大数据时代环境法治的变革与挑战

郑少华 王 慧

随着科学技术特别是信息技术的发展，大数据正在深刻改变人类的社会生活，人类正迈向“微粒社会”。〔1〕关于微粒社会的详细论述，参见［德］ 克里斯多夫·库克里克：《微粒社会：数字化时代的社会模式》，黄昆、夏柯译，中信出版集团2018 年版。大数据不仅意味着可获得的数据信息体量大，更主要强调数据分析技术，它通过数量众多且不相关联的数据可以发现重要的社会信息，可以将数据转变成政策和实践的指导。人类借助大数据技术可以更加方便地应对社会难题，譬如，Google 流感趋势（Google Flu）根据浏览器搜索数据可预测哪里最有可能爆发流感。〔2〕参见［以色列］ 尤瓦尔·赫拉利：《未来简史：从智人到智神》，林俊宏译，中信出版集团2017 年版，第301 页。

大数据技术快速发展背景下，环境法有望走出“数据稀缺时代”〔3〕See Gregg P. Macey, “The Architecture of Ignorance” 2013 Utah L.Rev.1627, 1628 （2013）.。从环境法的历史发展来看，不管是20 世纪60 年代到70 年代以侦查为核心的环境法阶段，还是20 世纪80 年代到2010 年前后以建模与仿真为重点的环境法阶段，环境损害的信息数据稀缺是环境决策者面临的最棘手问题。随着大数据技术的不断发展，环境法在迈向新的历史阶段：基于个人的环境暴露评估逐渐成为可能，环境损害不确定性降低，数据专家可能替代传统的环境治理专家。〔4〕参见郑少华、王慧：《中国环境法治四十年：法律文本、法律实施与未来走向》，载《法学》2018 年第11 期。我国近年来较为重视大数据技术在环境保护领域的推广使用，国务院及其生态环境保护部门先后发布了相关的政策文件。〔5〕2015 年7 月国务院办公厅印发《生态环境监测网络建设方案》，2016 年3 月环境保护部印发《生态环境大数据建设总体方案》。本文旨在勾勒大数据时代环境法面临的机遇、挑战及变革，希望大数据技术有助于提升我国环境治理能力。

一、从环境治理到环境智理的时代转向

大数据这一概念最早可追溯到1977 年，它的核心不是数据信息本身，而是使用信息处理技术和方法将大量的数据变成有用的信息。从大数据的发展态势来看，大数据具有四大特征：体量大、速率快、类型多和较真实。〔6〕See Linda K. Breggin, Judith Amsalem, “Big Data and the Environment: A Survey of Initiatives and Observations Moving Forward” 44 ELR 10984, 10984 （2014）.借助成本较低的新信息处理技术，大数据被认为可以帮助人们提高对事物的认识水平。更为重要的是，大数据也可以帮助政策制定者设计更加科学合理的公共政策，因为大数据可以克服公共政策制定所面临的信息匮乏。有学者曾言：“大数据是制定决策和事实调查的神奇工具。”〔7〕Matthew Gordon, “Big Data:It’s Not the Size That Matters” 7 Journal of National Security Law& Policy 311, 323 （2014）.从环境治理的历史变迁来看，科学技术在环境治理中一直扮演较为重要的角色，技术历来被认为是解决环境问题的关键。〔8〕See Elizabeth Fisher, “Imaging Technology and Environemntal Law”, in Brownsword et al., ed., The Oxford Handbook of Law, Regulation, and Technology, Oxford University Press, 2015, p. 362.大数据技术的发展使得环境治理进入一个新阶段：从传统的环境治理迈向环境智理。

（一）大数据时代环境信息获取“多元化”

大数据时代，产生环境大数据的来源较为丰富，比如空气传感器反馈信息、政府的环境数据库和智能手机上的APPs。随着科技的继续发展，环境大数据的来源仍处于不断增加和进化的过程中。〔9〕See Linda K. Breggin, Judith Amsalem, “Big Data and the Environment: A Survey of Initiatives and Observations Moving Forward” 44 ELR 10984, 10985 （2014）.多元的环境数据来源不仅有助于人们获取更多的环境信息，更重要的是相关环境数据可以用于多种用途，合并不同的环境数据甚至可以产生新的环境科学认知。〔10〕See William G. LeFurgy, “Stewarding Big Data: Perspectives on Public Access to Federally Funded Scientific Research Data”, in H.Kumar Jaysuriya, Kathryn A. Ritcheske, ed., Big Data, Big Challenges in Evidence-Based Policymaking, West Academic Publishing, 2015, p. 3.比如，通过综合来自各个途径的环境数据，我们可以发现之前无法确认的污染与危害之间的因果关系。

多元的环境数据来源不仅使得人们对环境产生新的认知，而且可以满足不同的环境治理需求。多元的环境数据大致可以分为三类：结构化数据，是指已经组织化的数据，它通常被储存在数据库中；未结构化数据，是指收集时没有被予以组织的数据，如电子邮件的文本、电话交流信息和短信；半结构化数据，是指介于前两者之间的数据。在环境治理实践中，不同类型的数据可以满足不同社会主体的需求。比如，政府环境保护数据库和企业守法报告数据库之类的结构化数据现已成为激励企业环境守法的重要策略。此外，借助环境数据可视化技术，环境污染情况能够以直观、简单、易懂的图表呈现出来，这进一步使结构化数据满足了普通公民对环境信息的需求，其典型代表为中国水污染地图、空气污染地图和固废污染地图。〔11〕参见吴班、程春明：《生态环境大数据应用探析》，载《环境保护》2016 年第Z1 期，第89 页。

（二）大数据时代环境治理实现“智慧化”

基于大数据的环境治理被誉为智慧型环境治理，大数据之所以有助于环境治理实现“智慧化”，是因为相比于以往的环境治理，它一方面可以提高环境管理系统化、科学化、精细化和信息化水平，另一方面有助于改进环境立法、执法与司法。

以往环境信息依据类别、行业、部门、地域被孤立和隔离，同一时空对象所属的各类数据和信息之间天然的关联性、耦合性被割裂和遗忘，环境治理面临“信息孤岛”。〔12〕参见唐斌：《大数据：生态文明建设信息资源的“去孤岛化”》，载《湘潭大学学报（哲学社会科学版）》 2017 年第1 期，第67、68 页。随着大数据技术的发展，数据传播载体、大数据共享平台的建立，环境大数据能够更加准确地反映生态环境状况、污染物排放源的布局以及公众的生态环境诉求等信息，能够更加准确预测生态环境质量及其变化，有效评价环境污染治理效果。〔13〕参见郝就笑、孙瑜晨：《走向智慧型治理：环境治理模式的变迁研究》，载《南京工业大学学报（社会科学版）》2019 年第5 期。

由于环境大数据能够前所未有地提供大量信息，这一技术可以用于环境规划编制、环境质量管理、污染源生命周期管理、环境应急管理和环保公众参与等领域。〔14〕参见常杪等：《环境大数据概念、特征及其在环境管理中的应用》，载《中国环境管理》2015 年第6 期，第29 页。譬如，环境保护部信息中心同微软合作的Urban Air 项目，以大数据为基础，综合运用气象、加油站和学校等空气质量数据等，模拟出城市细粒度空气质量，可以预测未来空气质量；〔15〕参见吴班、程春明：《生态环境大数据应用探析》，载《环境保护》2016 年第Z1 期，第89 页。IBM 中国研究院利用认知计算基数融合多类型多来源模型，造就了一位“环境超级专家”——大气污染防治量化决策支持平台。〔16〕参见徐丽莉：《生态环境大数据为环境管理转型指路》，载《环境经济》2016 年Z9 期，第13 页。

环境大数据不仅在减缓环境污染、防治生态退化和应对气候变化等方面发挥了重要作用，在环境法的立法和执法等方面也扮演了重要角色。在我国的环境治理实践中，环境法的优先议程设定、执法和守法等均强调环境大数据的作用，因为它使得环境法的运行更加科学合理。比如在环境执法层面，环境规制机构可以要求企业提供自身的污染电子报告，在综合相关报告信息的基础上有效识别企业的环境守法情况；企业通过环境大数据也可以有效监测自身的环境污染情况，借此准确判断自己的排污行为是否违反环境法的要求。

总之，环境大数据有助于实现生态环境综合决策科学化、生态环境监管精准化、生态环境公共服务便民化，进而有助于国家环境治理迈向理性化。

（三）大数据时代环境智理的实践

2016 年环保部发布《生态环境大数据建设总体方案》，将环境治理实现“智慧化”作为国家环境治理的重要组成部分。在中央的政策鼓励下，我国各地积极探索环保大数据基础建设。〔17〕关于各地的情况，参见王勤：《上海市环保大数据建设实践与探索》，载《上海节能》2017 年第9 期；王尔德：《“用数据决策、用数据管理、用数据创新”——专访江苏省环保厅厅长陈蒙蒙》，载《中国环境管理》2016 年第2 期；王威、朱京海：《基于大数据的辽宁智慧环保新思路》，载《环境影响评价》2016 年第3 期；李剑：《内蒙古生态环境大数据建设的思考与探索》，载《中国环境管理》2016年第4 期。贵州作为生态环境大数据建设总体方案的试点省份，开始建设环保云，目前已经建成了环境自动监控云、环境地理信息云、环境公众应用云、环境移动应用云、环境电子政务云和环境监管云。河北、福建、重庆、吉林等地陆续出台地方生态环境监测网络建设方案，旨在整合和共享生态环境大数据。广东省政府印发了《广东环境大数据与“互联网+环保”应用建设方案》，这是我国第一个省级出台的、直接针对环境大数据建设的方案。

从我国实践来看，环境大数据在环境治理中的覆盖面较广，涉及的范围包括大气污染、空气污染和固废污染等诸多环境问题。具体而言，环境大数据可以用来改善能源效率、实现环境正义目标、追踪气候变化情况、监测水质的动态变化、更加详细地进行环境风险评估、提高环境执法效率和水平、〔18〕参见曹立平：《大数据在移动执法中的应用》，载《中国环境管理》2016 年第4 期。进行公民环境教育和提升行政机构能力建设。不过，从美国已经实施的基于大数据的环境治理项目来看，〔19〕See Linda Breggin, Judith Amsalem, “Big Data and Environmental Protection: An Initial Survey of Public and Private Initiatives”, Environmental Law Institute, 2014, p. 3.我国基于环境大数据的环境治理仍有不少发展空间。迄今为止，美国环保署推出的基于大数据的环境治理项目主要有：空气质量监测项目〔20〕空气质量监测项目主要借助可移动和穿戴的APPs 和传感器来应对空气污染，借助公众来获得相关空气污染数据。、计算毒理学研究项目〔21〕计算毒理学研究项目主要借助大数据来解决数以千计的化学物质的健康和环境数据。、执法守法历史网站〔22〕执法守法历史网站项目让执法和守法信息公开化，这一网站公开相关许可、检查日期、检查结果、违法、执法行动、惩罚的信息，这些信息每个月都会更新。相关数据来自环保署、州、地方，以及受规制企业。、环境正义审查项目〔23〕环境正义审查作为一种环境正义地理学评估工具，用来识别和解决环境成本在低收入社区和少数人口社区的分配。、电子载货单项目〔24〕电子载货单项目，跟踪《资源保护和恢复法》所规定的有害废物的运输。、水道如何项目〔25〕水道如何项目，让公众获得可以理解的关于本地水道的信息。、下一代守法项目〔26〕下一代守法项目，为了改善和推动环境规制守法，使用有关环境状况、排放和守法的电子信息，它主要包括收集、分析和共享数据。例如，要求企业必须提交电子报告，电子报告实践证明非常重要，可以确保透明度，容易让公众对企业守法情况进行网上审查，这进而鼓励企业守法行为。和村庄绿色项目〔27〕村庄绿色项目，旨在让公众可以获得实时的空气污染数据，进而推动空气监督和公众意识。等。

从基于环境大数据的环境治理来看，除了政府机构热心基于大数据的环境治理项目，非政府组织特别是环保组织和私人企业等也推出了自己的大数据环境治理计划并付诸行动。需要特别强调的是，在基于环境大数据治理的时代背景下，个人在环境治理中所扮演的角色越来越凸显。其中，个人空气质量监测项目最为典型。在这一监测项目下，个人通过使用传感技术可以不断收集空气质量数据，相关数据能够用来确定有毒物质暴露风险，而且能够帮助每个人监测自身所在地的空气质量。〔28〕See Linda Breggin, Judith Amsalem, “Big Data and Environmental Protection: An Initial Survey of Public and Private Initiatives”, Environmental Law Institute, 2014, p. 7.实践表明，个人空气质量监测项目产生了良好的环境治理效果。

总之，从现有的环境治理实践来看，中央和地方均强调环境大数据在环境治理中的积极作用。环境大数据所覆盖的环境保护领域不少且取得了良好的社会效果，未来仍有较大发展空间。

（四）大数据时代环境智理的基础：国家大数据政策

从国内外环境智理的实践来看，大数据能否有效地促成一国的环境治理实现智理与一国的大数据政策密切相关。美国目前是将大数据技术广泛运用于环境保护领域的先行者，它所开创的一些制度设计成为各国纷纷效仿的对象。美国环境保护机构之所以能够成功将大数据与环境治理结合起来，与美国较为积极的大数据政策密切相关。美国的大数据政策发轫于2009 年的《有关透明和开放政府的总统备忘录》，2013 年白宫科技政策办公室制定政策要求凡是政府资助的项目都必须公开。2013年，依据数据政策和执行令（Administration’s Open Data Policy and Executive Order 13642），美国开始实施开发数据计划——联邦政府搭建了新的数据网站（Data.gov）。为了确保数据质量，美国政府特别制定了《数据质量法》和《保证和提升联邦机构信息发布的优质性、客观性、有用性和完整性的指南》。〔29〕通常称之为联邦信息指南。See Linda Breggin, Judith Amsalem, “Big Data and Environmental Protection: An Initial Survey of Public and Private Initiatives”, Environmental Law Institute, 2014, p. 4.从美国环境保护机构的角度来看，〔30〕参见丹尼尔·R. 曼德尔克：《美国〈国家环境政策〉：经验与问题评述》，卢锟译，载《甘肃政法学院学报》2018 年第5 期。联邦政府制定的上述大数据政策为其能够使用高质量的数据提供了支持和保障。

从美国成功使用环境大数据的经验来看，环境大数据要想在环境治理中发挥积极作用，国家必须通过政策和法律确保相关的大数据具有较高的品质，否则环境大数据未必有助于改善一国的环境治理绩效。只有确保环境大数据具有较高的品质，基于相关数据的环境政策和决策才能科学合理。在我国，尽管环境大数据技术发展迅速，但是当下也面临一定的难题。比如缺乏数据共享机制、数据开放存在掣肘、应用创新活力不足、技术落地还需“搭梯”、缺乏技术创新和落地、资金投入不足、缺乏大数据专业人才和缺乏数据管理。将来，我国应该在国务院《促进大数据发展的行动纲要》的基础上，借鉴美国等国成功使用环境大数据的经验，进一步完善我国的数据政策和法律，让环境大数据在环境治理中有效地发挥应有的作用。

总之，大数据时代背景下，环境治理似乎也迈向“智慧环保”时代。在“智慧环保”时代，环境信息管理系统由分散化向平台化变革、政府环境决策由经验主义向科学化变革、环境公共服务由政府中心向公民中心变革。环境大数据由于能够支撑环境规制机构进行环保综合决策，使得环境规制机构能够进行更加精细和准确的环境监管。

二、大数据时代的环境法治变革

环境大数据技术之所以能够促成环境治理进入“智慧环保”时代，是因为它有望更加准确地识别生态环境的实际状况，进而改变人们的环境科学知识。随着环境科学背景的变化，环境法治势必会发生相应的变化。大数据时代背景下，环境法治在保护对象、政策制定模式、守法模式等方面会发生如下值得关注的重大变革。

（一）环境法保护对象的变革：从统计人到具体人

环境法虽然一直以保护生态环境和人类健康为己任，但是以往它所保护的人是较为抽象的统计人。这是因为受制于环境信息的匮乏，环境管理机构依靠较为抽象的模型来确定污染物和人类健康之间的关系。在抽象的模型下，管理者依靠统计数据大致勾勒出环境污染与人类健康之间的关系。因此，可以说我国环境法过去所保护的人是较为抽象的统计人。

随着环境大数据技术的出现，环境法有望对具体的人提供保护。这是因为环境大数据技术激活了环境暴露原，它认为一个人一生所经历的环境暴露的总数都可以识别。环境暴露原可以准确区别一个人的累积暴露，并将其与各种要素进行匹配。随着可移动传感器的使用越来越普遍，确定个人环境暴露原的成本会越来越低，识别个人环境暴露原的可能性也会越来越高。比如当人们将电子设备镶嵌在衣服之上，并将它们使用的各种设备相连，那么大量的个人环境数据便得以产生。〔31〕See William Boyd, “Environmental Law, Big Data, and the Torrent of Singularities” 64 UCLA L. Rev. Disc. 544, 553 （2016）.

2012 年美国国家科学院发布《21 世纪的环境暴露科学》（Exposure Science in the 21st Century: A Vision and Strategy），〔32〕See National Academy of Sciences, Exposure Science in the 21st Century: A Vision and Strategy, Technical Report by National Research Council: Washington, DC（2012）.认为各种传感器技术将极大提高环境暴露科学，进而提供更加准确和更加综合的个人环境暴露数据。〔33〕See Emily G. Snyderet al., “The Changing Paradigm of Air Pollution Monitoring”, in LeRoy C. Paddock, Jessica A. Wentz ed., Next Generation Environmental Compliance and Enforcement, Environmental Law Institute, 2014, p. 223.随着个人环境暴露数据越来越容易获得，环境法便可对具体的个体提供保护。〔34〕See Lisa Heinzerling, “Statistical Lives in Environmental Law”, in Glenn Cohen et al. ed., Identified Versus Statistical Lives: An Interdisciplinary Perspective, Oxford University Press, 2015.环境暴露原虽说在保护具体的人方面具有较大的潜质，但是只有在政府对相关数据分析进行较大的投资，环境管理机构及时改变自己的传统规制方法，它才能在环境法中发挥作用。

总之，环境大数据技术的发展，使环境法所保护的对象从统计人变成具体人。由于每个人有不同的环境暴露史，这必然会使环境法所保护的人不仅多变，而且使得界定个人环境损害更加具体化。

（二）环境法政策制定模式的变革：从因果模型到相关性识别

长期以来，人们在解决环境问题时面临一大难题：人类对环境及其风险只能有一个大致的认知，这导致环境规制往往处于不确定状态之下，“环境法一直面临不确定的拷问”。〔35〕See Jordab Diamond, “Forward: Environmental Law and the Changing Data Paradigm” 44 Ecology L. Q.1,1 （2007）.环境风险规制之所以长期受到不确定性的困扰，是因为人们对环境及其风险无法取得足够的信息。在信息匮乏阶段，面临不确定的环境风险，政策决策者制定政策时主要借助因果风险模型。这种政策制定模式最大的特征是成本较低，但是，它存在的最大问题是无法准确提供有用且可行的环境风险知识。在生态环境损害越来越复杂且更加难以预测时，因果模型在环境政策制定中的局限性越来越明显。

随着环境大数据技术的发展，环境政策制定的模式有望发生积极的转变。当环境政策制定者掌握大量的环境数据时，环境政策的制定可以依据相关性识别。所谓相关性识别，是指政策制定者从海量的大数据中提炼出行为和结果之间的一般规律，并据此制定环境风险规制的政策。以往，环境政策制定者规制环境风险时，需要正确识别环境损害原因和结果之间的关系。〔36〕See Claire Lajaunie, et al. “Big Data Enters Environmental Law”8（3） Transnational Environmental Law 523-545 （2019）.在环境信息匮乏阶段，这会导致环境风险缺乏应有的规制。对于环境政策制定而言，相关性识别显然比因果关系分析更加便捷，更加有助于事前对各种环境风险进行规制。此外，随着环境基因科学的不断进步，环境大数据技术有望帮助环境决策者制定更加合理的环境政策。需要注意的是，虽然环境大数据有助于政策制定者从信息匮乏的困境中解脱出来，进而对环境风险进行更加有效的规制，但是，环境信息越多与环境政策越好之间没有必然的联系，因为环境信息多并不意味着环境信息准确。

总之，环境大数据有助于决策依据相关性识别而非因果模式来制定环境政策，使得环境政策制定更多地基于定量而非定性之上。不过，实现这一转变的前提是政府采取措施使环境大数据与环境治理框架和环境政策分析等有效融合，只有如此才能确保环境大数据有助于环境决策。

（三）环境法守法模式的变革：被动守法者到主动守法者

从环境守法的实践来看，环境法规制的对象通常与环境执法者存在紧张关系，环境规制对象对环境法往往表现出极强的敌对姿态，这使得环境规制对象是被动的守法者。随着环境大数据技术的发展，环境法守法模式将发生一定的转变，环境法的规制对象会从被动的守法者成为积极的守法者。

首先，环境规制对象之所以通常是被动的守法者，有时甚至是积极的违法者，是因为它们抱有违法行为不易被察觉的侥幸心理。以往，由于环境法执法力量和执法水平的限制，环境规制对象的违法行为确实不易发现。但是，环境大数据技术的发展能够提升环境执法水平，因为环境大数据有助于环境管理者准确确定违法行为，有助于环境管理者进行环境违法行为调查，有助于政府将有限的执法资源在不同领域进行有效的安排。比如空气污染违法监测过去是环境执法中的难题，但是借助先进的空气污染检测技术和先进的数据分析技术，空气污染领域中的执法能力和水平会极大提高。〔37〕See Robert L. Glicksman et al., “Technological Innovation, Data Analytics, and Environmental Enforcement” 44 Ecology L.Q. 41, 42 （2017）.随着环境执法水平的提高，污染企业选择成为积极的守法者显然更为明智。

其次，环境大数据技术的发展有望使企业的环境守法成本低于违法成本。环境信息处理技术和环境污染排放监测技术的发展使得环境规制对象监测、处理和交流环境信息的能力大大提升。譬如，污染企业过去监测自身的空气污染情况需要采购成本高昂且复杂的设备，监测技术的落后极大地限制了污染企业收集和分析自身环境污染数据的能力，但是，随着信息技术的发展，特别是成本低、易使用和可移动的空气污染监测设备的不断涌现，长期困扰空气污染治理的数据稀缺现象将得到解决。〔38〕See Emily G. Snyderet al., “The Changing Paradigm of Air Pollution Monitoring”, in LeRoy C. Paddock, Jessica A. Wentz ed., Next Generation Environmental Compliance and Enforcement, Environmental Law Institute, 2014, p. 216.当企业发现自己能够以较低的成本监测自身的污染排放情况，且自身的违法行为比过去更容易被人发现时，企业守法的积极性势必会有所提高。

总之，环境大数据一方面更加有助于人们发现环境违法行为，另一方面有助于污染者自身管理自己的环境影响行为，这有望使污染者从被动的守法者向主动的守法者转变。

（四）环境行政司法审查的变革：从审查专家到审查算法

由于环境科学知识存在较大的不确定性，如何确保环境行政管理机构作出负责任的环境决策一直是环境治理中的一大难题。在确保环境行政管理机构作出合理环境决策的诸多力量中，司法审查一直扮演重要的角色。为了确保环境行政管理机构的环境决策符合环境法的立法原意，司法机构通常要求环境管理机构说明其作出环境决策所依赖的科学依据。在环境大数据时代之前，环境行政管理以专家统治论思想为基础，即环境专家的意见在环境政策的制定中起到较为重要的作用。在这种语境下，司法机构主要审查环境行政管理机构作出环境决策时是否基于正确的专家建议之上。

环境大数据的出现，会改变环境行政管理机构对环境专家意见的高度依赖，环境大数据也会使传统环境法所倚重的专家和责任概念逐渐消失。〔39〕See William Boyd, “Environmental Law, Big Data, and the Torrent of Singularities” 64 UCLA L. Rev. Disc. 544, 548 （2016）.如前所述，当环境治理高度依赖于大数据时，环境管理机构制定环境政策时主要依据大数据特别是算法。大数据虽然能够帮助环境管理机构获得大量的数据，并有望改善环境管理机构的环境决策品质，但是环境大数据并不意味环境管理机构的行政决策必然正确，对相关行政行为进行司法审查必不可少。

供给侧改革视角下精准扶贫的“减法”是采取有效方式和手段理清理顺扶贫供需关系，增加有效供给和高端供给。①权力结构，下放扶贫项目审批权和财政扶贫资金分配权，简政放权，推行“四到县”(含责任、权力、资金、任务)制度，坚决杜绝和消除省级层面“截权”和县级层面“争项目”“争资金”等乱象，改善和理顺扶贫权力结构。②土地结构，推进土地流转，落实土地三权分制，推进贫困地区适度规模经营和机械化生产，提高土地使用率和劳动生产率，实现土地经营规模化、集约化。③产品结构，减少滞销产品，建设名优特产品，推进贫困地区特色产品向中高端产品转型，特色产品满足市场消费者多元化、多样化和个性化的需求。

环境大数据时代，由于算法成为环境决策的基础，决策的透明度和责任问题会成为司法审查的焦点。首先，法院需要审查环境管理机构收集和处理环境大数据的过程中是否存在数据偏见。为了防止环境管理机构带有数据偏见，法院可以要求环境管理机构提供强有力的专家数据分析证据。法院应当防止环境管理机构使用带有偏见的数据，或者以带有偏见的方式解释相关数据。其次，环境大数据虽然有望降低环境管理中的不确定性，但是它却需要将大量的环境决策权力授予算法。算法具有较强的“黑箱”特征，它虽然旨在让人们更加了解自己的情况，但是人们未必有能力理解和监督算法运行的规则和程序，法院能否有能力对此进行有效的司法审查有待观察。最后，由于环境管理机构自身未必有能力对环境大数据进行分析，它们通常选择将环境大数据的分析外包给第三方，这也给环境行政决策的司法审查带来问题。

大数据技术的快速发展及其应用，除了在上述领域引发环境法的变革，还会影响环境法的其他制度构造。譬如，环境大数据的出现会影响中央政府和地方政府之间的环境权力关系，〔40〕参见方印、徐鹏飞：《大数据时代的中国环境法治问题研究》，载《中国地质大学学报（社会科学版）》2016 年第1 期。环境大数据使得中央政府可以更加容易地获得地方政府的各种环境守法和执法数据，进而可以提高中央环境保护机构评估和监督地方政府的环境执法状况，有望对生态环境保护领域中的“地方保护主义”进行有效的控制。

总之，环境大数据极大地改变了环境法的方法论，它会诱发环境法的立法、执法和司法进行相应的变革。为了让环境大数据在环境治理中发挥更为积极的作用，环境法需要提升自身的技术适应能力：增加环境数据的获得路径和方法、增强环境数据的分析和管理能力、提升环境数据在政府部门环境决策中的地位。

三、大数据时代的环境法治挑战

如前所述，大数据技术为环境治理带来诸多益处，并有望变革现行的环境法治模式。不过，环境大数据技术是一把“双刃剑”，它为环境治理带来有利影响的同时，也诱发了不少新的挑战。

（一）环境大数据可能加剧环境非正义

从环境大数据技术的使用来看，不管是政府推广的环境大数据项目，还是非政府和私人企业采用的环境大数据项目，均依赖于公众的积极参与。借助各种先进的技术手段，公众提供了大量的环境数据，为环境智理做出了积极贡献。比如小溪手表的成功很大程度上归因于公共的积极参与。小溪手表是一款免费的App，它允许使用者提供信息来帮助监测当地水体的健康。这款软件的使用者可以对水体拍照，然后基于三个标准（水量、流动率和垃圾总量）对被观察水体进行分级。相关数据经处理便可形成有用的信息，用以寻找水污染源头、合理管理水资源和规划水环境项目等。〔41〕See Linda Breggin, Judith Amsalem, “Big Data and Environmental Protection: An Initial Survey of Public and Private Initiatives”, Environmental Law Institute, 2014, p. 24.

虽然公众在环境大数据中扮演公民科学家角色有助于政府获得凭借自身无法获得的信息，但是，环境大数据存在一定的“数据鸿沟”现象，影响不同主体的知识积累、财富创造和社会地位，从而造成一种新的社会不公问题。〔42〕参见董军、程昊：《大数据技术的伦理风险及其控制》，载《自然辩证法研究》2017 年第1 期，第81 页。从环境正义的角度来看，大力推广大数据在环境治理中应用面临如下困境：一方面，环境大数据技术的发展有望保护高收入群体，因为他们容易获得相关的环境数据，可以非常便利收集环境数据并将自己获得的环境数据报告给政府的环境保护机构。另一方面，环境大数据技术的弊端也不容忽视，它会对那些缺乏数据基础的群体带来负面影响。因为对于这些群体而言，使用环境大数据技术的成本或许过高，使得他们无法借助大数据技术收集和报告自己身边的环境数据。结果便是，如果政府环境保护机构的环境决策基于公众所提交的环境大数据，那么环境大数据技术显然对低收入群体不利。譬如，低收入群体通常缺乏资金来购买智能设备，使用诸如小溪手表之类的环境智能报告设备。更为遗憾的是，即便他们能够购买相关设备也未必能够确保他们有效使用这些设备，因为很少有机构培训他们如何使用这些设备。〔43〕See Linda K. Bregginet al., “Big Data-Enabling Big Protection for the Environment”, in H. Kumar Jaysuriya, Kathryn A. Ritcheske ed., Big Data, Big Challenges in Evidence-Based Policymaking, West Academic Publishing, 2015, p. 116.

（二）环境数据品质不高可能导致环境决策错误

如前所述，环境大数据对于确保环境决策正确功不可没。但是，这一判断的前提是环境决策所依赖的环境数据必须具有较高的品质。〔44〕See Robert L. Glicksman et al., “Technological Innovation, Data Analytics, and Environmental Enforcement” 44 Ecology L.Q.41,54（2017）.从环境大数据技术的现有发展来看，环境大数据的生产和分析面临诸多问题，直接影响环境大数据的品质，进而影响环境决策的准确性。

第一，环境数据收集、储存和运输影响数据品质。从数据收集的角度来看，环境大数据的有效性依赖于足够的信息和正确的信息，需要剔除机器错误或人为错误导致的不良数据，合成来自不同来源的数据。但是，数据收集过程中未必能够有效解决这些问题。比如环境保护机构所获得的数据可能是选择后的数据，缺乏代表性。从数据储存的角度来看，环境数据需要良好的设备，使用人员应当经过一定的培训。同时，需要防止电脑黑客影响数据。从数据运输的角度来看，环境数据在运输过程中会产生数据丢失，使得数据无法真实反映实际情况。此外，环境大数据通常在历史数据披露方面存在重大不足，因为大规模进行历史信息数据化处理需要花费大量的财力，更为致命的是有些历史信息无法实现数据化，历史数据的缺乏难以克服新数据导致的数据偏见。〔45〕See Linda K. Breggin, Judith Amsalem, “Big Data and the Environment: A Survey of Initiatives and Observations Moving Forward” 44 ELR 10984,10992 （2014）.

第二，环境数据分析影响数据品质。如何有效地分析环境数据是环境决策者面临的一大难题，因为大数据技术当下面临的最大问题是如何对相关数据进行有效分析和解释。准确的环境数据分析是确保环境决策准确的前提。数据分析者分析环境数据时，一方面面临选择偏见、混杂偏见和测量偏见；另一方面高度依赖算法的发展，〔46〕See Robert L. Glicksmanet al., “Technological Innovation, Data Analytics, and Environmental Enforcement” 44 Ecology L.Q.41,52（2017）.但是算法有时并不透明。所有这些因素都会影响环境数据的品质，使得其无法生产有用的信息，进而不利于作出正确的环境决策。

环境大数据有助于政策制定者作出正确的环境决策的前提是相关数据的品质较高，环境数据品质的高低依赖其在收集、储存、运输和分析过程中得到良好的处理。如果环境数据的品质较差，那么它会导致作出错误的环境决策，这比没有环境数据的危害更大。

（三）环境大数据可能导致环境不公平

大数据技术在执法中的一个重大发现是前瞻性警务（profiling or predictive policing），〔47〕有人将其称为预测警务。参见裴炜：《个人信息大数据与刑事正当程序的冲突及其调和》，载《法学研究》2018 年第2 期，第49 页。即警察可以事前识别犯罪趋势，预防而不是仅仅应对将来的犯罪，大数据使得警察可以对个人的行为进行评估和分析。〔48〕See Francine E. Friedmanet al., “Big Data and Privacy Concerns: The Federal Policy Debate Around Consumer Data”, in H. Kumar Jaysuriya, Kathryn A. Ritcheske ed., Big Data, Big Challenges in Evidence-Based Policymaking, West Academic Publishing, 2015, p. 191.但是，从法治国的基本精神来看，前瞻性警务违反了法律所强调的公平原则，因为它提前判断违法的主体。具体就环境治理而言，环境保护机构实施前瞻性警务可以识别最有可能违反环境法治的企业。但是，只有原始的环境数据统计准确，前瞻性警务才能正确无误地实施。如果原始的环境数据统计不准确，环境前瞻性警务将对相关企业造成极其不公的后果，它们会成为无辜的“污染嫌疑人”，这显然有违公平原则。

除此之外，随着环境大数据技术的发展，环境政策制定者可能会要求个人对改善自己的环境条件负责，因为环境大数据技术提高了人们识别自己污染状况的能力，且使自己采取措施来预防相关污染成为可能。比如，随着智能电表的不断普及，个人已经成为家庭能效的直接责任人，管理不当需要承担相应的财政惩罚。不过，很多人未必有能力通过自身采取措施来防止环境污染，或者根本没有能力获得环境数据来防止自己遭受污染。〔49〕See William Boyd, “Environmental Law, Big Data, and the Torrent of Singularities” 64 UCLA L. Rev. Disc. 544, 569 （2016）.更为重要的是，环境大数据如果使用不当，还会带来很多其他不公平的社会现象。比如，保险公司可以使用电力数据来判断人的健康，然后改变相应的保费。〔50〕See Linda K. Breggin, Judith Amsalem, “Big Data and the Environment: A Survey of Initiatives and Observations Moving Forward” 44 ELR 10984,10992 （2014）.个人环境大数据中所披露的个人隐私会导致其在保险和雇佣等领域面临歧视，从而进一步加剧社会不公平现象。

除了上述问题，环境大数据技术还带来其他一些意想不到的问题，如国家安全问题和碳足迹问题。就国家安全而言，公开一些环境大数据信息会直接威胁国家安全。譬如，有关危险化学物质的数据一旦公开，或许会导致恐怖分子将生产相关物质的工厂作为攻击对象。〔51〕See Linda K. Breggin, Judith Amsalem, “Big Data and the Environment: A Survey of Initiatives and Observations Moving Forward” 44 ELR 10984,10993 （2014）.就碳足迹而言，环境大数据中心通常需要消耗大量能源，在能源价格上涨、数据中心存储规模不断扩大的今天，高能耗已逐渐成为制约大数据快速发展的一个主要瓶颈。〔52〕参见孟小峰、慈祥：《大数据管理：概念、技术与挑战》，载《计算机研究与发展》2013 年第1 期，第161 页。

总之，环境大数据虽然对环境治理有诸多正面效应，但是与其相伴而生的问题不该被忽视。环境大数据极易加剧环境非正义，导致环境不公平现象，引发国家安全隐患和碳足迹过高问题。更为致命的是，品质不高的环境大数据会导致更差的环境决策。这是环境法迈入大数据时代需要直面的新挑战。

四、结语

技术的发展通常会带来革命性的法律后果，〔53〕参见马长山：《智能互联网时代的法律变革》，载《法学研究》2018 年第4 期。这一点在环境法领域体现得极其明显，因为“环境法的历史发展是一个基于技术发展的历史进程”。〔54〕See William Boyd, “Environmental Law, Big Data, and the Torrent of Singularities” 64 UCLAL. Rev. Disc. 544, 547 （2016）.随着环境科学技术的每次飞跃，环境法的方法论及其构造都会出现重大的调整。大数据技术作为一种深刻影响人类社会的技术，也在环境治理领域中愈来愈显现它日益深刻的影响。

环境大数据技术的发展会深刻地影响环境治理理论及其实践，因为环境大数据技术能够填补环境治理中的“信息鸿沟”，有望缓解环境决策者在环境科学知识不确定背景下作出正确环境判断和决策的焦虑，有望推进环境科学和环境法及时对话来提升环境立法、执法和司法的水平。为此，环境法人应当未雨绸缪。首先，环境法研究必须进行方法论革命，大数据时代的环境法更加注重“数据语言”在环境政策制定和执行中的作用，这要求环境法人具备从事跨学科研究的能力；其次，环境法人应当将环境法视为一个富有动态性的法律系统，环境法的构造必须具有灵活性来适应不断增加的环境新知识，环境法应当及时更新规则和制度；最后，环境法研究除了关注法律文本中的法律规则，更应当了解规则背后的环境科学知识变化，不然环境法难以做到“与时俱进”。这要求环境法研究除了关注“自上而下”的环境法律制度，更需要关注“自下而上”的环境科学知识生产过程。

与此同时，环境大数据技术的发展有诸多不可忽视的负面影响，如果处理不当环境大数据技术会加剧环境非正义和环境不公平等现象。为了有效解决相关问题，环境法应对如下负面影响应该有所作为。首先，为了防止环境大数据“黑箱化”，环境法必须确保相关数据以公众容易获得且容易理解的方式获得，借此确保环境大数据的使用实现透明化；其次，为了防止环境大数据进一步侵蚀公民环境权利，环境法必须对公民环境权利进行重塑，比如对弱势群体进行一定的倾斜性保护：补贴他们购买和使用新的环境污染监测和报告设备。

毫无疑问，随着环境大数据技术和智能社会的出现，环境法所依赖的环境科学知识不断进化，环境法治只有同时进化才能实现其保护环境和人类健康的目标。本文的论述，仅仅是作为一个初涉议题者，将大数据时代环境治理变化以及对环境治理的挑战进行最基本的描述，并在此基础上勾勒环保“智治”的基本实践以及环保法治正在发生的基本变革。至于大数据背景下环境侵权的归责原则的变化、环保信息披露制度的变革、环保行政规制的变化等具体制度的演变，留待下一步与学界同仁共同努力。