证券类别与分类的体系化研究.doc

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1、证券类别与分类的体系化研究【摘要】由于环境侵权的特殊性，致使环境侵权因果关系的认定困难重重，运用盖然性、疫学、经验法则理论来推定因果关系，有利于保护受害人，实现法的正义价值。但是，这些学说仍然存在适用范围较窄、对法官素质要求较高以及需要判例支持等问题。我国应确定以正义、秩序和效率为主要价值目标，以相当因果关系为基础，以因果关系推定为原则，遵循较低盖然性证明标准，构建“一横一纵”式包含各种判断标准和方法的环境侵权因果关系认定规则体系。　　【关键词】环境侵权；因果关系推定；认定规则　　【正文】　　环境侵

2、权案件具有长期性、潜伏性、复杂性、广泛性和科技性等特征，使得环境侵权因果关系的判断困难重重，传统的因果关系理论难以满足环境侵权损害赔偿的需要，迫使我们必须进行理论上的创新。主要是加强环境侵权责任中因果关系成立与中断标准的研究，建构一个科学的因果关系认定规则体系，以期更好地保护受害人权益，实现社会的公平正义，达成保护环境，促进经济发展的终极目标。　　一、认定环境侵权因果关系的主要学说　　纵观世界各国关于因果关系的判断标准，因果关系推定理论主要有运用盖然性认定因果关系、应用疫学推定因果关系和以经验法则判

3、定因果关系三大类。　　（一）运用盖然性认定因果关系的学说　　运用盖然性认定因果关系的学说是由日本判例创立并经由日本理论界发展而来的，主要有优势证据说和事实推定说。　　1、优势证据说　　优势证据说认为在环境侵权诉讼案件中，对双方当事人主张的不同事实进行司法认定时，只要原告主张的事实有超过50％以上的可能性，提出的证据达到的程度比对方所提出的证据更为优越，就可以作出被告行为导致损害结果的结论。该说在一定程度上克服了传统因果关系理论的弊端，日本及英美国家相继在审判实践中采用，比如美国法院对于有害物质的认定

4、就采用这种方法[1]。　　2、事实推定说　　事实推定说认为，因果关系的存在与否的举证，无须以严密的科学方法，只要达到某种程度的盖然性即可[2]。此说指出被害人只须证明有以下两点：其一，工厂所排放的污染物质到达被害人居住的地区并发生作用；其二，该地区有多数同样损害的发生。则法院就可以认定因果关系的存在，除非被告人提出反证，证明因果关系的不存在，否则就不能免除其民事责任[3]。事实推定说不仅减轻了被害人的举证责任，有利于案件的顺利解决，还提出了一个以“盖然性”为标准的全新的判断规则，也正是由于这些优点，

5、使这一理论为一些国家所接受和采用。比如，美国《密执安州环境保护法》第3条就采用了该规则[4]。　　（二）应用疫学推定因果关系的学说9　　应用疫学推定因果关系的学说主要是将医学上的疫学概念引入到环境侵权的因果关系认定中来，应用疫学上相关知识来对加害行为与受害人所受损害是否存在因果关系加以考察，它主要包括疫学因果说和个别因果关系说两个学说。　　1、疫学因果说　　疫学因果说是指就疫学上可能考虑的若干因素，利用统计的方法，调查各因素与疾病之间的关系，选择相关性较大的因素，对其作综合性研究，以判断其与结果之间

6、有无联系。判断疫学上的因果关系，只要具备以下条件即可：第一，该因素曾在发病前发生作用；第二，该因素作用提高(数量增加)则病患增多或病情加剧，反之该因素作用降低(数量减少)则病患减少或病情减弱，二者成正比例关系；第三，该污染物足以引发疾病，并且与生物学说并不矛盾。并且上述条件相互关联，并以数量统计，作出合理程度的证明，不必经过严密的科学实验即可成立因果关系[5]。　　疫学因果说降低了优势证据说和事实推定说的盖然性，提出了一种具体的因果关系认定标准，可以对复杂的因果关系作出有效的判断，所以为许多国家所采

7、用。比如世界“八大公害”之一的日本富山骨痛病诉讼以及1972年日本四日市栓塞症诉讼就是运用疫学上因果关系的典范[6]。　　2、个别因果关系说　　个别因果关系说是从疫学因果说衍生而来的，因为根据疫学因果说，在认定因果关系是否存在的时候，必须具备一定的标准即关联的一致性、坚固性、特异性、时间性、调整性，如果符合这个标准则基本上可以确定某因素和结果之间具有因果关系，但如果不符合这个标准则疫学因果说则无法认定。然而在采取疫学因果说的时候，又常常与实际情况不符合，不利于对受害人的保护，这时候就可以采取个别因果

8、关系论，即只要不能否认污染和损害之间存在的可能性，对于个别的原告，对某个人进行研究，由被告方负举证责任。在此基础上也把主治医师的诊断作为参考来肯定因果关系。日本的川铁千叶公害诉讼案中就采用了个别判断因果关系的方法[7]。　　（三）以经验法则判定因果关系的学说　　以经验法则判定因果关系的学说在判定因果关系十分重视经验法则在因果关系推定中的作用。这类学说主要包括间接反正说和姑且推定说。　　1、间接反证说　　间接反证说认为，因为环境侵权因果关系的认定极为复杂，涉及的因素很多