人口老齡化論文及人類發(fā)展與環(huán)境保護的論文

人口老齡化問題摘要人口老齡化問題是21世紀(jì)中國所面臨的嚴(yán)峻社會問題，已引起全社會的廣泛關(guān)注，但目前我們對老齡化影響因素的研究還不夠系統(tǒng)和全面。本文從老齡化的影響因素出發(fā)，建立主成分分析法、線性擬合和灰色預(yù)測的數(shù)學(xué)模型，得到影響人口老齡化的四個主要因素，并科學(xué)的預(yù)測出了未來幾年老齡化人口的數(shù)量。首先，我們通過閱讀大量的相關(guān)文獻，確定出十幾個影響人口老齡化的影響因子，并從國家統(tǒng)計局網(wǎng)站上獲得相應(yīng)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)，結(jié)合合理的假設(shè)，建立不同年份各個影響因子的一個二維表。其次，我們建立主成分分析法模型，將所獲得的指標(biāo)和原始數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，運用SPSS軟件進行分析，得到了影響人口老齡化的主要因素有：人均GDP，預(yù)期平均壽命，教育經(jīng)費投入，農(nóng)村人口比重這四個方面。再次，利用上述已提取的四個影響因素，通過線性擬合得出四個主要因素和人口老齡化的函數(shù)關(guān)系式：y=-42.202925370799250+0.679854684616473*x1-0.000002837083521*x2+0.000027713758515*x3+0.016482418326739*x4再通過灰色預(yù)測模型結(jié)合上述關(guān)系式求解出未來人口老齡化的比重，隨后我們將歷史年份預(yù)測值與真實值進行對比，其結(jié)果較為吻合，從而驗證出了模型的合理性。下表為我們預(yù)測出的未來6年老齡化人口比重：20102011201220132014208.58.910.3最后，我們對此模型進行了優(yōu)缺點評價和模型改進。本文特色是將線性擬合和灰色預(yù)測模型相結(jié)合。首先根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，線性擬合出人口老齡化比重與四個影響因素之間的的函數(shù)關(guān)系式，再運用灰色預(yù)測模型預(yù)測出四個影響因素的未來指標(biāo)，最后代入已擬合好的函數(shù)關(guān)系式中，就可以求解出未來老齡化人口的比重。關(guān)鍵字：人口老齡化主成分分析法線性擬合灰色預(yù)測問題重述人口問題是全球最主要的社會問題之一，是當(dāng)代許多社會問題的核心。據(jù)官方統(tǒng)計，到2050年，世界人口將達到90—100億，其中60歲以上的人口將達到20億?？刂迫丝诘脑鲩L已迫在眉睫。而老齡化問題是人口問題中最突出的問題。目前世界人口老齡化程度較深的國家有日本、意大利、德國等，其高達25%以上，而我國65歲以上的老年人口占總?cè)丝?%。按這個標(biāo)準(zhǔn)，我國已進入老齡化社會?？刂迫丝诶淆g化問題已刻不容緩，對社會經(jīng)濟的穩(wěn)定和可持續(xù)發(fā)展都有重要意義。利用附表中的數(shù)據(jù)及互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，建立數(shù)學(xué)模型，分析老齡化人口數(shù)與諸多影響因素之間的關(guān)系，為防止老齡化提供依據(jù)，同時預(yù)測未來兩年我國老齡化人口數(shù)量。2、問題分析21世紀(jì)的中國是一個不可逆轉(zhuǎn)的老齡社會。日益增多的老齡人口以及與此相伴而生的社會經(jīng)濟問題已引起全社會的廣泛關(guān)注。針對影響因素與人口老齡之間的關(guān)系和預(yù)測未來老齡化人口數(shù)量這兩個問題我們做了如下分析：1.就題目中所呈現(xiàn)的我國人口老齡化的現(xiàn)狀，我們從影響此現(xiàn)狀的因素入手，選擇經(jīng)濟、科技、政策、環(huán)境等四個方面，并從這四方面展開分析，最終計算出全面合理的影響因素。2.基于第二問，預(yù)測未來人口老齡化的數(shù)量也就是先用灰色預(yù)測模型，由歷史值得出各個影響因素的未來值，再通過線性擬合關(guān)系式，運算出結(jié)果的過程。3、模型假設(shè)1、假設(shè)在中國統(tǒng)計局網(wǎng)站搜集的數(shù)據(jù)均真實有效。2、假設(shè)影響人口老齡化各因素之間互不相關(guān)。3、本文以年份為時間變量，忽略了以地區(qū)差異性為特點的人口密度指標(biāo)。4、符號說明X人口老齡化比重X1女性比重X2農(nóng)村人口比重X3恩格爾系數(shù)X4預(yù)期平均壽命X5人均GDPX6教育投入X7科學(xué)技術(shù)投入X8文體投入X9社會保障投入X10醫(yī)療衛(wèi)生投入X11環(huán)境保護X12自然增長率y人口老齡化比重常數(shù)預(yù)期平均壽命的權(quán)重人均GDP的權(quán)重教育經(jīng)費投入的權(quán)重農(nóng)村人口比重的權(quán)重指標(biāo)編號年份第個指標(biāo)的各年數(shù)據(jù)的平均值第個指標(biāo)的各年數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差原始數(shù)據(jù)相關(guān)系數(shù)矩陣表4-1-15、模型建立與求解模塊Ⅰ（主成分的篩選）5.1.1數(shù)據(jù)查找我們通過中國統(tǒng)計局網(wǎng)站得到所需年份的統(tǒng)計年鑒，對原始因素的相關(guān)數(shù)據(jù)進行了搜集整理，得到與本模型相關(guān)的數(shù)據(jù)。（詳見附錄一）5.1.2模型分析主成分分析也稱主分量分析，旨在利用降維的思想，把多指標(biāo)轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個綜合指標(biāo)。在本題研究中，為了全面、系統(tǒng)地分析問題，我們必須考慮眾多影響因素。這些涉及的因素一般稱為指標(biāo)，在多元統(tǒng)計分析中也稱為變量。因為每個變量都在不同程度上反映了所研究問題的某些信息，并且指標(biāo)之間彼此有一定的相關(guān)性，因而所得的統(tǒng)計數(shù)據(jù)反映的信息在一定程度上有重疊。在用統(tǒng)計方法研究多變量問題時，變量太多會增加計算量和問題分析的復(fù)雜性，我們希望在進行定量分析的過程中，涉及的變量較少，得到的信息量較多。故選用此種方法進行主要因素的提煉。5.1.3數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理將04~09年各個影響因素的有關(guān)原始指標(biāo)數(shù)據(jù)寫成矩陣形式，然后運用標(biāo)準(zhǔn)化公式（其為年份，為指標(biāo)編號，為原始數(shù)據(jù)，為第個指標(biāo)各年的平均值，是的標(biāo)準(zhǔn)差）進行處理（詳見附錄二），消除各指標(biāo)受綱量的影響。5.1.4模型建立在實際情況中影響人口老齡化的因素較多，包括如下表內(nèi)的12個以及未列出的各種因素，我們將這些因素的近幾年數(shù)據(jù)找出并將原始數(shù)據(jù)寫成的矩陣輸入SPSS軟件中經(jīng)過一些運算得到相關(guān)的指標(biāo)。解釋的總方差成份初始特征值提取平方和載入合計方差的%累積%合計方差的%累積%111.21493.44893.44811.21493.44893.4482.4824.01797.465.4824.01797.4653.2291.90799.372.2291.90799.3724.051.42699.798.051.42699.7985.024.202100.000.024.202100.00066.194E-165.161E-15100.00074.194E-163.495E-15100.00082.078E-161.732E-15100.00095.452E-174.543E-16100.00010-1.211E-16-1.009E-15100.00011-2.883E-16-2.402E-15100.00012-7.270E-16-6.058E-15100.000表5-1-1在實際研究中，由于主成分的目的是為了降維，減少變量的個數(shù)，故一般選取少量的主成分（不超過5或6個），只要他門所能包含原變量信息的86%以上即可。由上表可以得到每一個主成分的貢獻率和累計貢獻率，相關(guān)系數(shù)的特征值即各主成分的方差，可以看出第一個成分的特征值的累積貢獻率已經(jīng)高達93.448%，所以我們選取第一個成分為主成分。再由SPSS得到相關(guān)系數(shù)矩陣的特征向量如下：成份矩陣a成份12345女性比重1.964.232.087.092-.004農(nóng)村人口比重2-.985.118.046.108-.041恩格爾系數(shù)3-.881.432-.171.052.078預(yù)期平均壽命4.997-.034-.026-.038.059人均GDP5.993.018-.097-.031.050教育經(jīng)費投入6.992.108-.067-.015.005科學(xué)技術(shù)投入7.984-.042.167.032.027文體投入18.984.011.174.027.041社會保障投入9.966.162-.185-.055-.055醫(yī)療衛(wèi)生10.935-.032環(huán)境保護11.971.222-.058-.017-.063自然增長率12-.896.340.251-.139.003表5-1-2由上表，我們在第一個主成分中選取特征向量的絕對值在0.985以上的四個最主要的因素。主要因素預(yù)期平均壽命人均GDP教育經(jīng)費投入農(nóng)村人口比重特征向量0.9970.9930.9920.9855.1.4分析得出結(jié)果根據(jù)上表所示，我們據(jù)此提取出人均GDP,平均壽命，教育經(jīng)費投入，農(nóng)村人口比重這四個主成分。模塊Ⅱ（線性擬合求出各出成分與人口老齡的關(guān)系）5.2.1模型分析根據(jù)模型Ⅰ的提煉，我們得出預(yù)期平均壽命，人均GDP，教育經(jīng)費投入，農(nóng)村人口比重這四個主成分，據(jù)此故列出此四種成分的數(shù)據(jù)下表：年份預(yù)期平均壽命人均GDP教育投入農(nóng)村人口比重200471.7412335.583365.9458.24200571.9614185.363974.8357.01200672.1916499.704780.4156.10200772.4320169.467122.3255.06200872.7223707.719010.2154.32200972.9625575.4810437.5453.41表5-2-1經(jīng)過以上計算我們僅僅得出了主成分，但主成分與因變量人口老齡化比重之間的關(guān)系還不十分明確，我們可以看到人口老齡化比重是隨著人均GDP，平均壽命，教育經(jīng)費投入的增加而增加，隨著農(nóng)村人口比重的增加而減少。我們需要某種函數(shù)關(guān)系，來確定四者與人口老齡化之間的關(guān)系。故而選取線性擬合的方式來建立模型。5.2.2模型建立設(shè)y為因變量即人口老齡化比重，x1為預(yù)期平均壽命，x2為人均GDP，x3為教育經(jīng)費的投入，x4為農(nóng)村人口比重可得如下線性方程根據(jù)上面所列線性回歸模型在MATLAB軟件中編寫程序，進行運算得出如下結(jié)果（程序見附錄三）。-42.202925370799250.679854684616473-0.0000028370835210.0000277137585150.016482418326739注：因b2與b3所得結(jié)果較小，且對最終運算有較大影響，故運算結(jié)果保留小數(shù)較多故所得線性方程為y=-42.202925370799250+0.679854684616473*x1-0.000002837083521*x2+0.000027713758515*x3+0.016482418326739*x45.2.3模型檢驗為了分析模型的可靠性，我們進一步，將06到09年的四項主成分數(shù)據(jù)帶入線性方程中進行運算，將預(yù)測值與實際值進行比較，得出結(jié)論如下表（5-2-2）數(shù)值年份實際值預(yù)測值絕對誤差20047.67.5-0.120057.77.7020067.97.8-0.120078.18.0-0.120088.38.3020098.58.4-0.1表5-2-2從表（5-2-2）可看出，絕對誤差的絕對值均在0.1之內(nèi)，說明回歸方程具有較高的代表性和顯著性，可以很好的表示這四者之間的關(guān)系。模塊Ⅲ（灰色預(yù)測模型推測未來人口老齡化比重）5.3.1模型分析我們要推測未來人口老齡化比重，需要知道未來人均GDP,平均壽命，教育經(jīng)費投入，農(nóng)村人口比重這四者在未來某年的數(shù)據(jù)，但是這些我們無法從實際中查知，故我們可以利用灰色預(yù)測模型進行預(yù)測。模型優(yōu)勢灰色預(yù)測模型介于白色模型和黑色模型之間，白色即數(shù)據(jù)全部已知，黑色即數(shù)據(jù)全部未知，灰色則是部分已知部分未知。灰色預(yù)測則是應(yīng)用灰色模型GM(1,1)對灰色系統(tǒng)進行分析、建模、求解、預(yù)測的過程。由于灰色建模理論應(yīng)用數(shù)據(jù)生成手段，弱化了系統(tǒng)的隨機性，使紊亂的原始序列呈現(xiàn)某種規(guī)律，規(guī)律不明顯的變得較為明顯，建模后還能進行殘差辨識，即使較少的歷史數(shù)據(jù)，任意隨機分布，也能得到較高的預(yù)測精度。5.3.2模型的建立首先，分別列出各個主成分的歷史數(shù)據(jù)如表（5-2-1），然后將編寫好的灰色預(yù)測模型源程序（詳見附錄四）輸入MATLAB軟件中，將各個主成分的數(shù)據(jù)依次輸入，再輸入預(yù)知未來多少年，即可得出預(yù)測數(shù)據(jù)，如下即為人均GDP預(yù)測未來6年的數(shù)據(jù)圖（5-3-1）：圖5-3-1百分絕對誤差為：3159.6508%預(yù)測值為：30485.585635337.142440960.788847479.397255035.394263793.8726然后依次得出其他主成分未來6年的數(shù)據(jù)如下表（5-3-1）成分數(shù)據(jù)年份平均預(yù)期壽命人均GDP（元）教育經(jīng)費投入（萬元）農(nóng)村人口比重（%）201073.214130485.585613691.07752.5345201173.470235337.142417402.215851.6861201273.727340960.788822119.305650.8514201373.985247479.397228115.022150.0302201474.24455035.394235735.952949.2222201574.503763793.872645422.633148.4273表（5-3-1）5.3.3模型的求解根據(jù)這些預(yù)測數(shù)據(jù)再結(jié)合模塊Ⅱ中所求得的線性回歸方程進行計算得出未來6年的人口老齡化比重預(yù)測如下表（5-3-2）20102011201220132014208.58.910.3表5-3-2同時將人口老齡化比重的歷史數(shù)據(jù)和預(yù)測數(shù)據(jù)做如下圖（5-3-2）：圖5-3-26、模型的評價模型優(yōu)點選擇主成分分析法，結(jié)合國家統(tǒng)計局所披露的數(shù)據(jù)，權(quán)威客觀的分析出了影響人口老齡化的主要因素。針對許多未知因素仍影響人口老齡化的這一問題，我們采用灰色預(yù)測模型，將不明確的因素科學(xué)的進行處理，使模型更加準(zhǔn)確。結(jié)合已有年份的數(shù)據(jù)及科學(xué)研究表明，我們所分析的結(jié)果合理準(zhǔn)確，具有說服力。模型缺點因數(shù)據(jù)的局限，我們只得到了近六年各個因素的指標(biāo)，使得在大量數(shù)據(jù)支持方面不是特別的滿意。由于人口慣性對人口老齡化的貢獻在不同的時間段波動起伏，其相對于長的時間跨度較為敏感，所以針對預(yù)測兩年的老齡化人口數(shù)量，我們把它作為既定的因素，沒有考慮進去。模型改進.更深入的搜集數(shù)據(jù)，得到盡可能多的年份的數(shù)據(jù)，使評價結(jié)果更具說服力。2.建立優(yōu)化模型，考慮人口密度因素，體現(xiàn)老齡化在空間分布上的不平衡。3.將結(jié)果進行優(yōu)化，我們認為可以從城鄉(xiāng)老齡化人口數(shù)量，地區(qū)老齡化人口數(shù)量這兩個側(cè)面恰當(dāng)?shù)姆从澄覈丝诶淆g化的特點。7、應(yīng)對人口老齡化的建議1.快速提高經(jīng)濟供養(yǎng)能力，適當(dāng)調(diào)整經(jīng)濟政策。2.充分發(fā)揮家庭、社會和個人的作用，構(gòu)筑三者互為補充的養(yǎng)老體系。3.借鑒西方發(fā)達國家經(jīng)驗，穩(wěn)妥提高法定退休年齡。8、參考文獻[1]原新，劉世杰1982-2007我國人口老齡化原因的人口學(xué)因解分析學(xué)海2009.4[2]何建寧，朱霄雪人口老齡化影響因素的灰色關(guān)聯(lián)度分析經(jīng)濟縱橫2010年第6期[3]中華人人民共和國國家統(tǒng)計局2004~2009《中國統(tǒng)計年鑒》/tjsj/ndsj/[4]陳金磊甄珍李冉2010上海世博會影響力的定量評估數(shù)學(xué)模型2010年9、附錄附錄一人口老齡化比重女性比重農(nóng)村人口比重恩格爾系數(shù)20047.6048.4858.2447.2020057.7048.4757.0145.5020067.9048.4856.1043.0020078.1048.5055.0643.1020088.3048.5354.3243.6720098.5048.5653.4140.97預(yù)期平均壽命人均GDP教育投入科學(xué)技術(shù)投入200471.7412335.583365.941095.34200571.9614185.363974.831334.91200672.1916499.704780.411688.50200772.4320169.467122.321783.04200872.7223707.719010.212129.21200972.9625575.4810437.542744.52社會保障投入醫(yī)療衛(wèi)生環(huán)境保護自然增長率20041524.50854.6493.695.8720051817.641036.81132.975.8920062123.901320.23161.245.2820075447.161989.96995.825.1720086804.292757.041451.365.0820097606.683994.191934.045.05附錄二女性比重農(nóng)村人口比重恩格爾系數(shù)預(yù)期平均壽命2004-0.791.431.52-1.292005-0.860.740.73-0.812006-0.650.23-0.42-0.312007-0.09-0.35-0.370.2120080.77-0.77-0.110.8420091.62-1.28-1.351.36人均GDP教育投入科學(xué)技術(shù)投入文體投入2004-1.21-1.07-1.19-1.152005-0.86-0.86-0.78-0.752006-0.42-0.58-0.18-0.2720070.270.23-0.02-0.0720080.940.890.570.6120091.291.391.611.63社會保障投入醫(yī)療衛(wèi)生環(huán)境保護自然增長率2004-0.99-0.94-0.891.242005-0.88-0.79-0.841.292006-0.77-0.56-0.80-0.2820070.450.000.26-0.5720080.950.640.83-0.8020091.241.661.45-0.88附錄三formatlongn=6;m=4;y=[7.67.77.98.18.38.5];x1=[71.7471.9672.1972.4372.7272.96];x2=[12335.5814185.3616499.7020169.4623707.7125575.48];x3=[3365.943974.834780.417122.329010.2110437.54];x4=[58.2457.0156.1055.0654.3253.41];X=[ones(n,1),x1',x2',x3',x4'];[b,bint,r,rint,s]=regress(y',X)附錄四y=input('請輸入數(shù)據(jù)');%輸入數(shù)據(jù)請用如例所示形式：[48.757.1768.7692.15]n=length(y);yy=ones(n,1);yy(1)=y(1);fori=2:nyy(i)=yy(i-1)+y(i);endB=ones(n-1,2);fori=1:(n-1)B(i,1)=-(yy(i)+yy(i+1))/2;B(i,2)=1;endBT=B';forj=1:n-1YN(j)=y(j+1);endYN=YN';A=inv(BT*B)*BT*YN;a=A(1);u=A(2);t=u/a;t_test=input('請輸入需要預(yù)測個數(shù)：');i=1:t_test+n;yys(i+1)=(y(1)-t).*exp(-a.*i)+t;yys(1)=y(1);forj=n+t_test:-1:2ys(j)=yys(j)-yys(j-1);endx=1:n;xs=2:n+t_test;yn=ys(2:n+t_test);plot(x,y,'^r',xs,yn,'*-b');det=0;fori=2:ndet=det+abs(yn(i)-y(i));enddet=det/(n-1);disp(['百分絕對誤差為：',num2str(det),'%']);disp(['預(yù)測值為：',num2str(ys(n+1:n+t_test))]);附錄五相關(guān)系數(shù)矩陣Rx1x2x3x4x5x6x7x8相關(guān)x11.000-.886-.522.830-.734.930.937.964x2-.8861.000.675-.972.913-.994-.986-.969x3-.522.6751.000-.808.748-.655-.652-.605x4.830-.972-.8081.000-.893.962.961.930x5-.734.913.748-.8931.000-.885-.848-.816x6.930-.994-.655.962-.8851.000.996.987x7.937-.986-.652.961-.848.9961.000.994x8.964-.969-.605.930-.816.987.9941.000x9.942-.965-.622.912-.910.978.961.960x10.954-.958-.587.899-.887.977.961.965x11.941-.945-.591.913-.757.961.980.989x12.986-.936-.538.868-.820.964.960.978x13.976-.933-.538.879-.755.959.972.991x14-.767.919.905-.982.885-.905-.904-.866x15.946-.963-.610.908-.902.978.961.962x9x10x11x12x13x14x15相關(guān)x1.942.954.941.986.976-.767.946x2-.965-.958-.945-.936-.933.919-.963x3-.622-.587-.591-.538-.538.905-.610x4.912.899.913.868.879-.982.908x5-.910-.887-.757-.820-.755.885-.902x6.978.977.961.964.959-.905.978x7.961.961.980.960.972-.904.961x8.960.965.989.978.991-.866.962x91.000.998.910.979.934-.8581.000x10.9981.000.916.987.944-.837.999x11.910.9161.000.947.989-.849.912x12.979.987.9471.000.978-.799.982x13.934.944.989.9781.000-.807.938x14-.858-.837-.849-.799-.8071.000-.851x151.000.999.912.982.938-.8511.000人類發(fā)展與環(huán)境保護18世紀(jì)中葉以蒸汽機的發(fā)明所引發(fā)的工業(yè)革命,使人類的生產(chǎn)水平和物質(zhì)文明水平都得到了極大提高。但與此同時,工業(yè)革命也帶來了一系列的生態(tài)和環(huán)境問題,引發(fā)了人類史上空前的生態(tài)環(huán)境危機,對當(dāng)代人類的生存與發(fā)展構(gòu)成了嚴(yán)重威脅。這些全球性的生態(tài)環(huán)境危機主要表現(xiàn)為水(藍色)危機、糧食(綠色)危機、人口危機、荒漠化、物種危機、生態(tài)死亡、臭氧層危機、大氣污染、極地污染、核污染、生化污染、基因炸彈(人種危機)、全球變暖,等等。聯(lián)合國發(fā)布的《千年生態(tài)環(huán)境評估報告》指出,過去50年中,由于人口急劇增長,人類過度開發(fā)和使用地球資源,一些生態(tài)系統(tǒng)所遭受的破壞已經(jīng)無法得到逆轉(zhuǎn)。報告說,地球自然資源每年提供價值15萬億英鎊的物產(chǎn),如新鮮的水、清潔的空氣和魚等,但是人類活動破壞大約2/3提供上述資源的生態(tài)環(huán)境,包括濕地、森林、菜地、河流和海岸等。目前,地球上10%～30%的珍稀野生動物瀕臨滅絕;24個生態(tài)系統(tǒng)中的15個正在持續(xù)惡化。大約60%的人類賴以生存的生態(tài)服務(wù)行業(yè),如飲用水供應(yīng)、漁業(yè)、區(qū)域性氣候調(diào)節(jié)以及自然災(zāi)害和病蟲害控制等,無法進行可持續(xù)性生產(chǎn),前景每況愈下。今天當(dāng)全球性的生態(tài)環(huán)境危機將人類推到生死存亡關(guān)頭之時,只有對造成生態(tài)環(huán)境危機的原因進行深刻的反思,方能探尋到解決環(huán)境危機的出路。關(guān)于環(huán)境危機的主要原因,眾說紛紜,莫衷一是,真可謂仁者見仁,智者見智。據(jù)巴里·康門勒(BarryCommoner)教授的歸納,主要有這幾種見解:①“富裕說”,認為富裕社會的廢棄物太多,還不如雖貧窮但與環(huán)境相和諧的窮人社會。②“進取意識說”,認為問題的原因在于人類的內(nèi)在進取意識,認為人類是地球上最殘忍的物種。③“人口說”,認為環(huán)境危機是人口太多的緣故。④“教育說”,認為人類所受的教育使人日益變得非人,變成不懂得為什么要愛自然。⑤“宗教說”,認為原因在于基督教的自然存在的唯一目的是服務(wù)于人類的信條。⑥“需求說”,認為污染的原因不在工業(yè)界而在公眾過旺的物質(zhì)需求。⑦“技術(shù)說”,認為原因在于以盈利為唯一目的的、失去控制的技術(shù)發(fā)展。⑧“利潤說”,認為原因在于毀壞環(huán)境比保護環(huán)境更容易獲得利潤。⑨“政客說”,認為由于制定和執(zhí)行環(huán)境政策的政府機關(guān)被親工業(yè)界的政客所把持,使得那些機關(guān)癱瘓無力。⑩“社會制度說”,認為原因在于資本主義的社會制度。上述各說雖具有一定的合理性,但都不夠全面、深刻,不能切中生態(tài)環(huán)境危機根源的要害。筆者認為,造成生態(tài)環(huán)境危機主要有如下這些原因:1、西方式社會文化的主導(dǎo)工業(yè)革命導(dǎo)致的環(huán)境危機、生態(tài)沖突。這些問題跟西方式的社會文化理念有密切的關(guān)聯(lián)。西方文化有3個顯著特征:強調(diào)競爭與征服;漠視和諧,不僅僅漠視跟自然的和諧,還漠視跟其它社會、其它文化的和諧;無限制地利用物質(zhì),認為資源永遠無限。工業(yè)文明開采挖掘出地底深處的幾百種礦產(chǎn)資源,將其轉(zhuǎn)化為人類可支配使用的財富,支撐了人口新一輪的膨脹。其主要特征是:以毀壞自然的方式征服和利用自然;個人自由與財富消費至上;解除宗教和倫理對人的控制等等,這些要素構(gòu)成了傳統(tǒng)工業(yè)文明的主流意識形態(tài)。整個二十世紀(jì),人類消耗了1420億t石油、2650億t煤、380億t鐵、7.6億t鋁、4.8億t銅。占世界人口15%的工業(yè)發(fā)達國家,消費了世界56%的石油和60%以上的天然氣、50%以上的重要礦產(chǎn)資源,全球各國各民族間出現(xiàn)嚴(yán)重的不平衡。目前,全球石油剩余可采儲量僅為1400多億噸,按目前產(chǎn)量,靜態(tài)保障年限僅40a;天然氣的剩余可采儲量為150億立方米,靜態(tài)保障年限僅為60a。與此同時,地球環(huán)境遭到嚴(yán)重污染,生態(tài)系統(tǒng)受到嚴(yán)重破壞,森林銳減、物種毀滅、氣候變暖、荒漠?dāng)U大、災(zāi)害頻發(fā),一場全面的危機擺在人類面前。人口壓力。如前所述,人類賴以生存的生物圈是一個最大的生態(tài)系統(tǒng),它有著自己的負載閾限。而處在生物圈中食物鏈最高位的人口的迅速增長,使生物圈的負載能力已達到了極限,難以為繼。3、對生態(tài)基本規(guī)律的認識不足。人類社會的發(fā)展,一時一刻也離不開地球的自然環(huán)境。然而,人類在改造自然環(huán)境的進程中,只知道一味地向大自然索取和掠奪,卻沒有認識到地球承載人類生存的能力,取決于它能提供的生命支持系統(tǒng)和生物多樣性。人類發(fā)展的過程是一個不斷改變“自然生態(tài)系統(tǒng)”的過程,這個系統(tǒng)的發(fā)展既有利于人類的一面,也存在著不利的一面,即過度耗竭自然資源和破壞自然生態(tài)系統(tǒng),最終將導(dǎo)致人類的不可持續(xù)發(fā)展。人類造成的生態(tài)環(huán)境退化有三個途徑:①非生物資源的消耗(地球上不可更新資源是有限的,是可耗竭的)。②向環(huán)境的排放(污染和廢物排放往往超出環(huán)境的自凈能力)。③生物量的損失(可更新資源的使用速度大于更新速度)。因此,可以說,是人類活動產(chǎn)生的總壓力超過了地球的環(huán)境承載能力的可能性,才造成了環(huán)境危機。關(guān)于這一點,恩格斯早在一百年前的《自然辯證法》一書中就曾尖銳地指出:“??我們不要過分陶醉于我們對自然界的勝利。對于每一次這樣的勝利,自然界都報復(fù)了我們。每一次勝利,在第一步都確實取得了我們預(yù)期的結(jié)果,但是在第二步和第三步卻有了完全不同的、出乎意料的影響,常常把第一個結(jié)果又取消了?！庇纱丝梢?正是人類對生態(tài)基本規(guī)律的認識不足,對生態(tài)資源肆無忌憚地?zé)o度揮霍,才導(dǎo)致生態(tài)環(huán)境的日益惡化,從而給人類帶來了前所未有的生態(tài)性災(zāi)難。因此,人類只有善待自然,按照生態(tài)基本規(guī)律辦事,運用使發(fā)展更少地依賴地球有限的資源,更多地與地球承載能力達到有機協(xié)調(diào)的方式來發(fā)展經(jīng)濟,才有可能躲過大自然對人類新一輪更大范圍的懲罰。傳統(tǒng)生存方式的缺陷。我們知道,人類在適應(yīng)環(huán)境的過程中,形成了從自然界索取衣、食、居住等方面的物質(zhì)和能量的生存方式,使之能夠世世代代地生存繁衍下去。但是,人類在和環(huán)境進行了長期的抗?fàn)幒涂喽?極大地發(fā)展了自己,增強了改造自然的能力和水平之后,又逐步形成了以高投入、高消耗為手段,以高速度、高發(fā)展為途徑,以高消費、高享受為目的的生存方式。這種生存方式的后果是對環(huán)境的高污染和高破壞,是以犧牲環(huán)境來求取發(fā)展的。在今天當(dāng)環(huán)境危機成為威脅人類生存,制約經(jīng)濟發(fā)展和影響社會穩(wěn)定的直接因素,在震驚世界的公害事件頻發(fā)不斷,生態(tài)資源遭到嚴(yán)重破壞的形勢下,人類才對這種傳統(tǒng)生存方式的缺陷有了比較清醒的認識。在1989年12月22日第44屆聯(lián)合國大會召開的環(huán)境與發(fā)展大會的決議(聯(lián)大第44/228號)中就一針見血地指出:“全球環(huán)境不斷惡化的主要原因是無法長久維持的生產(chǎn)和消費形態(tài),特別是工業(yè)國家的生產(chǎn)和消費形態(tài)。”當(dāng)前,不論是發(fā)達國家,還是發(fā)展中國家,都遵循著以大量消耗自然資源為特征的生存方式。高物質(zhì)消費生活方式驅(qū)動著高資源消耗的生產(chǎn),而高資源消耗的生產(chǎn)又導(dǎo)致了地球環(huán)境狀況的惡化。環(huán)境危機的出現(xiàn)無不與這種浪費型、破壞型的傳統(tǒng)生存方式有著密切的關(guān)系。人類現(xiàn)在每1年燃燒的礦物燃料就要自然界用100萬年的時間才能形成。對這種傳統(tǒng)的高消耗生產(chǎn)方式和高消費生活方式,有識之士稱其為“發(fā)展的失敗”。具體地說,即正是傳統(tǒng)的生產(chǎn)方式、消費方式、思維方式等幾乎所有方面組成了威脅生態(tài)環(huán)境的社會慣性力量。因此,僅僅從其中一個方面入手,或是以為更新的技術(shù)本身就會解決這樣的問題,或是寄希望于一套全新的發(fā)展戰(zhàn)略,肯定是要失敗的。事實上,許多生物學(xué)家、生態(tài)學(xué)家、技術(shù)專家,當(dāng)然還有各方面的社會科學(xué)家都明確認識到,如果不對人類迄今所處的生存方式,或者說對整個工業(yè)文明進行深刻反思,人類斷難改弦更張。技術(shù)的濫用。如所周知,科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展在給人類物質(zhì)生活，帶來空前繁榮的同時,也給人類帶來了前所未有的災(zāi)難。正是科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,才使人類具有了改造自然的能力。它使人類能更大規(guī)模地采礦、辦工業(yè),從而向自然界索取更多的物質(zhì)和能量,并同時向環(huán)境排出日益增多的廢棄物。尤其是化學(xué)技術(shù)的發(fā)展,使人類能合成許多自然界根本沒有的化學(xué)品,在排入環(huán)境后長期在食物鏈中循環(huán),危害人體健康?？梢?由于人類濫用科學(xué)技術(shù)向大自然貪婪地索取和掠奪,最終是搬起石頭砸自己的腳。但是,科學(xué)技術(shù)是一把雙刃劍,它既有為害人類的一面,又有造福人類的另一面。人類只有正確使用科學(xué)技術(shù),將其運用于環(huán)境保護方面,大力發(fā)展節(jié)能技術(shù)、生態(tài)農(nóng)業(yè)技術(shù)、以及其他一系列技術(shù),實行封閉的工業(yè)生態(tài)循環(huán),采取清潔生產(chǎn)方式,實現(xiàn)廢物的無害化、資源化,把對環(huán)境的負荷減少到最低限度,才能達到人與自然的和諧,從而實現(xiàn)人類社會的永續(xù)發(fā)展。自由經(jīng)濟制度的弊端。自由經(jīng)濟制度要求整個社會關(guān)系商品化,要求按照等價交換的原則自由買賣、自由競爭、自由貿(mào)易、自由經(jīng)營。為了實現(xiàn)這一目的,其保障和鼓勵,甚至放縱私人自由地?zé)o限制地從事各種創(chuàng)造財富的活動。然而,這些活動大多是以瘋狂掠奪自然資源和嚴(yán)重污染環(huán)境為代價來獲取其高額利潤的。在這種制度下,人人只圖急功近利,不顧長遠后果。而正是這種對利潤的貪婪導(dǎo)致了對大自然的嚴(yán)重破壞。自由市場經(jīng)濟制度無內(nèi)在目標(biāo)和固定方向,僅僅服從于供需力量的調(diào)節(jié)。三、生態(tài)環(huán)境危機的根治途徑環(huán)境問題是在發(fā)展中產(chǎn)生的。導(dǎo)致生態(tài)環(huán)境退化的根源在于不可持續(xù)的生產(chǎn)與消費方式。發(fā)達國家在發(fā)展中,不顧自然生態(tài)系統(tǒng)的承受力,消耗了地球上大量的自然資源和能源,向環(huán)境中排放了大量的污染物,導(dǎo)致環(huán)境問題的加劇和環(huán)境問題的全球化。目前,世界上少數(shù)地區(qū)的消費極高,但大部分人類的基本消費需求尚未得到滿足。正是工業(yè)化國家的不可持續(xù)的生產(chǎn)和消費模式加劇了環(huán)境退化和世界一些地區(qū)的貧困。作者認為,要從根本上鏟除生態(tài)環(huán)境危機產(chǎn)生的根源,需從控制人口增長、開發(fā)可再生能源、實施可持續(xù)生產(chǎn)和可持續(xù)消費等6個方面入手：1、控制人口增長。根據(jù)世界人口學(xué)家估計,目前全球正以每年1億人的速度在增長,到2030年,人口將可能達到100億。地球資源在開發(fā)利用的速度上目前已顯得趕不上人口增長的速度。而正是世界人口的迅速增長給生態(tài)環(huán)境,尤其對土地、水、物種等造成巨大的壓力,并造成了森林的銳減,土壤的退化,生態(tài)的惡化,資源的浪費,物種的減少等一系列生態(tài)環(huán)境問題。因此,為了保護地球資源和生態(tài)環(huán)境,控制人口