（一）既有理论对四要素间关系的认识

风险预防原则的上述四要素在不同版本的学说中均有体现。我们不妨以较为流行的斯图尔特“四版本”为例，检视这些学说版本对四要素间关系的认知方式，继而求同存异，探寻更具一般性指引意义的风险预防原则内部结构。

非排除性预防原则，即科学不确定性不能自动排除对于可能引起重大危害的潜在风险行为之规制，属于“弱”风险预防原则。这一版本的原则主要是在危害预期与预防措施之间建立联系，为预防措施提供合法性基础。其主张只要存在足够显著的危害预期，就可以采取规制措施，而不确定性条件不能成为自动排除规制的理由。

安全边界预防原则，也被斯图尔特归为“弱”风险预防原则，指规制性的控制措施须包含一个安全边界，被规制的活动不能产生可被观察或预测的负面影响。这一版本的风险预防原则更加关注预防措施的整体水平或预防强度，强调结果层面的控制。规制者需要首先决定一个行为的最安全水平，风险行为仅在低于最安全水平的一定程度范围内才能被允许。这一“安全边际”有时对被规制者的限制较为严格，它需要给风险评估结果保留较大的“容错边际”，故而这一版本的风险预防原则实际上也考虑了不确定性的影响。

最佳可用技术预防原则，被归诸“强”风险预防原则范畴，指可能引起显著危害的行为应当按照最佳可用技术的要求使危害最小化，除非行为的支持者能够说明不存在可感知的引致危害之风险。该原则的隐含之意是，是否采取规制措施或者采取什么规制措施，不能由规制者来决定，采取最佳可用技术是唯一选择。不过，基于比例原则的要求，它仍然需要考虑规制成本与潜在风险的关系，在决定最佳可用技术的控制强度方面，还保留一定程度的灵活性。何为“最佳可用”，取决于一定成本水平下该技术所能起到的成效。这一版本的风险预防原则侧重对预防措施的具体选择，表面上强调对手段的控制，其实也包含了对结果的要求。值得注意的是，这一版本不仅规定了预防措施，也规定了一种“反向证明机制”，即活动的举行者可以通过证明无可感知之风险而免受规制。

禁止性预防原则，显然属于“强”风险预防原则，指一项可能引起显著危害的行为应被禁止，除非行为的支持者能够说明该行为不存在引起可被感知之危害的风险。这一版本的风险预防原则也同时规定了预防措施和反向证明机制。两个版本的“强”风险预防原则均要求规制者采取“最糟糕情景”的危害预期假设，对可能引起潜在显著危害的行为采取较为严厉的立场。桑斯坦指出，如果风险“最糟糕情景”的危害非常巨大，采用此种版本的风险预防原则就是合适的。

对上述四个版本的风险预防原则进行整合，各原则的基本内容可由以下表述所涵盖：若一项行为可能引起不可逆转的严重危害，即使缺乏对相关因果关系链条的确定性知识，规制者也有权采取规制措施；此种规制措施可以是规定安全边际、要求采取最佳可用技术控制风险或禁止相关行为，但当规制措施足够严厉时，风险行为的支持者可以通过证明其行为不会引起可感知的风险而免受规制。此种经简单整合的风险预防原则，可以有效联结前述四项基础性要素，在原则内部初步建立起一般性的理论结构。然而，此种内部结构尚显粗疏，尤其是在规制措施的选择和反向证明机制的启动条件上缺乏明确标准，必须在此基础上形成更加精细的关联结构，方能有效指引实践。

（二）对四要素间关系的进一步揭示

1.危害预期与不确定性的关系

对危害的预期需要考虑不确定性的情况。不确定性的情况相当复杂，危害预期与不确定性的关系需要分情况讨论。

一是仅存在简单不确定性的情形。如果不确定性存在，但情况简单，可以完全被一个或一组概率准确描述，此时危害预期可以通过数理方法估计。现代成本收益分析方法早已有效容纳了对概率的计算。包含概率因素的危害预期，仍然可以与预防措施所造成的负担进行直接比较，规制者亦可运用比例原则确定预防措施的选择。与不存在不确定性的情况相比，此时与不确定性相关的证明机制必不可少。如何确认特定风险中的不确定性条件完全能够通过有限的概率变量描述以及如何确定概率的数值，需要各方提供精确的证明。此种概率或者是有逻辑依据或历史统计数据支持的先验概率，或者是在先验概率基础上经由贝叶斯公式修正的后验概率，或是此二种概率的某种组合方式（各种不确定性度量工具均端赖于此）。上述几种可被概率及相关数理方法有效描述的不确定性，均可在科学上获得严格证明。由于证明标准较为严格，此种证明还可通过竞争性、对抗性的方式进行。各方均可按照逻辑演绎方法、统计学方法及更复杂的不确定性度量工具，证明对不确定性条件的既有认知正确与否。风险可能随着因果关系链条的传递而不断叠加放大，遗漏任何因果关系链条均可能导致对风险的认识产生严重偏差，一旦各方均不能如此证明，即应按照复杂的不确定性条件行动。

二是存在复杂不确定性的情形。真正需要运用风险预防原则的情形，往往存在不能完全被现有数理方法认知的不确定性，当不确定性中包含各种主观因素时尤其如此。例如，重要设施遭遇军事打击的风险、大城市发生新型传染病疫情的风险、无人驾驶算法因存在漏洞危及交通安全的风险、某一前沿密码技术在特定时期被破解的风险等，其不确定性条件均难以客观计算。此时，规制者不得不关注“最糟糕情景”的可能后果，并视其严重程度而采取一定预防措施。正常情况下，“最糟糕情景”的出现概率相当低，规制者可以不作过多的专门考虑。若某一风险治理场景中人们已完全无法估计“最糟糕情景”出现的概率，“最糟糕情景”的后果就没有理由被忽略。对此，预防措施的选择需要以“最糟糕情景”为上限，保持对各种危害预期的必要覆盖能力。即便事后“最糟糕情景”没有发生，如果风险预防措施并未带来太大的行政成本与社会负担，亦不应苛责采取预防措施的相关主体。

2.危害预期与预防措施的关系

在彻底去除不确定性的条件下，一项活动引起的危害已可完全确定，此时只需要考虑确定的危害预期和预防措施所造成负担之间的冲突。这些冲突可以被理解为不同权利的冲突，按照比例原则即可处理危害预期与预防措施之关系。此时预防措施的强度应当与危害预期的强度成比例，并可以运用成本收益方法作出辅助性的判断。

如果危害预期可以通过概率化的形式得到精确估计，危害预期的总量就可以被估算，预防措施只需要与危害预期整体上成比例即可。危害的到来越是确定，预防措施就应当越充分；反之，越应当避免过度预防，防止在虚耗资源的同时，无必要地增加对公众合法权益的限制。例如，新型冠状病毒引起的肺炎和普通流行性感冒，都会对公众的健康乃至生命造成危胁，预期危害后果都很严重，但后者造成各种相关风险的可能性（尤其是死亡率）较低，也就没有必要采取与应对前者强度相当的防疫措施。

在危害预期不可能得到精确估计的复杂不确定性条件下，危害的上限（“最糟糕情景”）对预防措施选择的影响应当受到更充分的关注。在风险评估的理论与实践中，对最糟糕状况的估值得到了广泛应用。在参数不确定的条件下估量最糟糕状况的收益，也有通用的数学与算法工具。此处需要注意如下几点：其一，“最糟糕情景”应当是指排除人为干预（风险应对措施）、任由危害发展的最坏后果，它所考量的是风险本身，风险治理措施所造成的负担不能被计入。消除风险的措施所造成的新的危险是所谓“次阶危险”，和风险本身包含的初阶危险不应混为一谈。其二，“最糟糕情景”的考量应覆盖所有具备显著直接因果效应的因素，而不应引入间接因果效应的影响。例如，严重交通事故的“最糟糕情景”可以包括由此引发的人员伤亡、交通堵塞和经济损失等，但不应包含由于事故偶然引起路人心脏病发作的后果。在现代因果关系理论上，直接因果效应的测量，需要通过固定其他变量而单独考察结果对某一特定变量的敏感度进行。进行估算时，可以根据不同危害后果的严重程度，确定若干必要的最低敏感度门槛，排除过多不可知偶然因素的间接干扰。其三，如果风险所引起的所有直接危害后果都十分明确，这些危害后果的叠加即为最终的危害预期。如果不能排除风险与某些可能的危害后果间的直接因果效应，可以暂时假定均存在直接因果效应。如此，“最糟糕情景”可以由每一个与风险具备直接因果效应的最终危害后果累加而得，此种处理可以使估计结果尽可能清楚、确定。

“最糟糕情景”的存在使得规制者有可能据此采取预防措施。桑斯坦发现，规制者在（复杂）不确定性条件下，针对每一个具体场景，往往遵循“最小最大值原则”（minimax principle）：在所有可能的“最糟糕情景”中总是选择包含“最好的最糟糕情景”的对策，也就是作出“最不坏”的选择。一些学者极力支持这一做法，如埃尔斯特提出了面向不确定性的决策理论：在无法完全概率化的不确定性条件下，最佳的策略是，每一步决策都选择包含考虑了“最好的最糟糕后果”的措施。这是因为，许多风险的“最糟糕情景”可能造成无穷大的损害（如核战争），即使发生概率很小，危害预期依然是无穷大。不过，桑斯坦认为，最小最大值原则或许仅适用于国家安全等领域。最小最大值原则倾向于高估风险所包含的危害，由于针对“最糟糕情景”所作出的反应本身也有不确定的危害，且不确定性会随信息的收集而不断弱化，有时单纯收集信息都比直接采取应对“最糟糕情景”的措施更好。

笔者认为，有必要为最小最大值原则辩护，不仅因为部分“最糟糕情景”的危害极大以至于不得不防，更是因为部分人因风险行为取得收益并不必然能成为其他人因此受侵害（甚至是不可逆转的重大侵害）的正当理由。更何况，在风险预防过程中暂且应用最小最大值原则，并不影响信息的持续收集和规制措施的动态调整。信息是重要的决策资源，信息的稀缺往往制约着人们作出决定的意愿和能力。在危害发生的过程中，原先不确定的因果关系链条会随着某些关键信息的确定而渐次明朗，这是规制者提前准备各种风险应对方案的必要前提。例如，我们未必清楚大城市发生新型传染病疫情的风险，但一旦疫情发生，随着传染源、传播机制、病原体类型等被确定，政府就可以精准部署疫情防控措施。各种疫情防控措施都可以在疫情发生之前写入传染病预防、控制预案中。若发生严重的不明疫情，可以先按照最小最大值原则处理，待关键信息明朗再作出更精准的后续选择。基于此种预作准备的裁量控制方案，可以避免预防措施的选择陷入事前无所作为的拖延状态，亦可避免一味从严的过度预防。

规制者遵循最小最大值原则，即在每一个可以选择或调整风险预防措施的节点上，都选择总体负面后果最小的措施，亦即“规制负担+危害预期”最低的措施。在现代社会，风险行为的影响需要被辩证看待，有些潜在危害后果严重的风险行为可能同样有利于公民重要法益的保障（如在电力供应十分紧张的地区建设核电站），应当将预防措施所产生的削弱潜在权益保障之后果也纳入规制负担之中。成本收益分析实践中，对规制负担的估计已经比较成熟，对危害预期上限的衡量则可以参照前述确定“最糟糕情景”的方法。通过此种转换，规制机构可以初步确定与危害预期及不确定性相应的风险预防措施，并在公众参与、专家咨询和司法审查程序中接受进一步的建议、监督与调整。

3.预防措施与证明机制的关系

无论规制措施如何，风险治理原则上均应尽可能避免“一言堂”，允许多元化的风险认知及其竞争。尤其在面临复杂不确定性的前提下，对风险行为所可能造成的危害后果之估计不存在唯一正确答案。现实生活中的不确定性很大程度来源于“无知”。在整个“无知”图式中，不确定性处于“不完整”的分支，意味着我们对于认知对象缺乏充足的信息。如果某一方可以提供充分的信息消除一部分不确定性（包括改变危害预期），预防措施及预防强度也应随之而改变。为避免“规制俘获”或信息不对称所带来的规制失败，一般情况下应允许被规制者通过合理的渠道提出挑战。反向证明机制应当普遍存在于风险预防活动之中，作为风险预防原则内部结构的一般性构成。

在不确定性条件下证明某个活动没有危害或仅有较低危害，证明标准殊难把握，其不同于证明某一活动可能存在危害的标准。在风险预防原则的实践中，一个引人注目的内容就是“强”风险预防原则所内含的“举证责任反转”。由于不确定性的存在，一方（反对风险行为的当事人或规制机构）只需证明风险活动存在一定程度的可能危害，即越过“预防原则之门槛”，无需彻底完成对整个因果关系链条的确证，举证责任即转移至举行风险活动的一方当事人。学界对举证责任反转的“门槛”表述不一，以“合理的科学盖然性”为代表的标准，只要求根据经验性的科学数据能够合理设想相应危害情景即可，并不要求此种设想成为在各种条件下普遍适用的严谨推论。然而，举证责任反转之后的证明标准，往往较举证责任反转的“门槛”更为严格。举证责任意味着败诉风险的预先分配。满足举证责任反转的“门槛”，同样是使风险预防原则得以适用的“门槛”。试图阻止风险活动的一方以“合理的科学盖然性”举证，并不要求取得盖然性优势，其实只是提出了科学上的合理怀疑。风险活动的举行者需要证明“合理的科学盖然性”不存在，几乎需要达到科学上排除合理怀疑的程度，诚为不易。

在不确定性条件下，市场主体的举证很可能难以满足如此严格的证明标准，这也正是风险预防原则存在的意义。面对可能存在的显著危害及不可逆转的重大侵权风险，风险预防原则本身就是倾向于保守而非冒险的（越强的版本越是如此），目的是防止风险行为的支持者以损害他人重要合法权益为代价从风险中获益。即便如此，反向证明机制也为风险行为者提供了一种必要的异议与救济途径，其具体实现途径和形式，可以根据规制措施的严厉程度而有所不同。

基于以上三方面的关系，风险预防原则的内部结构可以被更清晰地刻画：在简单不确定性条件下，可以通过数理方法形成有关危害预期的估计，以比例原则作为对预防措施的整体要求；在复杂不确定性条件下，应暂且以风险“最糟糕情景”作为重点来考虑危害预期，以“最小最大值原则”作为对预防措施的整体要求。反向证明机制对于所有风险预防措施普遍适用，随时修正对危害预期及不确定性的认识，并对预防措施进行动态调整。

基于上图所展示的风险预防原则的内部结构，经简单整合后的风险预防原则可以被进一步充实并细化为四个子原则：（1）积极授权原则。若一项行为可能引起显著危害，即使缺乏对相关因果关系链条的确定性知识，规制者也应有权根据可能产生的危害后果采取规定安全边际、要求采取最佳可用技术控制风险或禁止相关行为等规制措施。（2）整体比例原则。如果可以精确估计危害发生的概率，危害程度及危害发生的可能性越低，预防措施的整体强度也越应成比例地降低。（3）最小最大值原则。如果无法估计危害发生的概率，则应尽可能选择使“规制负担+危害预期”整体负面影响最小的预防措施，直至收集到能够精准确定预防措施的关键信息。（4）反向证明原则。风险活动的举行者及利害相关方，应当随时有机会证明被规制的行为部分或全部不会引起可感知的风险，并据此要求减轻或免受规制。经结构化阐释的风险预防原则可被称为“结构化的风险预防原则”。以此种经整合和细化的风险预防原则作为一般指引，可以全面、有效地检视风险预防实践之不足，为风险预防实践提供系统性的视角和更深层面的法理支持。

当前，人类已经在非常广泛的领域内面临不确定性的挑战。在逻辑学中的模态逻辑、数学中的概率论及模糊数学、物理学中的量子物理、信息学中的信息熵等理论的风潮之下，法学亦不得不迈出接纳不确定性的步伐。有关风险预防原则的研究，体现着公法学面向不确定性问题进行一般性思考的努力。风险时代的公法学迫切需要一般性的法律原则，指引规制机构乃至社会公众应对利害攸关的不确定性。由于不确定性的影响日益扩展和强化，风险预防原则的作用也将越来越举足轻重。

我国正面临风险治理方面的复杂挑战，全面提升防范应对各类风险挑战的水平迫在眉睫。在不确定性条件下依法推进科学化、精细化的风险预防工作，是时代对法学研究和法治建设提出的新的考验。对此，结合本土风险治理实践，不断探索和丰富风险预防原则的理论内涵，寻求一种具有普遍意义的规范指引，将是中国风险行政法基础理论研究在今后相当长时期内面临的重要课题。