全 文 ：第 35 卷第 22 期
2015年 11月
生 态 学 报
ACTA ECOLOGICA SINICA
Vol.35,No.22
Nov., 2015
http: / / www.ecologica.cn
基金项目:国家十二五科技支撑计划课题(2012BAC03B01);NSFC鄄IIASA国际合作基金项目(71161140354)
收稿日期:2014鄄04鄄17; 摇 摇 网络出版日期:2015鄄04鄄20
*通讯作者 Corresponding author.E鄄mail: bingzhu@ tsinghua.edu.cn
DOI: 10.5846 / stxb201404170750
余亚东,陈定江,胡山鹰,朱兵.经济系统物质流分析研究述评.生态学报,2015,35(22):7274鄄7285.
Yu Y D, Chen D J, Hu S Y, Zhu B.A critical review of economy鄄wide material flow analysis.Acta Ecologica Sinica,2015,35(22):7274鄄7285.
经济系统物质流分析研究述评
余亚东1, 3,陈定江1, 2,胡山鹰1, 2,朱摇 兵1, 2, *
1 清华大学化学工程系生态工业研究中心, 北京摇 100084
2 清华大学循环经济研究院, 北京摇 100084
3 华东理工大学商学院, 上海摇 200237
摘要:作为研究经济系统物质代谢的重要方法,经济系统物质流分析方法近年来在资源与环境管理领域得到了广泛的应用,理
论发展非常迅速。 对经济系统物质流分析进行了系统综述,以期为更深入的理论研究提供参考。 系统回顾了经济系统物质流
分析的发展历史,介绍了其核算框架和指标体系。 重点对经济系统物质流分析的研究现状进行了总结和述评,研究表明:(1)
在经济系统物质流分析指标的核算研究方面:国家层面的核算研究多、方法较为成熟,而区域层面的核算研究尚未形成成熟的
核算框架;针对直接流指标的核算研究多,而包含间接流或隐藏流的综合指标的核算方法研究不足;(2)在经济系统物质流分
析指标的变化原因研究方面,目前的研究较少,研究方法包括分解分析法和回归分析法:前者多基于 IPAT方程的直接分解法,
难以考察经济系统内部的结构和技术的变化对经济系统物质流分析指标的影响,而后者则在所识别的经济系统物质流分析指
标的影响因素方面具有较大差异。 提出了经济系统物质流分析的未来研究方向。
关键词:经济系统物质流分析;核算框架;指标体系;分解分析;回归分析
A critical review of economy鄄wide material flow analysis
YU Yadong1, 3, CHEN Dingjiang1, 2, HU Shanying1, 2, ZHU Bing1, 2, *
1 Department of Chemical Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China
2 Institute of Circular Economy, Tsinghua University, Beijing 100084, China
3 School of Business, East China University of Science and Technology, Shanghai 200237, China
Abstract: Economy鄄wide material flow analysis (EW鄄MFA) and relevant indicators have been designed to monitor material
flows at the macroeconomic level and to provide indicators that could contribute to the management of resource use and
output emission flows from economic, environmental, and broader sustainability perspectives. Recently, EW鄄MFA has been
rapidly developed in theoretical research and widely used as an important tool in resource and environment management. A
systematic review of the theoretical research on EW鄄MFA is performed in this study, and this review is expected to serve as
a reference for future theoretical research on EW鄄MFA. First, a brief outline of the historical development of EW鄄MFA over
the past 50 years is presented, the accounting framework and indicator systems of EW鄄MFA are introduced, and the pros
and cons of EW鄄MFA indicator aggregation are discussed. Second, the state鄄of鄄the鄄art of EW鄄MFA is summarized and
discussed as a key component in the accounting of EW鄄MFA indicators as well as the driving forces and dynamics of EW鄄
MFA indicators. The following two issues were observed: (1) In the accounting of EW鄄MFA indicators, research work has
fully matured at the national level because there is a standardized accounting framework and database, while research work
is far from mature at the regional level, including the provincial level and city level, because no unified accounting
framework exists. In addition, previous research has mainly focused on direct flow indicators, such as direct material input
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and domestic material consumption, while not sufficiently focusing on comprehensive indicators, which aggregate direct flow
indicators with indirect flow indicators and hidden flow indicators, such as the raw material consumption (RMC) and total
material requirement. (2) Fewer studies have examined the driving force and dynamics of EW鄄MFA indicators than those
that have examined the accounting of EW鄄MFA indicators, and the research methods can be divided into decomposition
analysis and regression analysis. For the decomposition analysis of EW鄄MFA indicators, the IPAT equation, index
decomposition analysis (IDA), and structure decomposition analysis (SDA) are employed. The IPAT equation is the most
commonly used method for analyzing the driving force of EW鄄MFA indicators; however, this equation can hardly reveal the
effect of economic structure and technology in the economic system on EW鄄MFA indicators. IDA and SDA can overcome this
deficiency; however, thus far, there have been few such studies. For the regression analysis of EW鄄MFA indicators, no
consistent conclusions concerning which factors are the driving forces of EW鄄MFA indicators have been drawn, although
some factors have been frequently suggested as affecting resource productivity, such as income level and population density.
Finally, we propose the directions for future research by summarizing the shortcomings of the current research on EW鄄MFA
with respect to the following goals: (1) disaggregating EW鄄MFA data to economic sectors; (2) promoting research on
accounting for comprehensive indicators of EW鄄MFA, especially for RMC; (3) developing an accounting framework of EW鄄
MFA on the regional level; and (4) stimulating research on the driving forces and dynamics of EW鄄MFA indicators.
Key Words: economy鄄wide material flow analysis (EW鄄MFA); accounting framework; indicator system; decomposition
analysis; regression analysis
物质流分析(MFA)是一种以物质守恒为基本原理,定量地评估具有时空边界的经济鄄环境系统中物质的
存量与流量,从而追踪物质在该系统中流动的源、路径和汇的研究方法[1]。 根据研究的对象,MFA 分为元素
流分析(SFA)和经济系统物质流分析(EW鄄MFA)。 前者关注单独的元素或化合物,而后者则关注一定时间范
围内物质的总量与结构(又称 Bulk鄄MFA) [2]。
自 20世纪 60年代以来,EW鄄MFA在近 50a的发展中逐渐形成了以进出社会经济系统与自然环境系统边
界的所有物质(水除外)为核算对象,以质量守恒为核算原理的核算框架。 在此框架下,EW鄄MFA得到了一系
列表征经济系统的物质利用量、环境压力与资源效率等指标,并在资源与环境政策领域得到了广泛的应用。
在理论研究方面,EW鄄MFA涉及面较广,已有一些文献从不同的切入点对 EW鄄MFA研究进行了综述[2鄄7],
如将 EW鄄MFA与 SFA一同进行综述、侧重于产业生产系统或生态工业园区的物质代谢方法的综述、侧重于
EW鄄MFA指标核算研究的综述以及侧重于 EW鄄MFA 指标应用研究的综述。 目前而言,已有综述对 EW鄄MFA
指标的变化原因研究的关注还较少;此外,近年来 EW鄄MFA 在资源与环境政策领域得到了广泛的应用,其理
论研究发展非常迅速,需要对其最新研究进展进行系统的总结。 鉴于此,本文将对 EW鄄MFA 的发展历史、核
算框架与指标体系、研究现状(包括指标核算与指标变化原因研究现状)和未来研究方向进行系统综述,以期
为 EW鄄MFA的深入研究提供参考。
1摇 EW鄄MFA的发展历史
EW鄄MFA作为研究经济生产活动中物质资源新陈代谢的重要方法,其基本思想的发端可追溯到 100多年
以前[8]。 Fischer鄄Kowalski等[8鄄10]曾系统总结了 EW鄄MFA 的发展历史,认为 EW鄄MFA 的早期研究可追溯至
20世纪60年代,代表性的研究包括:1965年,美国城市学家 Wolman提出了城市代谢的概念,并以一百万人口
的虚拟美国城市为例,估算了水、燃料、食品的输入以及废物和污染物的输出[11];1969年,美国物理学家 Ayres
与经济学家 Kneeses 将物质平衡的思想引入国家经济系统,成为国家物质流分析研究的最早版本[12]。
1974年,苏联经济学家 Gofman基于苏东集团的计划经济体系,提出了包括水、空气与原材料在内的综合物质
流核算框架[13];此后,美国、奥地利、瑞士等国的学者进一步完善了社会代谢与工业代谢理论,为物质流分析
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奠定了物理与生态学基础。
经过 20多年的探索,随着可持续发展研究的深入,EW鄄MFA 从 20 世纪 90 年代起进入了全面发展期。
20世纪90年代初,日本的国立环境研究所(National Institute for Environmental Studies)、德国的伍珀塔尔研究
所(Wuppertal Institute)与奥地利的社会生态研究所(Institute for Social Ecology)率先对各自国家经济系统的自
然资源和物质的流动状况进行了分析,从而揭开了 EW鄄MFA在世界范围广泛研究和应用的序幕。
1996年,欧盟委员会组建了“ConAccount冶平台,成为 EW鄄MFA研究国际合作的里程碑。 1997 年,在荷兰
莱顿和德国伍珀塔尔各举办了一次 ConAccount 会议[14鄄15],进一步促进了各国间的合作交流。 自 1997 年开
始,世界资源研究所开始对美国、日本、奥地利、德国和荷兰这 5 国的经济系统的物质流动状况进行了全面的
分析,5国学者合作发表两份研究报告《Resource Flows》和《The Weight of Nations》 [16鄄17],正式提出了 EW鄄MFA
的概念和框架,定义了一系列分析指标,并且得到了上述五国经济系统的物质输入和输出总量及相关衡量
指标。
国际合作交流促进了 EW鄄MFA相关框架和指标等标准的形成,推动了 EW鄄MFA 的研究进展。 欧盟统计
局(Eurostat)在其中发挥了关键的作用。 2001 年,Eurostat 正式出版《Economy鄄wide material flow accounts and
derived indicators: A methodological guide》 [18],提出了 EW鄄MFA的标准方法;2007—2013年,Eurostat对核算方
法进行了 5次更新,并于 2013 年发布了更为系统而详尽的 EW鄄MFA 编制指导手册[19]。 此外,自 2004 年以
来,经济合作与发展组织(Organization for Economic Co鄄operation and Development, OECD)对 EW鄄MFA 的研究
与应用也起到了重要的推动作用:2008 年,OECD 发布系列研究报告,为 EW鄄MFA 的核算提供了非常系统的
指南[20];2013年,OECD进一步发布报告,对基于 EW鄄MFA的资源产出率的进展进行了综合评估[21]。
2摇 EW鄄MFA的核算框架与指标体系
Eurostat和 OECD报告中提出的国家层面上 EW鄄MFA核算框架如图 1[20]所示,该框架将物质世界分为自
然环境系统和社会经济系统两个子系统,按照质量守恒原理对进出系统边界的各种物质进行核算。 其中,社
会经济系统被视为黑箱,其输入的物质主要包括国内开采使用量(Domestic Extraction Used, DEU)和进口物质
(Import, IMP),而输出的物质则主要包括返回到自然环境中的废弃物和排放物(Domestic Process Output,
DPO)和出口物质(Export, EXP)。
图 1摇 EW鄄MFA的基本核算框架[20]
Fig.1摇 Accounting Framework of EW鄄MFA[20]
对于一定时期内进出系统的各种具体物质,EW鄄MFA核算均以质量为单位进行加和,形成相关综合的指
标。 为此,Eurostat提供了一套质量转换系数,将统计中非质量计量物质的计量单位转化成质量。 然而,以质
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量加和的指标综合方法不仅对物质的经济和环境意义缺乏足够的考虑,而且也存在因大宗资源的“遮蔽效
应冶而掩盖其它资源信息的弊病,曾遭到过一些批评和争议[20, 22鄄32]。 尽管一些学者从环境影响、经济价值、热
力学的角度提出了不同的指标加和方法,如“基于环境影响的加和方法冶 [31]、“基于相对价格系数的加和方
法冶 [32]以及“基于有用功(Useful Work)的加和方法冶 [28]等,但这些方法都有着各自的利弊,目前应用很少。
目前而言,质量加和方法已得到了 MFA 理论界的较高认可和实践的广泛应用,成为国际通行的 EW鄄MFA 指
标加和方法。 实际上,EW鄄MFA核算更重要的目的在于提供一个全面的物质流动数据信息库[20],数据的加和
方法可根据不同的需要进行不同的处理。
根据 EW鄄MFA 的核算框架和质量加和的指标综合方法,可得到经济系统的物质输入与输出的系列基本
指标。 这些指标可分为两类:直接流指标,如直接物质投入(Direct Material Input, DMI)和区域内资源消耗
(Domestic Material Consumption, DMC)等,表征经济系统的直接物质利用量和系统物质代谢过程的直接环境
压力;包含间接流或隐藏流的综合指标,如区域原生资源消耗当量(Raw Material Consumption, RMC)、总物质
需求(Total Material Requirement, TMR)、总物质消耗(Total Material Consumption, TMC)等,表征经济系统的生
命周期过程的物质利用量和系统物质代谢生命周期过程的环境压力[20,33]。 EW鄄MFA 各基本指标之间的关系
可参见 OECD报告的详细介绍[20]。
EW鄄MFA的基本指标与国内生产总值(Gross Domestic Product, GDP)、人口、土地面积等社会经济指标相
结合,可衍生出一系列效率、强度、投入产出比、贸易等指标[20]。 其中,资源产出率(Resource Productivity),即
GDP 与资源利用量(如 DMC)的比值,在世界许多国家的资源与环境政策领域具有广泛的应用,也被中国政
府用作衡量循环经济发展水平的综合指标[34]。
3摇 EW鄄MFA的研究现状
当前,EW鄄MFA的研究分为指标核算和指标变化原因研究两方面,以下对其分别进行综述。
3.1摇 EW鄄MFA指标核算研究现状
根据研究对象的尺度,EW鄄MFA指标核算研究可分为国家层面、区域层面(省域、城市)和行业层面[4]。
由于行业层面 EW鄄MFA研究通常更侧重于关注特定的物质或特定类别的物质,与 SFA类似,本研究不对其进
行综述。
3.1.1摇 国家层面上 EW鄄MFA指标核算研究
(1)直接流指标
自 2001年 Eurostat发布 EW鄄MFA编制方法导则以来,国家层面 EW鄄MFA的直接流指标核算逐步得到了
标准化,目前已经形成了成熟的核算框架和规范的数据库。 国际上四大不同特色的国家层面 EW鄄MFA 直接
流指标数据库见表 1。 随着国家层面 EW鄄MFA 核算的标准化,核算所得数据的一致性也逐步增加。 研究表
明,除澳大利亚联邦科学与工业研究组织的数据库外,表 1 中其他三大数据库之间的指标数据差异在 10%—
20%之间[9]。 这些数据库的建立,不仅扩展和丰富了 EW鄄MFA的时空界限,而且使得 EW鄄MFA越来越多的与
其他方法相结合,成为定量研究社会经济与资源环境等问题的重要工具。
中国的 EW鄄MFA直接流指标核算研究始于 2000年左右,国内外先后对中国开展 EW鄄MFA核算研究的人
员及其文章发表年份为:Chen和 Qiao,2001[35];刘敬智等,2005[36];李刚等,2005[37];刘滨等,2006[38];徐明和
张天柱,2007[39];段宁等,2008[40];朱远,2007[41];钟若愚,2009[42];王亚菲,2010[43];Wang 等,2012[44]。 由于
对核算方法理解的差异,以及对资源(特别是对于砂石资源和生物质资源)取舍的不同等各种原因,国内外各
机构对 EW鄄MFA核算得到的直接流指标在数据上还具有较大的差异。
目前而言,国家层面 EW鄄MFA直接流指标的核算研究主要关注较长历史时间范围的指标核算、国际比较
和解耦评价研究[44鄄53]。
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表 1摇 世界四大国家层面 EW鄄MFA直接流指标数据库
Table 1摇 Four international databank for EW鄄MFA indicators
机构
Organization
数据库中的指标
Indicators in the databank
访问地址
Network Address
欧盟统计局
Eurostat
1990年以来,欧洲 31 个国家的 DEU,
DMI, DMC及子类资源
http: / / appsso. eurostat. ec. europa. eu / nui /
show.do? dataset = env_ac_mfa&lang=en
澳大利亚联邦科学与工业研究组织
Commonwealth Scientific and Industrial
Research Organisation
1970年以来,亚太地区 59 个国家的
DEU和 DMC及子类资源
http: / / www. cse. csiro. au / forms / form鄄mf鄄
start.aspx
可持续欧洲研究所
Sustainable Europe Research Institute
1980年以来,世界 228 个国家和地区
的 DEU, DMC及其子类资源 www.materialflows.net
克拉根福大学社会生态研究所
Institute of Social Ecology, University of Klagenfurt
1900年以来,世界总 DEU;世界 177 个
国家 2000年的 DEU和 DMC
http: / / www. uni鄄klu. ac. at / socec / inhalt /
1088.htm
摇
(2)包含间接流或隐藏流的综合指标
由于包含间接流或隐藏流的综合指标(如 TMR或 RMC等)考虑了进出系统边界的各类物质的原生资源
消耗当量(Raw Material Equivalent, RME)或国内开采的未使用量(Unused Domestic Extraction, UDE),其核算
相对于直接流指标不仅过程更为复杂,而且所需数据量也更加庞大。 目前国际学术界对包含间接流或隐藏流
的综合指标研究还不多[54],主要核算方法为:基于过程的生命周期分析法(Process鄄based Life Cycle Analysis,
P鄄LCA);环境扩展的投入产出分析法(Environmentally Extended Input鄄Output Analysis, EE鄄IOA),包括环境扩
展的单区域投入产出(Environmentally Extended Single鄄Region Input鄄Output, EE鄄SRIO)模型和环境扩展的多区
域投入产出(Environmentally Extended Multi鄄Region Input鄄Output, EE鄄MRIO)模型;投入产出分析与生命周期
分析的混合法(Hybrid of EE鄄IOA and P鄄LCA),如混合的环境扩展的多区域投入产出(Hybrid of EE鄄MRIO and
P鄄LCA)模型等。 国外典型的研究如:德国伍珀塔尔研究所的相关学者对德国、芬兰、荷兰、丹麦、英国等欧洲
国家 TMR与 TMC的核算研究[33,55];Schoer[56鄄57], Dittrich[58]等对欧盟 RMC 和世界贸易中隐含物质的核算研
究等。
中国学者在 EW鄄MFA研究中对包含间接流或隐藏流的综合指标核算很少,主要针对 TMR的指标,包括:
Chen和 Qiao[35]对中国 1990—1996年 TMR的核算;李刚等[37]对中国 1995—2003 年 TMR 的核算;王亚菲[43]
对中国 1990—2008年 TMR的核算。 这些文献的研究方法均为 P鄄LCA,由于所选取资源种类不一致,而且隐
藏流的系数也具有较大差异,因此,核算所得的中国 TMR结果差异也很大。 目前而言,在中国 RMC的核算研
究方面,仅见 Wang等[59]对中国 1997, 2002和 2007年 RMC的研究报道,未见对中国 TMC的核算研究报道。
由于 RMC等指标涵盖了经济系统生命周期过程的物质利用量,弥补了 DMC 等指标在加和过程的“不对
称性冶的缺陷(即忽略了进出系统边界物质的上游消耗),能够体现国际间环境压力的转移,近些年来迅速成
为研究的热点[54,60鄄61]。 美国科学院院刊最近刊载了 Wiedmann 等基于多区域投入产出模型研究世界各国
RMC和资源产出率指标的论文[60],该论文通过 RMC与 DMC的对比揭示了国际间资源环境压力的转移。
3.1.2摇 区域层面上 EW鄄MFA指标核算
由于区域层面缺乏进出系统边界的物质统计数据,国家层面 EW鄄MFA 标准核算框架无法在区域层面直
接应用,因此区域 EW鄄MFA指标的核算研究较少。 尽管如此,国内外一些学者仍然参照国家层面 EW鄄MFA的
核算框架,结合投入产出分析等方法,对区域层面的直接流指标进行了估算研究[62鄄68],并且尝试提出估算框
架[66]。 国外和国内代表性的研究如:Tachibana等[67]对日本 Aichi县 1980—2000 年 DMI 的估算;黄晓芬和诸
大建[68]对上海市 1990—2003年 DMI和 TMR的测算。
尽管目前区域层面 EW鄄MFA 指标核算研究还没有形成成熟的方法和统一的研究框架,但由于 EW鄄MFA
指标在资源与环境政策领域的重要应用价值,区域层面 EW鄄MFA 指标的核算与评价逐渐成为当前研究的热
点。 近些年来,区域层面 EW鄄MFA的理论与实践研究引起了中国相关部委的高度重视,也受到了国家“十一
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五冶、“十二五冶科技支撑计划重点项目的资助。
2009年开始,在国家发改委和国家统计局的指导和国家“十一五冶科技支撑计划重点项目的资助下,清华
大学牵头开展了“循环经济评价考核指标测算技术研发及应用示范冶研究工作,该课题构建了服务于实际决
策需求的中国 EW鄄MFA核算框架,对中国 1978—2010年的 DMC及资源产出率开展了核算;在省域层面上开
展了与国家层面资源产出率相衔接的物质流核算研究(包括理论框架、核算方法及配套统计制度等),提出了
基于原生资源消耗当量的省域层面资源产出率核算方法,并将其用于山西、山东、浙江等区域在 2010 年的统
计试点工作中,验证了有关方法和试点方案的可行性。 2011 年开始至今,在“十一五冶研究工作的基础上,清
华大学等单位在国家“十二五冶科技支撑计划重点项目的资助下进一步开展“资源产出率核算方法及指标区
域分解体系研究与示范冶的研究工作,致力于构建区域层面源产出率的核算理论及指标的影响因素研究方
法、研究区域资源产出率的分解方案并开展试点统计工作。
3.2摇 EW鄄MFA指标变化原因研究
目前,对 EW鄄MFA指标变化原因研究的基本研究方法包括:分解分析法和回归分析法。
3.2.1摇 基于分解分析法的 EW鄄MFA指标变化原因研究
分解分析法是将因变量分解为与之相关的各独立自变量,解释因变量的影响因素的方法,主要包括:
IPAT 方程直接分解法、指数分解分析 ( Index Decomposition Analysis, IDA)和结构分解分析 ( Structure
Decomposition Analysis, SDA)。
(1)IPAT方程直接分解法
IPAT方程反映了环境影响与人口、富裕度和技术之间的关系,是解释环境影响变化原因的定量分析工
具。 基于 IPAT方程的直接分解法也是研究 EW鄄MFA指标变化原因最常用的方法,被广泛地用于定量解释国
家层面和区域层面的 EW鄄MFA指标(直接流指标和包含间接流或隐藏流的综合指标)的变化原因,国外和国
内代表性的研究如:Schandl和 West[69]对中国、日本和澳大利亚 1975—2005 年 DMC 变化的 IPAT 分解分析;
丁平刚等[70]对海南省 1990—2008年 DMI变化的 IPAT分解分析。
基于 IPAT方程的 EW鄄MFA指标分解分析的一般研究表明:人口和富裕度的增加对于 EW鄄MFA 指标的
增长具有促进作用,而技术则具有相反的作用[69鄄70]。 IPAT方程直接分解法能够提供一个指标变化原因的定
量分析框架,其应用所需数据量少、方便快捷,但却无法考察经济系统内部的结构(如产业结构、需求结构等)
和技术的变化对 EW鄄MFA指标的影响。
(2)IDA法
相对于 IPAT方程直接分解法,IDA能够从经济系统产业结构和技术的角度考察相关指标的变化原因,多
用于定量分析能耗及碳排放等指标的变化原因。 如 IDA 可将能耗总量的变化分解为结构效应、技术效应和
规模效应,并定量研究三者对能耗总量变化的贡献。 常用的 IDA 分解方法包括 Laspeyres 和 Divisia 分解
法[71鄄72]。 以 IDA研究 EW鄄MFA 指标变化原因的文献非常少,目前仅见两例报道[73鄄74],代表性的研究如:
Hoffren等[73]利用 IDA对芬兰 1960—1996年物质流指标分解为经济活动规模、产业结构和物质强度三大效
应,其中,经济活动规模的增长是物质流指标增加的主要原因。
IDA尽管能够深入到产业结构的层面研究 EW鄄MFA 指标的变化原因,但其应用需要分部门的物质流数
据,数据获取难度相对较大。
(3)SDA法
SDA以投入产出分析为基础,相对于 IDA而言能够提供更为丰富的经济系统的内部信息,特别是经济系
统的需求结构信息,也是研究能耗、碳排放等指标变化原因的常用方法[75鄄76]。 如 SDA可将能源强度的变化分
解为生产部门的能耗系数、完全需求系数、最终需求结构、最终需求规模和最终能源消耗系数这 5 方面的效
应,从而解释能源强度的变化原因[77]。 常用的 SDA 分解方法可分为 Laspeyres 类分解法和 Divisia 类分解
法[76]。 以 SDA 研究 EW鄄MFA 指标变化原因的文献非常少,目前仅见四例报道[59,78鄄80],代表性的研究如:
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Weinzettel[80]利用 SDA将捷克 2000—2007年 RMC按子类资源分解为技术(包含“物质强度冶和“列昂惕夫系
数冶)、需求结构和终端需求量三大效应,其中,终端需求结构对 RMC 的改变非常有限,而技术效应能降低大
部分资源的 RMC。
SDA尽管能够从经济系统投入产出的角度提供丰富信息,特别是能够从需求结构的角度解释 EW鄄MFA
指标的变化原因,但其应用所需数据量相对 IDA更加庞大,过程也更为复杂。
3.2.2摇 基于回归分析法的 EW鄄MFA指标变化原因研究
回归分析法的基本思想是利用统计回归的手段对不同的变量进行关联,提供变量间关系的定量的解释。
以回归分析法研究 EW鄄MFA指标变化原因的文献也较少,以下根据回归方程的类型对已有研究进行分类简
要介绍。
(1)线性方程回归分析
目前而言,EW鄄MFA指标(包括资源产出率指标)的线性回归分析可分为以下两类:1)基于物质强度
(Intensity of Use)理论选择解释变量,与 EW鄄MFA 指标进行线性回归分析[31,81],代表性的研究如:Steger 和
Bleischwitz[81]将欧盟 15 个国家 1980—2000年的 DMC和欧盟 27 个国家 1992—2000年的 DMC分别与技术进
步、结构变化、基础设施投资、绿色市场的新生活方式等 68 个变量进行回归分析,其中,能源效率、建筑活动等
是影响 DMC的主要因素。 2)基于经验选择解释变量,与 EW鄄MFA指标进行线性回归分析[82鄄83],代表性的研
究如:Gan等[83]对世界 51 个国家不同年份基于 DMC 的资源产出率与 18 个社会经济变量进行了回归分析,
其中,收入水平、经济结构、能源结构、原生资源的进口量和出口量是资源产出率的 5个主要的影响因素。
(2)非线性方程回归分析
通过构建非线性方程对 EW鄄MFA指标进行回归分析的研究较少,目前仅见 4 例报道[55,60,84鄄85],这些研究
一般将非线性方程通过对数化转换为线性方程,对解释变量的弹性系数进行线性回归分析,代表性的研究如
下。 Steinberger和 Krausmann[85]对世界 165 个国家 2000年的 DMC及基于 DMC 的资源产出率分别与收入进
行了指数回归,研究表明:DMC与收入具有较高的相关性,回归方程的可决系数为 0.77。 Wiedmann 等[60]对
世界 137 个国家 2008年的 DMC和 RMC,子类资源的 DMC和 RMC,以及基于 DMC和 RMC的资源产出率,与
人均收入、人均 DEU和人口密度进行了回归分析,研究表明:DMC和 RMC对三者的弹性系数均为正。
回归分析法的应用需要一定的时间序列数据或空间面板数据,能够从统计学意义上识别 EW鄄MFA 指标
的关键影响因素,并且为 EW鄄MFA指标的变化提供简单直观的定量解释,但却无法从机理上揭示 EW鄄MFA指
标的变化原因。 目前而言,尽管人均 GDP、人口密度等都曾被提出作为 EW鄄MFA 指标的重要影响因素,但各
种不同的回归分析研究所识别的 EW鄄MFA指标的影响因素具有较大差异。
3.2.3摇 EW鄄MFA指标变化原因的研究述评
从方法本身而言,分解分析法和回归分析法各有其特点与数据需求。 其中,IPAT方程直接分解法和回归
分析法关注系统的整体指标(如经济系统总能耗),而 IDA和 SDA则需进一步关注内部各子系统的指标[72,76]
(如经济系统各行业能耗)。 由于 EW鄄MFA 将社会经济系统视为黑箱,重点关注系统边界上各类不同的物
质[9,20],而较少关注经济系统内部的物质流动,这就使得 IDA和 SDA在 EW鄄MFA指标变化原因的应用方面受
到了较大的影响,主要体现在两方面:
(1) IDA或 SDA所需的数据可得性较差。 由于 EW鄄MFA指标核算以所定义的经济、环境和国家为系统
边界,核算进出系统边界的各类资源,但除能源外的其他资源,特别是一些非耗散性资源(如铁资源)不具备
以行业为系统边界的净消耗量的数据统计基础,从而限制了 IDA和 SDA的应用。
(2) IDA或 SDA得到的分行业“物质强度冶指标的物理意义不明晰。 从资源消耗的角度看,相对于耗散
性资源(如能源),非耗散性资源(如铁资源)分行业的净消耗量与其投入量具有较大差异,这就使得分行业的
各类资源的物质流数据的具有不同的物理意义;从环境影响的角度看,不同类型的资源具有不同的环境影响,
也使得分行业的各类资源的物质流数据具有不同的物理意义。 在已有的 EW鄄MFA 指标 IDA 或 SDA 分解研
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究中,尽管分解得到的分行业“物质强度冶指标被解释为“技术冶 [59,73鄄74, 78鄄80],但由于这一指标中涵盖了具有不
同物理意义各类资源,这一解释还不够全面,需进一步挖掘指标的含义。
总体而言,尽管以上各类方法在 EW鄄MFA指标变化原因的研究中都得到了不同程度的应用,但仍存在不
少问题:基于 IPAT方程直接分解法的应用最多,但无法考察经济系统内部的结构和技术的变化对 EW鄄MFA
指标的影响;基于 IDA和 SDA的分解分析法应用很少,面临数据可得性及指标意义解释等问题;回归分析法
具有一定的应用,但已有研究所识别的 EW鄄MFA 指标的影响因素差异较大。 未来不仅需要加强对现有方法
的研究,而且需开发新的方法和模型,从机理上研究 EW鄄MFA指标的变化原因。
4摇 EW鄄MFA的未来研究方向
总体而言,建立在 20世纪 60年代坚实的理论基础之上的 EW鄄MFA 在经历过 50 年(特别是近 20 多年)
的发展和演化后,在概念层面、衡量和估算的标准化层面、方法获取数据的可靠性层面都已基本成熟,意味着
EW鄄MFA核算方法的基本成熟[9]。 尽管如此,EW鄄MFA 还有许多问题有待进一步研究。 图 2 系统地总结了
EW鄄MFA的当前研究概要与未来研究趋势,主要分为以下四个方面:
(1)物质在经济系统内部流动的路径、结构与规模研究。 从研究视角来看,当前 EW鄄MFA 重点关注系统
边界上的输入和输出物质,将社会经济系统视为黑箱,而较少关注经济系统内部物质流动的路径、结构和规
模[9,20]。 然而,打开社会经济系统黑箱,从物质流的角度考察系统内部结构和规模,能够为全面监测和评价经
济系统的运行状况提供有效工具,已经成为 EW鄄MFA所关注的重点[20]。 尽管目前已有一些基于实物量投入
产出表的分解研究尝试[86鄄92],但未来需要进一步加强相关方法研究,其中,生命周期分析将有望在此方面发
挥重要的作用。
图 2摇 EW鄄MFA的当前研究概要及未来研究趋势
Fig.2摇 Current research outline and future research trends of EW鄄MFA
(2)EW鄄MFA对包含间接流或隐藏流的综合指标的核算研究。 从 EW鄄MFA的研究内容来看,由于核算或
估算方法的不统一,以及数据的可得性较差等原因,当前对包含间接流或隐藏流的综合指标核算研究相对不
足[9]。 然而,这些综合指标能够衡量经济系统物质代谢的生命周期过程的资源利用量与环境压力,能够用于
研究国际贸易中资源与环境压力转移的问题,因此,其研究不仅引起了越来越多的科学研究关注[56鄄60,93鄄95],成
为当前的研究热点,而且在政治层面上也有讨论。 未来需要加强对这些指标的核算或估算方法的研究。
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(3)EW鄄MFA在区域层面的指标核算研究。 从 EW鄄MFA的研究内容来看,由于区域层面没有类似于国家
层面的海关统计,缺乏进出系统边界的物质统计数据,国家层面 EW鄄MFA 标准框架无法在区域层面应用,区
域层面还没有成熟的 EW鄄MFA核算方法[66鄄67]。 然而,区域层面上资源与环境管理的实践对 EW鄄MFA 的核算
理论研究提出了迫切的需求,未来需要加强对区域层面的 EW鄄MFA核算研究,其中,生命周期分析法、投入产
出分析法和投入产出分析与生命周期分析的混合法将有望在此方面发挥重要作用。
(4)EW鄄MFA指标的变化原因研究。 从 EW鄄MFA 的研究内容来看,当前对 EW鄄MFA 研究主要集中在
EW鄄MFA指标的核算方面,对于 EW鄄MFA指标的变化原因研究多通过 IPAT 方程直接分解法,无法考察经济
系统内部的结构和技术的变化对 EW鄄MFA指标的影响。 尽管已有基于指数分解分析、结构分解分析和回归
分析的研究方法对 EW鄄MFA指标的变化原因进行了研究,但研究的文献少,而且所识别的 EW鄄MFA指标的影
响因素差异也较大。 未来研究需要加强对 EW鄄MFA指标变化原因研究。
对中国而言,“十二五冶规划提出中国资源产出率提高 15%的目标[34]后,如何提高资源产出率成为国民
经济综合管理部门关心的重要问题。 因此,系统地开展中国国家层面和省域层面 EW鄄MFA指标核算,并且进
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