Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ Ｒｅｓｅａｒｃｈ （人口研究）， ２００８，
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［３４］　 Ｊｉａ ＪＳ， Ｄｅｎｇ ＦＢ， Ｄｕａｎ Ｊ， ｅｔ ａｌ． Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｔｈｅ ｍａｊｏｒ
ｄｒｉｖｅｒｓ ｏｆ ｔｈｅ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｆｏｏｔｐｒｉｎｔ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ＳＴＩＲＰＡＴ
ｍｏｄｅｌ ａｎｄ ｔｈｅ ＰＬＳ ｍｅｔｈｏｄ： Ａ ｃａｓｅ ｓｔｕｄｙ ｉｎ Ｈｅｎａｎ
Ｐｒｏｖｉｎｃｅ， Ｃｈｉｎａ． Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ， ２００９， ６８：
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［３５］　 Ｚｈａｏ Ｘ⁃Ｙ （赵雪雁）． Ｔｈｅ ｉｍｐａｃｔ ｏｆ ｈｕｍａｎ ｆａｃｔｏｒｓ ｏｎ
ｔｈｅ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ｉｎ Ｇａｎａｎ ｐａｓｔｕｒｉｎｇ ａｒｅａ． Ａｃｔａ Ｇｅｏ⁃
ｇｒａｐｈｉｃａ Ｓｉｎｉｃａ （地理学报）， ２０１０， ６５（１１）： １４１１－
１４２０ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［３６］　 Ｚｈｕ Ｘ⁃Ｃ （朱显成）， Ｌｉｕ Ｚ⁃Ｙ （刘则渊）． Ｓｔｕｄｙ ｏｆ
Ｄａｌｉａｎ ｗａｔｅｒ ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｏｎ ＩＰＡＴ ｅｑｕａｔｉｏｎ．
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｄａｌｉａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ （Ｓｏｃｉａｌ Ｓｃｉ⁃
ｅｎｃｅｓ）（大连理工大学学报：社会科学版）， ２００６， ２７
（３）： ３９－４２ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［３７］　 ｖｏｎ Ｗｅｉｚｓａｃｋｅｒ ＦＵ． Ｆａｃｔｏｒ ｆｏｕｒ： Ｄｏｕｂｌｉｎｇ Ｗｅａｌｔｈ，
Ｈａｌｖｉｎｇ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｕｓｅ． Ｌｏｎｄｏｎ： Ｅａｒｔｈｓｃａｎ， １９９８
［３８］　 Ｌｏｎｇ Ａ⁃Ｈ （龙爱华）， Ｘｕ Ｚ⁃Ｍ （徐中民）， Ｗａｎｇ Ｘ⁃Ｈ
（王新华）， ｅｔ ａｌ． Ｉｍｐａｃｔｓ ｏｆ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ， ａｆｆｌｕｅｎｃｅ ａｎｄ
ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｏｎ ｗａｔｅｒ ｆｏｏｔｐｒｉｎｔ ｉｎ Ｃｈｉｎａ． Ａｃｔａ Ｅｃｏｌｏｇｉｃａ
Ｓｉｎｉｃａ （生态学报）， ２００６， ２６（１０）： ３３５８－３３６５ （ ｉｎ
Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［３９］　 Ｗａｎｇ Ｌ （王　 琳）， Ｗｕ Ｙ （吴　 业）， Ｙａｎｇ Ｇ⁃Ｓ （杨
桂山）， ｅｔ ａｌ． Ｃｕｌｔｉｖａｔｅｄ ｌａｎｄ ａｒｅａ ｃｈａｎｇｅ ａｎｄ ｉｔｓ ｉｍｐａｃｔ
ｆａｃｔｏｒｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＳＴＩＲＰＡＴ ｍｏｄｅｌ． Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｆ ｔｈｅ
Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｓｏｃｉｅｔｙ ｏｆ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ （农业工程
学报）， ２００８， ２４（１２）： １９６－２００ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［４０］　 Ｌｉ Ｃ⁃Ｈ （李春华）， Ｌｉ Ｎ （李　 宁）， Ｓｈｉ Ｙ （石　 岳）．
Ａ ｓｔｕｄｙ ｏｆ ａｒａｂｌｅ ｑｕａｎｔｉｔｙ ｃｈａｎｇｅ ｉｎ Ｃｈａｎｇｓｈａ ｂａｓｅｄ ｏｎ
ＳＴＩＲＰＡＴ ｍｏｄｅｌ． Ｃｈｉｎｅｓｅ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｂｕｌｌｅｔｉｎ
（中国农学通报）， ２０１０， ２６（３）： ２５８－２６３ （ ｉｎ Ｃｈｉ⁃
ｎｅｓｅ）
［４１］　 Ｃｈｅｎ Ｑ⁃Ｑ （陈强强）， Ｓｕｎ Ｘ⁃Ｈ （孙小花）， Ｗａｎｇ Ｓ⁃Ｌ
（王生林）， ｅｔ ａｌ． Ｉｍｐａｃｔｓ ｏｆ ｓｏｃｉａｌ ａｎｄ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｆａｃｔｏｒｓ
ｏｎ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ｉｎ Ｇａｎｎａｎ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ． Ｎｏｒｔｈｗｅｓｔ Ｐｏｐｕｌａ⁃
ｔｉｏｎ （西北人口）， ２００９， ３０（６）： ５８－６１ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［４２］　 Ｗａｎｇ Ｌ⁃Ｍ （王立猛）， Ｈｅ Ｋ⁃Ｌ （何康林）． Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ
ｓｐａｔｉａｌ ｖａｒｉａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｉｍｐａｃｔ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ
ＳＴＩＲＰＡＴ ｍｏｄｅｌ： Ａ ｃａｓｅ ｓｔｕｄｙ ｏｆ ｅｎｅｒｇｙ ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ．
Ａｃｔａ Ｓｃｉｅｎｔｉａｅ Ｃｉｒｃｕｍｓｔａｎｔｉａｅ （环境科学学报）， ２００８，
２８（５）： １０３２－１０３７ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［４３］　 Ｌｉｎ ＳＦ， Ｚｈａｏ ＤＴ， Ｍａｒｉｎｏｖａ Ｄ． Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｔｈｅ ｅｎｖｉｒｏｎ⁃
ｍｅｎｔａｌ ｉｍｐａｃｔ ｏｆ Ｃｈｉｎａ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＳＴＩＲＰＡＴ ｍｏｄｅｌ． Ｅｎｖｉ⁃
ｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｉｍｐａｃｔ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ Ｒｅｖｉｅｗ， ２００９， ２９： ３４１－
３４７
［４４］　 Ｊｉａｎｇ Ｌ （姜　 磊）， Ｊｉ Ｍ⁃Ｈ （季民河）． Ｃｈｉｎａ’ｓ ｅｎｅｒｇｙ
ｓｔｒｅｓｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ＳＴＩＲＰＡＴ ｍｏｄｅｌ： Ａ ｓｐａｔｉａｌ ｅｃｏｎｏ⁃
６５９ 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２６卷
ｍｅｔｒｉｃ ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ． Ｓｃｉｅｎｔｉａ Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａ Ｓｉｎｉｃａ （地理科
学）， ２０１１， ３１（９）： １０７２－１０７７ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［４５］　 Ｐｏｕｍａｎｙｖｏｎｇ Ｐ， Ｋａｎｅｋｏ Ｓ， Ｄｈａｋａｌ Ｓ． Ｉｍｐａｃｔｓ ｏｆ ｕｒ⁃
ｂａｎｉｚａｔｉｏｎ ｏｎ ｎａｔｉｏｎａｌ ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ａｎｄ ｒｏａｄ ｅｎｅｒｇｙ ｕｓｅ：
Ｅｖｉｄｅｎｃｅ ｆｒｏｍ ｌｏｗ， ｍｉｄｄｌｅ ａｎｄ ｈｉｇｈ ｉｎｃｏｍｅ ｃｏｕｎｔｒｉｅｓ．
Ｅｎｅｒｇｙ Ｐｏｌｉｃｙ， ２０１２， ４６： ２６８－２７７
［４６］　 Ｌｕ Ｎ （卢　 娜）， Ｑｕ Ｆ⁃Ｔ （曲福田）， Ｆｅｎｇ Ｓ⁃Ｙ （冯淑
怡）， ｅｔ ａｌ． Ｔｒｅｎｄｓ ａｎｄ ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ ｆａｃｔｏｒｓ ｏｆ ｅｎｅｒｇｙ
ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ ｃａｒｂｏｎ ｆｏｏｔｐｒｉｎｔ： Ａｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｆｏｒ Ｓｕｚｈｏｕ⁃
Ｗｕｘｉ⁃Ｃｈａｎｇｚｈｏｕ ｒｅｇｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＳＴＩＲＰＡＴ ｍｏｄｅｌ．
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｎａｔｕｒａｌ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ （自然资源学报）， ２０１１，
２６（５）： ８１４－８２４ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［４７］　 Ｗｕ Ｊ⁃Ｒ （吴敬锐）， Ｙａｎｇ Ｚ⁃Ｐ （杨兆萍）， Ｓａｉｋｅｎ Ａ．
Ｉｍｐａｃｔ ｆａｃｔｏｒｓ ａｎｄ ｔｅｍｐｏｒａｌ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｏｆ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ
ｐｒｅｓｓｕｒｅ ｏｆ Ｘｉｎｊｉａｎｇ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＳＴＩＲＰＡＴ ｍｏｄｅｌ． Ａｒｉｄ
Ｌａｎｄ Ｇｅｏｇｒａｐｈｙ （干旱区地理）， ２０１１， ３４（１）： １８７－
１９３ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［４８］ 　 Ｃｒａｍｅｒ ＪＣ． Ａ ｄｅｍｏｇｒａｐｈｉｃ ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ ｏｎ ａｉｒ ｑｕａｌｉｔｙ：
Ｃｏｎｃｅｐｔｕａｌ ｉｓｓｕｅｓ ｓｕｒｒｏｕｎｄｉｎｇ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｉｍｐａｃｔｓ ｏｆ
ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｇｒｏｗｔｈ． Ｈｕｍａｎ Ｅｃｏｌｏｇｙ Ｒｅｖｉｅｗ， １９９６， ３：
１９１－１９６
［４９］　 Ｃｒａｍｅｒ ＪＣ． Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｇｒｏｗｔｈ ａｎｄ ａｉｒ ｑｕａｌｉｔｙ ｉｎ Ｃａｌｉｆｏｒ⁃
ｎｉａ． Ｄｅｍｏｇｒａｐｈｙ， １９９８， ３５： ４５－５６
［５０］　 Ｃｈｅｎ Ｑ （陈　 庆）， Ｚｈｕｏ Ｊ⁃Ｘ （周敬宣）， Ｌｉ Ｘ⁃Ｍ （李
湘梅）， ｅｔ ａｌ． Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｎ ｔｈｅ ｄｒｉｖｉｎｇ ｆｏｒｃｅ ｏｆ ｅｎｖｉｒｏｎ⁃
ｍｅｎｔａｌ ｉｍｐａｃｔ ｉｎ Ｗｕｈａｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＳＴＩＲＰＡＴ ｍｏｄｅｌ． Ｒｅ⁃
ｓｏｕｒｃｅｓ ａｎｄ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ｉｎ ｔｈｅ Ｙａｎｇｔｚｅ Ｂａｓｉｎ （长江流
域资源与环境）， ２０１１， ２０（ ｓｕｐｐｌ．１）： １００－ １０４ （ ｉｎ
Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［５１］　 Ｚｈｕ Ｙ⁃Ｃ （朱远程）， Ｚｈａｎｇ Ｓ⁃Ｊ （张士杰）． Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ
Ｂｅｉｊｉｎｇ ｄｉｓｔｒｉｃｔ ｅｃｏｎｏｍｙ ｃａｒｂｏｎ ｄｉｓｃｈａｒｇｅ ｐｒｏｍｏｔｉｏｎ ｆａｃ⁃
ｔｏｒ ｂａｓｉｎｇ ｏｎ ＳＴＩＲＰＡＴ ｍｏｄｅｌ． Ｓｐｅｃｉａｌ Ｚｏｎｅ Ｅｃｏｎｏｍｙ
（特区经济）， ２０１２（１）： ７７－７９ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［５２］　 Ｚｈａｎｇ Ｌ⁃Ｑ （张乐勤）， Ｌｉ Ｒ⁃Ｆ （李荣富）， Ｃｈｅｎ Ｓ⁃Ｐ
（陈素平）， ｅｔ ａｌ． Ｔｒｅｎｄ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ａｎｄ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ
ｄｒｉｖｉｎｇ ｆａｃｔｏｒｓ ｏｆ ｃａｒｂｏｎ ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ ｆｒｏｍ ｅｎｅｒｇｙ ｃｏｎ⁃
ｓｕｍｐｔｉｏｎ ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｅ ｐｅｒｉｏｄ １９９５ － ２００９ ｉｎ Ａｎｈｕｉ Ｐｒｏ⁃
ｖｉｎｃｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ＳＴＩＲＰＡＴ Ｍｏｄｅｌ． Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ Ｓｃｉｅｎｃｅ
（资源科学）， ２０１２， ３４（２）： ３１６－３２７ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［５３］　 Ｙｏｒｋ Ｒ． Ｄｅｍｏｇｒａｐｈｉｃ ｔｒｅｎｄｓ ａｎｄ ｅｎｅｒｇｙ ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ ｉｎ
Ｅｕｒｏｐｅａｎ Ｕｎｉｏｎ Ｎａｔｉｏｎｓ， １９６０ － ２０２５． Ｓｏｃｉａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ
Ｒｅｓｅａｒｃｈ， ２００７， ３６： ８５５－８７２
［５４］　 Ｓｕｎ Ｋ （孙　 克）， Ｘｕ Ｚ⁃Ｍ （徐中民）． Ａ ｓｐａｔｉａｌ ｅｃｏｎｏ⁃
ｍｅｔｒｉｃ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｉｍｐａｃｔｓ ｏｆ ｈｕｍａｎ ｆａｃｔｏｒｓ ｏｎ ｅｎｖｉｒｏｎ⁃
ｍｅｎｔ ｉｎ Ｃｈｉｎａ． Ａｃｔａ Ｅｃｏｌｏｇｉｃａ Ｓｉｎｉｃａ （生态学报），
２００９， ２９（３）： １５６３－１５７０ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［５５］　 Ｂａｒｇａｏｕｊ ＳＡ， Ｌｉｏｕａｎｅ Ｎ， Ｎｏｕｒｉ ＦＺ． Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｉｍ⁃
ｐａｃｔ ｄｅｔｅｒｍｉｎａｎｔｓ： Ａｎ ｅｍｐｉｒｉｃａｌ ａｎａｌｙｓｉｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ
ＳＴＩＲＰＡＴ ｍｏｄｅｌ． Ｐｒｏｃｅｄｉａ⁃Ｓｏｃｉａｌ ａｎｄ Ｂｅｈａｖｉｏｒａｌ Ｓｃｉ⁃
ｅｎｃｅｓ， ２０１４， １０９： ４４９－４５８
［５６］　 Ｇｒｏｓｓｍａｎ Ｇ， Ｋｒｕｅｇｅｒ Ａ． Ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｇｒｏｗｔｈ ａｎｄ ｔｈｅ ｅｎｖｉ⁃
ｒｏｎｍｅｎｔ． Ｑｕａｒｔｅｒｌｙ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ， １９９５， １１０：
３５３－３７７
［５７］　 Ｅｈｒｈａｒｄｔ⁃Ｍａｒｔｉｎｅｚ Ｋ． Ｓｏｃｉａｌ ｄｅｔｅｒｍｉｎａｎｔｓ ｏｆ ｄｅｆｏｒｅｓｔａ⁃
ｔｉｏｎ ｉｎ ｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇ ｃｏｕｎｔｒｉｅｓ： Ａ ｃｒｏｓｓ⁃ｎａｔｉｏｎａｌ ｓｔｕｄｙ． Ｓｏ⁃
ｃｉａｌ Ｆｏｒｃｅｓ， １９９８， ７７： ５６７－５８６
［５８］　 Ｅｈｒｈａｒｄｔ⁃Ｍａｒｔｉｎｅｚ Ｋ， Ｃｒｅｎｓｈａｗ ＥＭ， Ｊｅｎｋｉｎｓ ＪＣ． Ｄｅｆｏｒ⁃
ｅｓｔａｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｈｅ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｋｕｚｎｅｔｓ ｃｕｒｖｅ： Ａ ｃｒｏｓｓ⁃
ｎａｔｉｏｎａｌ ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎ ｏｆ ｉｎｔｅｒｖｅｎｉｎｇ ｍｅｃｈａｎｉｓｍｓ． Ｃａｎａ⁃
ｄｉａｎ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ， ２００２， ８３：
２２６－２４３
作者简介　 王永刚，男，１９７８ 年生，副研究员．主要从事水污
染控制和水环境与生态修复技术研究． Ｅ⁃ｍａｉｌ： ｅｄｗａｒｄ８８４８
＠ １６３．ｃｏｍ
责任编辑　 杨　 弘
７５９３期　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 王永刚等： ＩＰＡＴ及其扩展模型的应用研究进展