余亞東，陳定江，胡山鷹，朱 兵, *

1 清華大學(xué)化學(xué)工程系生態(tài)工業(yè)研究中心， 北京 100084 2 清華大學(xué)循環(huán)經(jīng)濟(jì)研究院， 北京 100084 3 華東理工大學(xué)商學(xué)院， 上海 200237

經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)物質(zhì)流分析研究述評(píng)

余亞東1, 3，陳定江1, 2，胡山鷹1, 2，朱 兵1, 2, *

1 清華大學(xué)化學(xué)工程系生態(tài)工業(yè)研究中心， 北京 100084 2 清華大學(xué)循環(huán)經(jīng)濟(jì)研究院， 北京 100084 3 華東理工大學(xué)商學(xué)院， 上海 200237

作為研究經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)物質(zhì)代謝的重要方法，經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)物質(zhì)流分析方法近年來在資源與環(huán)境管理領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，理論發(fā)展非常迅速。對(duì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)物質(zhì)流分析進(jìn)行了系統(tǒng)綜述，以期為更深入的理論研究提供參考。系統(tǒng)回顧了經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)物質(zhì)流分析的發(fā)展歷史，介紹了其核算框架和指標(biāo)體系。重點(diǎn)對(duì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)物質(zhì)流分析的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了總結(jié)和述評(píng)，研究表明：(1)在經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)物質(zhì)流分析指標(biāo)的核算研究方面：國家層面的核算研究多、方法較為成熟，而區(qū)域?qū)用娴暮怂阊芯可形葱纬沙墒斓暮怂憧蚣?；針?duì)直接流指標(biāo)的核算研究多，而包含間接流或隱藏流的綜合指標(biāo)的核算方法研究不足；(2)在經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)物質(zhì)流分析指標(biāo)的變化原因研究方面，目前的研究較少，研究方法包括分解分析法和回歸分析法：前者多基于IPAT方程的直接分解法，難以考察經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)內(nèi)部的結(jié)構(gòu)和技術(shù)的變化對(duì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)物質(zhì)流分析指標(biāo)的影響，而后者則在所識(shí)別的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)物質(zhì)流分析指標(biāo)的影響因素方面具有較大差異。提出了經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)物質(zhì)流分析的未來研究方向。

經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)物質(zhì)流分析；核算框架；指標(biāo)體系；分解分析；回歸分析

物質(zhì)流分析(MFA)是一種以物質(zhì)守恒為基本原理，定量地評(píng)估具有時(shí)空邊界的經(jīng)濟(jì)-環(huán)境系統(tǒng)中物質(zhì)的存量與流量，從而追蹤物質(zhì)在該系統(tǒng)中流動(dòng)的源、路徑和匯的研究方法[1]。根據(jù)研究的對(duì)象，MFA分為元素流分析(SFA)和經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)物質(zhì)流分析(EW-MFA)。前者關(guān)注單獨(dú)的元素或化合物，而后者則關(guān)注一定時(shí)間范圍內(nèi)物質(zhì)的總量與結(jié)構(gòu)(又稱Bulk-MFA)[2]。

自20世紀(jì)60年代以來，EW-MFA在近50a的發(fā)展中逐漸形成了以進(jìn)出社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)與自然環(huán)境系統(tǒng)邊界的所有物質(zhì)(水除外)為核算對(duì)象，以質(zhì)量守恒為核算原理的核算框架。在此框架下，EW-MFA得到了一系列表征經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的物質(zhì)利用量、環(huán)境壓力與資源效率等指標(biāo)，并在資源與環(huán)境政策領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。

在理論研究方面，EW-MFA涉及面較廣，已有一些文獻(xiàn)從不同的切入點(diǎn)對(duì)EW-MFA研究進(jìn)行了綜述[2-7]，如將EW-MFA與SFA一同進(jìn)行綜述、側(cè)重于產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)或生態(tài)工業(yè)園區(qū)的物質(zhì)代謝方法的綜述、側(cè)重于EW-MFA指標(biāo)核算研究的綜述以及側(cè)重于EW-MFA指標(biāo)應(yīng)用研究的綜述。目前而言，已有綜述對(duì)EW-MFA指標(biāo)的變化原因研究的關(guān)注還較少；此外，近年來EW-MFA在資源與環(huán)境政策領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，其理論研究發(fā)展非常迅速，需要對(duì)其最新研究進(jìn)展進(jìn)行系統(tǒng)的總結(jié)。鑒于此，本文將對(duì)EW-MFA的發(fā)展歷史、核算框架與指標(biāo)體系、研究現(xiàn)狀(包括指標(biāo)核算與指標(biāo)變化原因研究現(xiàn)狀)和未來研究方向進(jìn)行系統(tǒng)綜述，以期為EW-MFA的深入研究提供參考。

1 EW-MFA的發(fā)展歷史

EW-MFA作為研究經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)活動(dòng)中物質(zhì)資源新陳代謝的重要方法，其基本思想的發(fā)端可追溯到100多年以前[8]。Fischer-Kowalski等[8- 10]曾系統(tǒng)總結(jié)了EW-MFA的發(fā)展歷史，認(rèn)為EW-MFA的早期研究可追溯至20世紀(jì)60年代，代表性的研究包括：1965年，美國城市學(xué)家Wolman提出了城市代謝的概念，并以一百萬人口的虛擬美國城市為例，估算了水、燃料、食品的輸入以及廢物和污染物的輸出[11]；1969年，美國物理學(xué)家Ayres與經(jīng)濟(jì)學(xué)家Kneeses將物質(zhì)平衡的思想引入國家經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)，成為國家物質(zhì)流分析研究的最早版本[12]。1974年，蘇聯(lián)經(jīng)濟(jì)學(xué)家Gofman基于蘇東集團(tuán)的計(jì)劃經(jīng)濟(jì)體系，提出了包括水、空氣與原材料在內(nèi)的綜合物質(zhì)流核算框架[13]；此后，美國、奧地利、瑞士等國的學(xué)者進(jìn)一步完善了社會(huì)代謝與工業(yè)代謝理論，為物質(zhì)流分析奠定了物理與生態(tài)學(xué)基礎(chǔ)。

經(jīng)過20多年的探索，隨著可持續(xù)發(fā)展研究的深入，EW-MFA從20世紀(jì)90年代起進(jìn)入了全面發(fā)展期。20世紀(jì)90年代初，日本的國立環(huán)境研究所(National Institute for Environmental Studies)、德國的伍珀塔爾研究所(Wuppertal Institute)與奧地利的社會(huì)生態(tài)研究所(Institute for Social Ecology)率先對(duì)各自國家經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的自然資源和物質(zhì)的流動(dòng)狀況進(jìn)行了分析，從而揭開了EW-MFA在世界范圍廣泛研究和應(yīng)用的序幕。

1996年，歐盟委員會(huì)組建了“ConAccount”平臺(tái)，成為EW-MFA研究國際合作的里程碑。1997年，在荷蘭萊頓和德國伍珀塔爾各舉辦了一次ConAccount會(huì)議[14- 15]，進(jìn)一步促進(jìn)了各國間的合作交流。自1997年開始，世界資源研究所開始對(duì)美國、日本、奧地利、德國和荷蘭這5國的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的物質(zhì)流動(dòng)狀況進(jìn)行了全面的分析，5國學(xué)者合作發(fā)表兩份研究報(bào)告《Resource Flows》和《The Weight of Nations》[16- 17]，正式提出了EW-MFA的概念和框架，定義了一系列分析指標(biāo)，并且得到了上述五國經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的物質(zhì)輸入和輸出總量及相關(guān)衡量指標(biāo)。

國際合作交流促進(jìn)了EW-MFA相關(guān)框架和指標(biāo)等標(biāo)準(zhǔn)的形成，推動(dòng)了EW-MFA的研究進(jìn)展。歐盟統(tǒng)計(jì)局(Eurostat)在其中發(fā)揮了關(guān)鍵的作用。2001年，Eurostat正式出版《Economy-wide material flow accounts and derived indicators: A methodological guide》[18]，提出了EW-MFA的標(biāo)準(zhǔn)方法；2007—2013年，Eurostat對(duì)核算方法進(jìn)行了5次更新，并于2013年發(fā)布了更為系統(tǒng)而詳盡的EW-MFA編制指導(dǎo)手冊(cè)[19]。此外，自2004年以來，經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織(Organization for Economic Co-operation and Development, OECD)對(duì)EW-MFA的研究與應(yīng)用也起到了重要的推動(dòng)作用：2008年，OECD發(fā)布系列研究報(bào)告，為EW-MFA的核算提供了非常系統(tǒng)的指南[20]；2013年，OECD進(jìn)一步發(fā)布報(bào)告，對(duì)基于EW-MFA的資源產(chǎn)出率的進(jìn)展進(jìn)行了綜合評(píng)估[21]。

2 EW-MFA的核算框架與指標(biāo)體系

Eurostat和OECD報(bào)告中提出的國家層面上EW-MFA核算框架如圖1[20]所示，該框架將物質(zhì)世界分為自然環(huán)境系統(tǒng)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)兩個(gè)子系統(tǒng)，按照質(zhì)量守恒原理對(duì)進(jìn)出系統(tǒng)邊界的各種物質(zhì)進(jìn)行核算。其中，社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)被視為黑箱，其輸入的物質(zhì)主要包括國內(nèi)開采使用量(Domestic Extraction Used, DEU)和進(jìn)口物質(zhì)(Import, IMP)，而輸出的物質(zhì)則主要包括返回到自然環(huán)境中的廢棄物和排放物(Domestic Process Output, DPO)和出口物質(zhì)(Export, EXP)。

圖1 EW-MFA的基本核算框架[20]Fig.1 Accounting Framework of EW-MFA[20]

對(duì)于一定時(shí)期內(nèi)進(jìn)出系統(tǒng)的各種具體物質(zhì)，EW-MFA核算均以質(zhì)量為單位進(jìn)行加和，形成相關(guān)綜合的指標(biāo)。為此，Eurostat提供了一套質(zhì)量轉(zhuǎn)換系數(shù)，將統(tǒng)計(jì)中非質(zhì)量計(jì)量物質(zhì)的計(jì)量單位轉(zhuǎn)化成質(zhì)量。然而，以質(zhì)量加和的指標(biāo)綜合方法不僅對(duì)物質(zhì)的經(jīng)濟(jì)和環(huán)境意義缺乏足夠的考慮，而且也存在因大宗資源的“遮蔽效應(yīng)”而掩蓋其它資源信息的弊病，曾遭到過一些批評(píng)和爭議[20, 22-32]。盡管一些學(xué)者從環(huán)境影響、經(jīng)濟(jì)價(jià)值、熱力學(xué)的角度提出了不同的指標(biāo)加和方法，如“基于環(huán)境影響的加和方法”[31]、“基于相對(duì)價(jià)格系數(shù)的加和方法”[32]以及“基于有用功(Useful Work)的加和方法”[28]等，但這些方法都有著各自的利弊，目前應(yīng)用很少。目前而言，質(zhì)量加和方法已得到了MFA理論界的較高認(rèn)可和實(shí)踐的廣泛應(yīng)用，成為國際通行的EW-MFA指標(biāo)加和方法。實(shí)際上，EW-MFA核算更重要的目的在于提供一個(gè)全面的物質(zhì)流動(dòng)數(shù)據(jù)信息庫[20]，數(shù)據(jù)的加和方法可根據(jù)不同的需要進(jìn)行不同的處理。

根據(jù)EW-MFA的核算框架和質(zhì)量加和的指標(biāo)綜合方法，可得到經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的物質(zhì)輸入與輸出的系列基本指標(biāo)。這些指標(biāo)可分為兩類：直接流指標(biāo)，如直接物質(zhì)投入(Direct Material Input, DMI)和區(qū)域內(nèi)資源消耗(Domestic Material Consumption, DMC)等，表征經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的直接物質(zhì)利用量和系統(tǒng)物質(zhì)代謝過程的直接環(huán)境壓力；包含間接流或隱藏流的綜合指標(biāo)，如區(qū)域原生資源消耗當(dāng)量(Raw Material Consumption, RMC)、總物質(zhì)需求(Total Material Requirement, TMR)、總物質(zhì)消耗(Total Material Consumption, TMC)等，表征經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的生命周期過程的物質(zhì)利用量和系統(tǒng)物質(zhì)代謝生命周期過程的環(huán)境壓力[20,33]。EW-MFA各基本指標(biāo)之間的關(guān)系可參見OECD報(bào)告的詳細(xì)介紹[20]。

EW-MFA的基本指標(biāo)與國內(nèi)生產(chǎn)總值(Gross Domestic Product, GDP)、人口、土地面積等社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)相結(jié)合，可衍生出一系列效率、強(qiáng)度、投入產(chǎn)出比、貿(mào)易等指標(biāo)[20]。其中，資源產(chǎn)出率(Resource Productivity)，即GDP與資源利用量(如DMC)的比值，在世界許多國家的資源與環(huán)境政策領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用，也被中國政府用作衡量循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的綜合指標(biāo)[34]。

3 EW-MFA的研究現(xiàn)狀

當(dāng)前，EW-MFA的研究分為指標(biāo)核算和指標(biāo)變化原因研究兩方面，以下對(duì)其分別進(jìn)行綜述。

3.1 EW-MFA指標(biāo)核算研究現(xiàn)狀

根據(jù)研究對(duì)象的尺度，EW-MFA指標(biāo)核算研究可分為國家層面、區(qū)域?qū)用?省域、城市)和行業(yè)層面[4]。由于行業(yè)層面EW-MFA研究通常更側(cè)重于關(guān)注特定的物質(zhì)或特定類別的物質(zhì)，與SFA類似，本研究不對(duì)其進(jìn)行綜述。

3.1.1 國家層面上EW-MFA指標(biāo)核算研究

(1)直接流指標(biāo)

自2001年Eurostat發(fā)布EW-MFA編制方法導(dǎo)則以來，國家層面EW-MFA的直接流指標(biāo)核算逐步得到了標(biāo)準(zhǔn)化，目前已經(jīng)形成了成熟的核算框架和規(guī)范的數(shù)據(jù)庫。國際上四大不同特色的國家層面EW-MFA直接流指標(biāo)數(shù)據(jù)庫見表1。隨著國家層面EW-MFA核算的標(biāo)準(zhǔn)化，核算所得數(shù)據(jù)的一致性也逐步增加。研究表明，除澳大利亞聯(lián)邦科學(xué)與工業(yè)研究組織的數(shù)據(jù)庫外，表1中其他三大數(shù)據(jù)庫之間的指標(biāo)數(shù)據(jù)差異在10%—20%之間[9]。這些數(shù)據(jù)庫的建立，不僅擴(kuò)展和豐富了EW-MFA的時(shí)空界限，而且使得EW-MFA越來越多的與其他方法相結(jié)合，成為定量研究社會(huì)經(jīng)濟(jì)與資源環(huán)境等問題的重要工具。

中國的EW-MFA直接流指標(biāo)核算研究始于2000年左右，國內(nèi)外先后對(duì)中國開展EW-MFA核算研究的人員及其文章發(fā)表年份為：Chen和Qiao，2001[35]；劉敬智等，2005[36]；李剛等，2005[37]；劉濱等，2006[38]；徐明和張?zhí)熘?007[39]；段寧等，2008[40]；朱遠(yuǎn)，2007[41]；鐘若愚，2009[42]；王亞菲，2010[43]；Wang等，2012[44]。由于對(duì)核算方法理解的差異，以及對(duì)資源(特別是對(duì)于砂石資源和生物質(zhì)資源)取舍的不同等各種原因，國內(nèi)外各機(jī)構(gòu)對(duì)EW-MFA核算得到的直接流指標(biāo)在數(shù)據(jù)上還具有較大的差異。

目前而言，國家層面EW-MFA直接流指標(biāo)的核算研究主要關(guān)注較長歷史時(shí)間范圍的指標(biāo)核算、國際比較和解耦評(píng)價(jià)研究[44- 53]。

表1 世界四大國家層面EW-MFA直接流指標(biāo)數(shù)據(jù)庫Table 1 Four international databank for EW-MFA indicators

(2)包含間接流或隱藏流的綜合指標(biāo)

由于包含間接流或隱藏流的綜合指標(biāo)(如TMR或RMC等)考慮了進(jìn)出系統(tǒng)邊界的各類物質(zhì)的原生資源消耗當(dāng)量(Raw Material Equivalent, RME)或國內(nèi)開采的未使用量(Unused Domestic Extraction, UDE)，其核算相對(duì)于直接流指標(biāo)不僅過程更為復(fù)雜，而且所需數(shù)據(jù)量也更加龐大。目前國際學(xué)術(shù)界對(duì)包含間接流或隱藏流的綜合指標(biāo)研究還不多[54]，主要核算方法為：基于過程的生命周期分析法(Process-based Life Cycle Analysis, P-LCA)；環(huán)境擴(kuò)展的投入產(chǎn)出分析法(Environmentally Extended Input-Output Analysis, EE-IOA)，包括環(huán)境擴(kuò)展的單區(qū)域投入產(chǎn)出(Environmentally Extended Single-Region Input-Output, EE-SRIO)模型和環(huán)境擴(kuò)展的多區(qū)域投入產(chǎn)出(Environmentally Extended Multi-Region Input-Output, EE-MRIO)模型；投入產(chǎn)出分析與生命周期分析的混合法(Hybrid of EE-IOA and P-LCA)，如混合的環(huán)境擴(kuò)展的多區(qū)域投入產(chǎn)出(Hybrid of EE-MRIO and P-LCA)模型等。國外典型的研究如：德國伍珀塔爾研究所的相關(guān)學(xué)者對(duì)德國、芬蘭、荷蘭、丹麥、英國等歐洲國家TMR與TMC的核算研究[33,55]；Schoer[56- 57], Dittrich[58]等對(duì)歐盟RMC和世界貿(mào)易中隱含物質(zhì)的核算研究等。

中國學(xué)者在EW-MFA研究中對(duì)包含間接流或隱藏流的綜合指標(biāo)核算很少，主要針對(duì)TMR的指標(biāo)，包括：Chen和Qiao[35]對(duì)中國1990—1996年TMR的核算；李剛等[37]對(duì)中國1995—2003年TMR的核算；王亞菲[43]對(duì)中國1990—2008年TMR的核算。這些文獻(xiàn)的研究方法均為P-LCA，由于所選取資源種類不一致，而且隱藏流的系數(shù)也具有較大差異，因此，核算所得的中國TMR結(jié)果差異也很大。目前而言，在中國RMC的核算研究方面，僅見Wang等[59]對(duì)中國1997, 2002和2007年RMC的研究報(bào)道，未見對(duì)中國TMC的核算研究報(bào)道。

由于RMC等指標(biāo)涵蓋了經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)生命周期過程的物質(zhì)利用量，彌補(bǔ)了DMC等指標(biāo)在加和過程的“不對(duì)稱性”的缺陷(即忽略了進(jìn)出系統(tǒng)邊界物質(zhì)的上游消耗)，能夠體現(xiàn)國際間環(huán)境壓力的轉(zhuǎn)移，近些年來迅速成為研究的熱點(diǎn)[54,60- 61]。美國科學(xué)院院刊最近刊載了Wiedmann等基于多區(qū)域投入產(chǎn)出模型研究世界各國RMC和資源產(chǎn)出率指標(biāo)的論文[60]，該論文通過RMC與DMC的對(duì)比揭示了國際間資源環(huán)境壓力的轉(zhuǎn)移。

3.1.2 區(qū)域?qū)用嫔螮W-MFA指標(biāo)核算

由于區(qū)域?qū)用嫒狈M(jìn)出系統(tǒng)邊界的物質(zhì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，國家層面EW-MFA標(biāo)準(zhǔn)核算框架無法在區(qū)域?qū)用嬷苯討?yīng)用，因此區(qū)域EW-MFA指標(biāo)的核算研究較少。盡管如此，國內(nèi)外一些學(xué)者仍然參照國家層面EW-MFA的核算框架，結(jié)合投入產(chǎn)出分析等方法，對(duì)區(qū)域?qū)用娴闹苯恿髦笜?biāo)進(jìn)行了估算研究[62- 68]，并且嘗試提出估算框架[66]。國外和國內(nèi)代表性的研究如：Tachibana等[67]對(duì)日本Aichi縣1980—2000年DMI的估算；黃曉芬和諸大建[68]對(duì)上海市1990—2003年DMI和TMR的測算。

盡管目前區(qū)域?qū)用鍱W-MFA指標(biāo)核算研究還沒有形成成熟的方法和統(tǒng)一的研究框架，但由于EW-MFA指標(biāo)在資源與環(huán)境政策領(lǐng)域的重要應(yīng)用價(jià)值，區(qū)域?qū)用鍱W-MFA指標(biāo)的核算與評(píng)價(jià)逐漸成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。近些年來，區(qū)域?qū)用鍱W-MFA的理論與實(shí)踐研究引起了中國相關(guān)部委的高度重視，也受到了國家“十一五”、“十二五”科技支撐計(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目的資助。

2009年開始，在國家發(fā)改委和國家統(tǒng)計(jì)局的指導(dǎo)和國家“十一五”科技支撐計(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目的資助下，清華大學(xué)牽頭開展了“循環(huán)經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)考核指標(biāo)測算技術(shù)研發(fā)及應(yīng)用示范”研究工作，該課題構(gòu)建了服務(wù)于實(shí)際決策需求的中國EW-MFA核算框架，對(duì)中國1978—2010年的DMC及資源產(chǎn)出率開展了核算；在省域?qū)用嫔祥_展了與國家層面資源產(chǎn)出率相銜接的物質(zhì)流核算研究(包括理論框架、核算方法及配套統(tǒng)計(jì)制度等)，提出了基于原生資源消耗當(dāng)量的省域?qū)用尜Y源產(chǎn)出率核算方法，并將其用于山西、山東、浙江等區(qū)域在2010年的統(tǒng)計(jì)試點(diǎn)工作中，驗(yàn)證了有關(guān)方法和試點(diǎn)方案的可行性。2011年開始至今，在“十一五”研究工作的基礎(chǔ)上，清華大學(xué)等單位在國家“十二五”科技支撐計(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目的資助下進(jìn)一步開展“資源產(chǎn)出率核算方法及指標(biāo)區(qū)域分解體系研究與示范”的研究工作，致力于構(gòu)建區(qū)域?qū)用嬖串a(chǎn)出率的核算理論及指標(biāo)的影響因素研究方法、研究區(qū)域資源產(chǎn)出率的分解方案并開展試點(diǎn)統(tǒng)計(jì)工作。

3.2 EW-MFA指標(biāo)變化原因研究

目前，對(duì)EW-MFA指標(biāo)變化原因研究的基本研究方法包括：分解分析法和回歸分析法。

3.2.1 基于分解分析法的EW-MFA指標(biāo)變化原因研究

分解分析法是將因變量分解為與之相關(guān)的各獨(dú)立自變量，解釋因變量的影響因素的方法，主要包括：IPAT方程直接分解法、指數(shù)分解分析(Index Decomposition Analysis, IDA)和結(jié)構(gòu)分解分析(Structure Decomposition Analysis, SDA)。

(1)IPAT方程直接分解法

IPAT方程反映了環(huán)境影響與人口、富裕度和技術(shù)之間的關(guān)系，是解釋環(huán)境影響變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-MFA指標(biāo)變化原因最常用的方法，被廣泛地用于定量解釋國家層面和區(qū)域?qū)用娴腅W-MFA指標(biāo)(直接流指標(biāo)和包含間接流或隱藏流的綜合指標(biāo))的變化原因，國外和國內(nèi)代表性的研究如：Schandl和West[69]對(duì)中國、日本和澳大利亞1975—2005年DMC變化的IPAT分解分析；丁平剛等[70]對(duì)海南省1990—2008年DMI變化的IPAT分解分析。

基于IPAT方程的EW-MFA指標(biāo)分解分析的一般研究表明：人口和富裕度的增加對(duì)于EW-MFA指標(biāo)的增長具有促進(jìn)作用，而技術(shù)則具有相反的作用[69- 70]。IPAT方程直接分解法能夠提供一個(gè)指標(biāo)變化原因的定量分析框架，其應(yīng)用所需數(shù)據(jù)量少、方便快捷，但卻無法考察經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)內(nèi)部的結(jié)構(gòu)(如產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、需求結(jié)構(gòu)等)和技術(shù)的變化對(duì)EW-MFA指標(biāo)的影響。

(2)IDA法

相對(duì)于IPAT方程直接分解法，IDA能夠從經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和技術(shù)的角度考察相關(guān)指標(biāo)的變化原因，多用于定量分析能耗及碳排放等指標(biāo)的變化原因。如IDA可將能耗總量的變化分解為結(jié)構(gòu)效應(yīng)、技術(shù)效應(yīng)和規(guī)模效應(yīng)，并定量研究三者對(duì)能耗總量變化的貢獻(xiàn)。常用的IDA分解方法包括Laspeyres和Divisia分解法[71- 72]。以IDA研究EW-MFA指標(biāo)變化原因的文獻(xiàn)非常少，目前僅見兩例報(bào)道[73- 74]，代表性的研究如：Hoffren等[73]利用IDA對(duì)芬蘭1960—1996年物質(zhì)流指標(biāo)分解為經(jīng)濟(jì)活動(dòng)規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和物質(zhì)強(qiáng)度三大效應(yīng)，其中，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)規(guī)模的增長是物質(zhì)流指標(biāo)增加的主要原因。

IDA盡管能夠深入到產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的層面研究EW-MFA指標(biāo)的變化原因，但其應(yīng)用需要分部門的物質(zhì)流數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)獲取難度相對(duì)較大。

(3)SDA法

SDA以投入產(chǎn)出分析為基礎(chǔ)，相對(duì)于IDA而言能夠提供更為豐富的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的內(nèi)部信息，特別是經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的需求結(jié)構(gòu)信息，也是研究能耗、碳排放等指標(biāo)變化原因的常用方法[75- 76]。如SDA可將能源強(qiáng)度的變化分解為生產(chǎn)部門的能耗系數(shù)、完全需求系數(shù)、最終需求結(jié)構(gòu)、最終需求規(guī)模和最終能源消耗系數(shù)這5方面的效應(yīng)，從而解釋能源強(qiáng)度的變化原因[77]。常用的SDA分解方法可分為Laspeyres類分解法和Divisia類分解法[76]。以SDA研究EW-MFA指標(biāo)變化原因的文獻(xiàn)非常少，目前僅見四例報(bào)道[59,78- 80]，代表性的研究如：Weinzettel[80]利用SDA將捷克2000—2007年RMC按子類資源分解為技術(shù)(包含“物質(zhì)強(qiáng)度”和“列昂惕夫系數(shù)”)、需求結(jié)構(gòu)和終端需求量三大效應(yīng)，其中，終端需求結(jié)構(gòu)對(duì)RMC的改變非常有限，而技術(shù)效應(yīng)能降低大部分資源的RMC。

SDA盡管能夠從經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)投入產(chǎn)出的角度提供豐富信息，特別是能夠從需求結(jié)構(gòu)的角度解釋EW-MFA指標(biāo)的變化原因，但其應(yīng)用所需數(shù)據(jù)量相對(duì)IDA更加龐大，過程也更為復(fù)雜。

3.2.2 基于回歸分析法的EW-MFA指標(biāo)變化原因研究

回歸分析法的基本思想是利用統(tǒng)計(jì)回歸的手段對(duì)不同的變量進(jìn)行關(guān)聯(lián)，提供變量間關(guān)系的定量的解釋。以回歸分析法研究EW-MFA指標(biāo)變化原因的文獻(xiàn)也較少，以下根據(jù)回歸方程的類型對(duì)已有研究進(jìn)行分類簡要介紹。

(1)線性方程回歸分析

目前而言，EW-MFA指標(biāo)(包括資源產(chǎn)出率指標(biāo))的線性回歸分析可分為以下兩類:1)基于物質(zhì)強(qiáng)度(Intensity of Use)理論選擇解釋變量，與EW-MFA指標(biāo)進(jìn)行線性回歸分析[31,81]，代表性的研究如：Steger和Bleischwitz[81]將歐盟15 個(gè)國家1980—2000年的DMC和歐盟27 個(gè)國家1992—2000年的DMC分別與技術(shù)進(jìn)步、結(jié)構(gòu)變化、基礎(chǔ)設(shè)施投資、綠色市場的新生活方式等68 個(gè)變量進(jìn)行回歸分析，其中，能源效率、建筑活動(dòng)等是影響DMC的主要因素。2)基于經(jīng)驗(yàn)選擇解釋變量，與EW-MFA指標(biāo)進(jìn)行線性回歸分析[82- 83]，代表性的研究如：Gan等[83]對(duì)世界51 個(gè)國家不同年份基于DMC的資源產(chǎn)出率與18 個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)變量進(jìn)行了回歸分析，其中，收入水平、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)、原生資源的進(jìn)口量和出口量是資源產(chǎn)出率的5個(gè)主要的影響因素。

(2)非線性方程回歸分析

通過構(gòu)建非線性方程對(duì)EW-MFA指標(biāo)進(jìn)行回歸分析的研究較少，目前僅見4例報(bào)道[55,60,84-85]，這些研究一般將非線性方程通過對(duì)數(shù)化轉(zhuǎn)換為線性方程，對(duì)解釋變量的彈性系數(shù)進(jìn)行線性回歸分析，代表性的研究如下。Steinberger和Krausmann[85]對(duì)世界165 個(gè)國家2000年的DMC及基于DMC的資源產(chǎn)出率分別與收入進(jìn)行了指數(shù)回歸，研究表明：DMC與收入具有較高的相關(guān)性，回歸方程的可決系數(shù)為0.77。Wiedmann等[60]對(duì)世界137 個(gè)國家2008年的DMC和RMC，子類資源的DMC和RMC，以及基于DMC和RMC的資源產(chǎn)出率，與人均收入、人均DEU和人口密度進(jìn)行了回歸分析，研究表明：DMC和RMC對(duì)三者的彈性系數(shù)均為正。

回歸分析法的應(yīng)用需要一定的時(shí)間序列數(shù)據(jù)或空間面板數(shù)據(jù)，能夠從統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上識(shí)別EW-MFA指標(biāo)的關(guān)鍵影響因素，并且為EW-MFA指標(biāo)的變化提供簡單直觀的定量解釋，但卻無法從機(jī)理上揭示EW-MFA指標(biāo)的變化原因。目前而言，盡管人均GDP、人口密度等都曾被提出作為EW-MFA指標(biāo)的重要影響因素，但各種不同的回歸分析研究所識(shí)別的EW-MFA指標(biāo)的影響因素具有較大差異。

3.2.3 EW-MFA指標(biāo)變化原因的研究述評(píng)

從方法本身而言，分解分析法和回歸分析法各有其特點(diǎn)與數(shù)據(jù)需求。其中，IPAT方程直接分解法和回歸分析法關(guān)注系統(tǒng)的整體指標(biāo)(如經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)總能耗)，而IDA和SDA則需進(jìn)一步關(guān)注內(nèi)部各子系統(tǒng)的指標(biāo)[72,76](如經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)各行業(yè)能耗)。由于EW-MFA將社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)視為黑箱，重點(diǎn)關(guān)注系統(tǒng)邊界上各類不同的物質(zhì)[9,20]，而較少關(guān)注經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)內(nèi)部的物質(zhì)流動(dòng)，這就使得IDA和SDA在EW-MFA指標(biāo)變化原因的應(yīng)用方面受到了較大的影響，主要體現(xiàn)在兩方面：

(1) IDA或SDA所需的數(shù)據(jù)可得性較差。由于EW-MFA指標(biāo)核算以所定義的經(jīng)濟(jì)、環(huán)境和國家為系統(tǒng)邊界，核算進(jìn)出系統(tǒng)邊界的各類資源，但除能源外的其他資源，特別是一些非耗散性資源(如鐵資源)不具備以行業(yè)為系統(tǒng)邊界的凈消耗量的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)，從而限制了IDA和SDA的應(yīng)用。

(2) IDA或SDA得到的分行業(yè)“物質(zhì)強(qiáng)度”指標(biāo)的物理意義不明晰。從資源消耗的角度看，相對(duì)于耗散性資源(如能源)，非耗散性資源(如鐵資源)分行業(yè)的凈消耗量與其投入量具有較大差異，這就使得分行業(yè)的各類資源的物質(zhì)流數(shù)據(jù)的具有不同的物理意義；從環(huán)境影響的角度看，不同類型的資源具有不同的環(huán)境影響，也使得分行業(yè)的各類資源的物質(zhì)流數(shù)據(jù)具有不同的物理意義。在已有的EW-MFA指標(biāo)IDA或SDA分解研究中，盡管分解得到的分行業(yè)“物質(zhì)強(qiáng)度”指標(biāo)被解釋為“技術(shù)”[59,73- 74, 78- 80]，但由于這一指標(biāo)中涵蓋了具有不同物理意義各類資源，這一解釋還不夠全面，需進(jìn)一步挖掘指標(biāo)的含義。

總體而言，盡管以上各類方法在EW-MFA指標(biāo)變化原因的研究中都得到了不同程度的應(yīng)用，但仍存在不少問題：基于IPAT方程直接分解法的應(yīng)用最多，但無法考察經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)內(nèi)部的結(jié)構(gòu)和技術(shù)的變化對(duì)EW-MFA指標(biāo)的影響；基于IDA和SDA的分解分析法應(yīng)用很少，面臨數(shù)據(jù)可得性及指標(biāo)意義解釋等問題；回歸分析法具有一定的應(yīng)用，但已有研究所識(shí)別的EW-MFA指標(biāo)的影響因素差異較大。未來不僅需要加強(qiáng)對(duì)現(xiàn)有方法的研究，而且需開發(fā)新的方法和模型，從機(jī)理上研究EW-MFA指標(biāo)的變化原因。

4 EW-MFA的未來研究方向

總體而言，建立在20世紀(jì)60年代堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)之上的EW-MFA在經(jīng)歷過50年(特別是近20多年)的發(fā)展和演化后，在概念層面、衡量和估算的標(biāo)準(zhǔn)化層面、方法獲取數(shù)據(jù)的可靠性層面都已基本成熟，意味著EW-MFA核算方法的基本成熟[9]。盡管如此，EW-MFA還有許多問題有待進(jìn)一步研究。圖2系統(tǒng)地總結(jié)了EW-MFA的當(dāng)前研究概要與未來研究趨勢，主要分為以下四個(gè)方面：

(1)物質(zhì)在經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)內(nèi)部流動(dòng)的路徑、結(jié)構(gòu)與規(guī)模研究。從研究視角來看，當(dāng)前EW-MFA重點(diǎn)關(guān)注系統(tǒng)邊界上的輸入和輸出物質(zhì)，將社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)視為黑箱，而較少關(guān)注經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)內(nèi)部物質(zhì)流動(dòng)的路徑、結(jié)構(gòu)和規(guī)模[9,20]。然而，打開社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)黑箱，從物質(zhì)流的角度考察系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)和規(guī)模，能夠?yàn)槿姹O(jiān)測和評(píng)價(jià)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的運(yùn)行狀況提供有效工具，已經(jīng)成為EW-MFA所關(guān)注的重點(diǎn)[20]。盡管目前已有一些基于實(shí)物量投入產(chǎn)出表的分解研究嘗試[86- 92]，但未來需要進(jìn)一步加強(qiáng)相關(guān)方法研究，其中，生命周期分析將有望在此方面發(fā)揮重要的作用。

圖2 EW-MFA的當(dāng)前研究概要及未來研究趨勢Fig.2 Current research outline and future research trends of EW-MFA

(2)EW-MFA對(duì)包含間接流或隱藏流的綜合指標(biāo)的核算研究。從EW-MFA的研究內(nèi)容來看，由于核算或估算方法的不統(tǒng)一，以及數(shù)據(jù)的可得性較差等原因，當(dāng)前對(duì)包含間接流或隱藏流的綜合指標(biāo)核算研究相對(duì)不足[9]。然而，這些綜合指標(biāo)能夠衡量經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)物質(zhì)代謝的生命周期過程的資源利用量與環(huán)境壓力，能夠用于研究國際貿(mào)易中資源與環(huán)境壓力轉(zhuǎn)移的問題，因此，其研究不僅引起了越來越多的科學(xué)研究關(guān)注[56- 60,93- 95]，成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn)，而且在政治層面上也有討論。未來需要加強(qiáng)對(duì)這些指標(biāo)的核算或估算方法的研究。

(3)EW-MFA在區(qū)域?qū)用娴闹笜?biāo)核算研究。從EW-MFA的研究內(nèi)容來看，由于區(qū)域?qū)用鏇]有類似于國家層面的海關(guān)統(tǒng)計(jì)，缺乏進(jìn)出系統(tǒng)邊界的物質(zhì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，國家層面EW-MFA標(biāo)準(zhǔn)框架無法在區(qū)域?qū)用鎽?yīng)用，區(qū)域?qū)用孢€沒有成熟的EW-MFA核算方法[66- 67]。然而，區(qū)域?qū)用嫔腺Y源與環(huán)境管理的實(shí)踐對(duì)EW-MFA的核算理論研究提出了迫切的需求，未來需要加強(qiáng)對(duì)區(qū)域?qū)用娴腅W-MFA核算研究，其中，生命周期分析法、投入產(chǎn)出分析法和投入產(chǎn)出分析與生命周期分析的混合法將有望在此方面發(fā)揮重要作用。

(4)EW-MFA指標(biāo)的變化原因研究。從EW-MFA的研究內(nèi)容來看，當(dāng)前對(duì)EW-MFA研究主要集中在EW-MFA指標(biāo)的核算方面，對(duì)于EW-MFA指標(biāo)的變化原因研究多通過IPAT方程直接分解法，無法考察經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)內(nèi)部的結(jié)構(gòu)和技術(shù)的變化對(duì)EW-MFA指標(biāo)的影響。盡管已有基于指數(shù)分解分析、結(jié)構(gòu)分解分析和回歸分析的研究方法對(duì)EW-MFA指標(biāo)的變化原因進(jìn)行了研究，但研究的文獻(xiàn)少，而且所識(shí)別的EW-MFA指標(biāo)的影響因素差異也較大。未來研究需要加強(qiáng)對(duì)EW-MFA指標(biāo)變化原因研究。

對(duì)中國而言，“十二五”規(guī)劃提出中國資源產(chǎn)出率提高15%的目標(biāo)[34]后，如何提高資源產(chǎn)出率成為國民經(jīng)濟(jì)綜合管理部門關(guān)心的重要問題。因此，系統(tǒng)地開展中國國家層面和省域?qū)用鍱W-MFA指標(biāo)核算，并且進(jìn)一步研究EW-MFA指標(biāo)的變化原因，具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

[1] Brunner P H, Rechberger H. Practical Handbook of Material Flow Analysis. Boca Raton: Lewis Publishers, 2003.

[2] 邢芳芳, 歐陽志云, 楊建新, 鄭華, 羅婷文. 經(jīng)濟(jì)-環(huán)境系統(tǒng)的物質(zhì)流分析. 生態(tài)學(xué)雜志, 2007, 26(2): 261- 268.

[3] 石垚, 楊建新, 劉晶茹, 陳波, 王如松. 基于MFA的生態(tài)工業(yè)園區(qū)物質(zhì)代謝研究方法探析. 生態(tài)學(xué)報(bào), 2010, 30(1): 228- 237.

[4] 施曉清, 楊建新, 王如松, 趙吝加. 產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)資源代謝分析方法. 生態(tài)學(xué)報(bào), 2012, 32(7): 2012- 2024.

[5] 黃和平, 畢軍, 張炳, 李祥妹, 楊潔, 石磊. 物質(zhì)流分析研究述評(píng). 生態(tài)學(xué)報(bào), 2007, 27(1): 368- 379.

[6] 張玲, 袁增偉, 畢軍. 物質(zhì)流分析方法及其研究進(jìn)展. 生態(tài)學(xué)報(bào), 2009, 29(11): 6189- 6198.

[7] 鐘琴道, 李艷萍, 喬琦. 物質(zhì)流分析研究綜述. 安徽農(nóng)業(yè)科學(xué), 2013, 41(17): 7395- 7398, 7403- 7403.

[8] Fischer-Kowalski M. Society′s metabolism, the intellectual history of materials flow analysis, Part I, 1860—1970. Journal of Industrial Ecology, 1998, 2(1): 61- 78.

[9] Fischer-Kowalski M, Krausmann F, Giljum S, Lutter S, Mayer A, Bringezu S, Moriguchi Y, Schütz H, Schandl H, Weisz H. Methodology and indicators of economy-wide material flow accounting: State of the art and reliability across sources. Journal of Industrial Ecology, 2011, 15(6): 855- 876.

[10] Fischer-Kowalski M, Hüttler W. Society′s metabolism. The intellectual history of material flow analysis, Part II: 1970—1998. Journal of Industrial Ecology, 1998, 2(4): 107- 137.

[11] Wolman A. The metabolism of cities. Scientific American, 1965, 213(3): 179- 190.

[12] Ayres R U, Kneese A V. Production, consumption and externalities. American Economic Review, 1969, 59(3): 282- 297.

[13] Fischer-Kowalski M. The Work of Konstantin G. Gofman and Colleagues: An Early Example of Material Flow Analysis from the Soviet Union. [2014-02-08]. http://www.uni-klu.ac.at/socec/downloads/Gofman_94_web.pdf.

[14] Bringezu S, Fischer-Kowalski M, Kleijn R, Palm V. Regional and National Material Flow Accounting: From Paradigm to Practice of Sustainability.[2014-02-08]. http://www.conaccount.net/pdf/ws_4.pdf.

[15] Bringezu S, Fischer-Kowalski M, Kleijn R, Palm V. The ConAccount Agenda: The Concerted Action on Material Flow Analysis and its Research and Development Agenda [2014-02-08]. http://www.conaccount.net/pdf/ws_8.pdf.

[16] Adriaanse A, Bringezu S, Hammond A, Moriguchi Y, Rodenburg E, Rogich D, Schütz H. Resource Flows: The Material Basis of Industrial Economies. [2014-02-08]. http://pdf.wri.org/resourceflows_bw.pdf.

[17] Matthews E, Amann C, Bringezu S, Fischer-Kowalski M, Hüttler W, Kleijn R, Moriguchi Y, Ottke C, Rodenburg E, Rogich D, Schandl H, Schütz H, Van der voet E, Weisz H. The Weight of Nations. Material Outflows from Industrial Economies. [2014-02-08]. http://pdf.wri.org/weight_of_nations.pdf.

[18] Eurostat. Economy-wide material flow accounts and derived indicators: A methodological guide. [2014-02-08]. http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/environmental_accounts/documents/3.pdf.

[19] Eurostat. Economy-wide Material flow Accounts (EW-MFA): Compilation Guide 2013. [2014-02-08]. http://epp.eurostat.ec.europa.u/portal/page/portal/environmental_accounts/documents/2013_EW-MFA_Guide_10Sep2013.pdf.

[20] OECD. Measuring Material Flows and Resource Productivity. [2014-02-08]. http://www.oecd.org/dataoecd/55/12/40464014.pdf.

[21] OECD. Resource Productivity in the G8 and the OECD: A Report in the Framework of the Kobe 3R Action Plan. [2014-04-08]. http://www.oecd.org/env/waste/47944428.pdf.

[22] Reijnders L. The factor X debate: Setting targets for eco-efficiency. Journal of Industrial Ecology, 1998, 2(1): 13-22.

[23] Kleijn R. Adding it all up: The sense and non-sense of Bulk-MFA. Journal of Industrial Ecology, 2001, 4(2): 7-8.

[24] Lifset R. Moving from mass to what matters. Journal of Industrial Ecology, 2001, 4(2): 1- 3.

[25] Warr B, Ayres R, Eisenmenger N, Krausmann F, Schandl H. Energy use and economic development: A comparative analysis of useful work supply in Austria, Japan, the United Kingdom and the US during 100 years of economic growth. Ecological Economics, 2010, 69(10): 1904- 1917.

[26] Van der Voet E, Van Oers L, Nikolic I. Dematerialization: Not just a matter of weight. Journal of Industrial Ecology, 2005, 8(4): 121-137.

[27] Moriguchi Y. Material flow indicators to measure progress toward a sound material-cycle society. Journal of Material Cycles and Waste Management, 2007, 9(2): 112-120.

[28] Ayres R U, Ayres L W. A Handbook of Industrial Ecology. Northampton: Edward Elgar, 2001.

[29] Bartelmus P. Quantitative Eco-nomics: How Sustainable Are Our Economies. New York: Springer-Verlag, 2008.

[30] Cleveland C J, Ruth M. Indicators of dematerialization and the materials intensity of use. Journal of Industrial Ecology, 1999, 2(3): 15-50.

[31] Van der Voet E, van Oers L, van Moll S, Schütz H, Bringezu S, De Bruyn S, Sevenster M, Warringa G. Policy review on decoupling: Development of indicators to assess decoupling of economic development and environmental pressure in the EU-25 and AC-3 countries. CML, Leiden, Wuppertal: Wuppertal Institute for Climate, Environment and Energy, Delft: CE Solutions for Environment, Economy and Technology.

[32] Vehmas J, Luukkanen J, Kaivo-oja J. Linking analyses and environmental Kuznets curves for aggregated material flows in the EU. Journal of Cleaner Production, 2007, 15(17): 1662-1673.

[33] Bringezu S, Schütz H, Moll S. Rationale for and interpretation of economy-wide materials flow analysis and derived indicators. Journal of Industrial Ecology, 2003, 7(2): 43-64.

[34] 國務(wù)院. 國務(wù)院關(guān)于印發(fā)循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略及近期行動(dòng)計(jì)劃的通知. [2014-02-08]. http://www.gov.cn/zwgk/2013-02/05/content_2327562.htm.

[35] Chen X Q, Qiao L J. A preliminary material input analysis of China. Population and Environment, 2001, 23(1): 117-126.

[36] 劉敬智, 王青, 顧曉薇, 丁一, 劉建興. 中國經(jīng)濟(jì)的直接物質(zhì)投入與物質(zhì)減量分析. 資源科學(xué), 2005, 27(1): 46-51.

[37] 李剛, 張彥偉, 孫豐云. 中國環(huán)境經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的物質(zhì)需求量研究. 中國軟科學(xué), 2005, (11): 39-44.

[38] 劉濱, 向輝, 王蘇亮. 以物質(zhì)流分析方法為基礎(chǔ)核算我國循環(huán)經(jīng)濟(jì)主要指標(biāo). 中國人口·資源與環(huán)境, 2006, 16(4): 65-68.

[39] 徐明, 張?zhí)熘? 中國經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的物質(zhì)投入分析. 中國環(huán)境科學(xué), 2005, 25(3): 324-328.

[40] 段寧, 李艷萍, 孫啟宏, 沈鵬, 毛玉如. 中國經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)物質(zhì)流趨勢成因分析. 中國環(huán)境科學(xué), 2008, 28(1): 68-72.

[41] 朱遠(yuǎn). 中國提高資源生產(chǎn)率的適宜模式與推進(jìn)策略研究 [D]. 上海: 同濟(jì)大學(xué), 2007.

[42] 鐘若愚. 基于物質(zhì)流分析的中國資源生產(chǎn)率研究. 北京: 中國經(jīng)濟(jì)出版社, 2009: 72-73.

[43] 王亞菲. 經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)可持續(xù)總量平衡核算——基于物質(zhì)流核算的視角. 統(tǒng)計(jì)研究, 2010, 27(6): 56-62.

[44] Wang H M, Hashimoto S, Moriguchi Y, Yue Q, Lu Z W. Resource use in growing China - past trends, influence factors, and future demand. Journal of Industrial Ecology, 2012, 16(4): 481-492.

[45] Kovanda J, Hak T. Changes in materials use in transition economies. Journal of Industrial Ecology, 2008, 12(5-6): 721-738.

[46] Krausmann F, Gingrich S, Eisenmenger N, Erb K H, Haberl H, Fischer-Kowalski M. Growth in global materials use, GDP and population during the 20th century. Ecological Economics, 2009, 68(10): 2696-2705.

[47] Kovanda J, Hak T. Historical perspectives of material use in Czechoslovakia in 1855-2007. Ecological Indicators, 2011, 11(5): 1375-1384.

[48] Krausmann F, Gingrich S, Nourbakhch-Sabet R. The metabolic transition in Japan: A material flow account for the period from 1878 to 2005. Journal of Industrial Ecology, 2011, 15(6): 877-892.

[49] Gierlinger S, Krausmann F. The physical economy of the United States of America: Extraction, trade, and consumption of materials from 1870 to 2005. Journal of Industrial Ecology, 2012, 16(3): 365-377.

[50] Singh S J, Krausmann F, Gingrich S, Haberl H, Erba K H, Lanz P, Martinez-Alierb J, Temper L. India′s biophysical economy, 1961-2008. Sustainability in a national and global context. Ecological Economics, 2012, 76: 60-69.

[51] Kovanda J, Hak T. What are the possibilities for graphical presentation of decoupling? An example of economy-wide material flow indicators in the Czech Republic. Ecological Indicators, 2007, 7(1): 123-132.

[52] Yu Y D, Chen D J, Zhu B, Hu S Y. Eco-efficiency trends in China, 1978-2010: decoupling environmental pressure from economic growth. Ecological Indicators, 2013, 24: 177-184.

[53] 余亞東, 朱兵, 陳定江, 胡山鷹. 中國資源利用與經(jīng)濟(jì)增長間關(guān)系的解耦分析——基于國內(nèi)資源開采使用量. 技術(shù)經(jīng)濟(jì), 2011, 30(10): 49-53, 108-108.

[54] Giljum S, Lutter S, Bruckner M, Aparcana S. State-of-play of National Consumption-based Indicators. [2014-02-08]. http://ec.europa.eu/environment/enveco/resource_efficiency/pdf/FootRev_Report.pdf.

[55] Bringezu S, Schütz H, Steger S, Baudisch J. International comparison of resource use and its relation to economic growth: The development of total material requirement, direct material inputs and hidden flows and the structure of TMR. Ecological Economics, 2004, 51(1-2): 97-124.

[56] Schoer K, Weinzettel J, Kovanda J, Giegrich J, Lauwigi C. Raw material consumption of the European Union-concept, calculation method, and results. Environmental Science and Technology, 2012, 46(16): 8903-8909.

[57] Schoer K, Wood R, Arto I, Weinzettel J. Estimating raw material equivalents on a macro-level: Comparison of multi-regional input-output analysis and hybrid LCI-IO. Environmental Science and Technology, 2013, 47(24): 14282-14289.

[58] Dittrich M, Bringezu S, Schütz H. The physical dimension of international trade, part 2: Indirect global resource flows between 1962 and 2005. Ecological Economics, 2012, 79: 32-43.

[59] Wang H M, Tian X, Tanikawa H, Chang M, Hashimoto S, Moriguchi Y, Lu Z W. Exploring China′s materialization process with economic transition: Analysis of raw material consumption and its socioeconomic drivers. Environmental Science and Technology, 2014, 48(9): 5025-5032.

[60] Wiedmann T O, Schandl H, Lenzen M, Moran D, Suh S, West J, Kanemoto K. The material footprint of nations. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2013, doi: 10.1073/pnas.1220362110.

[61] European Commission. Summary of Answers to the Stakeholder Consultation on ‘Options for Resource Efficiency Indicators’. [2014-02-08]. http://ec.europa.eu/environment/resource_efficiency/documents/summary_of__responses.pdf.

[62] Schulz N B. The direct material inputs into Singapore′s development. Journal of Industrial Ecology, 2007, 11(2): 117-131.

[63] Niza S, Rosado L, Ferr?o P. Urban metabolism: methodological advances in urban material flow accounting based on the Lisbon case study. Journal of Industrial Ecology, 2009, 13(3): 384-405.

[64] Barles S. Urban metabolism of Paris and its region. Journal of Industrial Ecology, 2009, 13(6): 898-913.

[65] Hodson M, Marvin S, Robinson B, Swilling M. Reshaping urban infrastructure: Material flow analysis and transitions analysis in an urban context. Journal of Industrial Ecology, 2012, 16(6): 789-800.

[66] 石磊, 樓俞. 城市尺度物質(zhì)流分析的框架及測算方法. 環(huán)境科學(xué)研究, 2008, 21(4): 196-200.

[67] Tachibana J, Hirota K, Goto N, Fujie K. A method for regional-scale material flow and decoupling analysis: A demonstration case study of Aichi prefecture, Japan. Resources, Conservation and Recycling, 2008, 52(12): 1382-1390.

[68] 黃曉芬, 諸大建. 上海市經(jīng)濟(jì)-環(huán)境系統(tǒng)的物質(zhì)輸入分析. 中國人口·資源與環(huán)境, 2007, 17(3): 96-99.

[69] Schandl H, West J. Material flows and material productivity in China, Australia, and Japan. Journal of Industrial Ecology, 2012, 16(3): 352-364.

[70] 丁平剛, 田良, 陳彬. 海南省環(huán)境經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的物質(zhì)流特征與演變. 中國人口·資源與環(huán)境, 2011, 21(8): 66-71.

[71] Ang B W, Zhang F Q. A survey of index decomposition analysis in energy and environmental studies. Energy, 2000, 25(12): 1149-1176.

[72] 張炎治, 聶銳. 能源強(qiáng)度的指數(shù)分解分析研究綜述. 管理學(xué)報(bào), 2008, 5(5): 647-650.

[73] Hoffrén J, Luukkanen J, Kaivo-Oja J. Decomposition analysis of finnish material flows: 1960—1996. Journal of Industrial Ecology, 2000, 4(4): 105- 125.

[74] Hashimoto S, Matsui S, Matsuno Y, Nansai K, Murakami S, Moriguchi Y. What factors have changed Japanese resource productivity? A decomposition analysis for 1995—2002. Journal of Industrial Ecology, 2008, 12(5- 6): 657- 668.

[75] Hoekstra R, van den Bergh J C J M. Structural decomposition analysis of physical flows in the economy. Environmental and Resource Economics, 2002, 23(3): 357- 378.

[76] Su B, Ang B W. Structural decomposition analysis applied to energy and emissions: Some methodological developments. Energy Economics, 2012, 34(1): 177- 188.

[77] 夏炎, 楊翠紅, 陳錫康. 中國能源強(qiáng)度變化原因及投入結(jié)構(gòu)的作用. 北京大學(xué)學(xué)報(bào): 自然科學(xué)版, 2010, 46(3): 442- 448.

[78] Moll S, Hinterberger F, Femia A, Bringezu S. An Input-Output Approach to Analyse the Total Material Requirement (TMR) of National Economies. [2014-02-08]. http://www.leidenuniv.nl/cml/ssp/publications/proc-con98.pdf#page=45.

[80] Weinzettel J, Kovanda J. Structural decomposition analysis of raw material consumption: the case of the czech republic. Journal of Industrial Ecology, 2011, 15(6): 893- 907.

[81] Steger S, Bleischwitz R. Drivers for the use of materials across countries. Journal of Cleaner Production, 2011, 19(8): 816- 826.

[82] Weisz H, Krausmann F, Amann C, Eisenmenger N, Erb K H, Hubacek K, Fischer-Kowalski M. The physical economy of the European Union: Cross-country comparison and determinants of material consumption. Ecological Economics, 2006, 58(4): 676- 698.

[83] Gan Y, Zhang T Z, Liang S, Zhao Z N, Li N. How to deal with resource productivity: Relationships between socioeconomic factors and resource productivity. Journal of Industrial Ecology, 2013, 17(3): 440- 451.

[84] Steinberger J K, Krausmann F, Eisenmenger N. Global patterns of materials use: A socioeconomic and geophysical analysis. Ecological Economics, 2010, 69(5): 1148- 1158.

[85] Steinberger J K, Krausmann F. Material and energy productivity. Environmental Science and Technology, 2011, 45(4): 1169- 1176.

[86] Pedersen O G. Physical Input-output Tables for Denmark, 1990. [2014-02-08]http://millenniumindicators.un.org/unsd/envaccounting/ceea/archive/MFA/Physical_IO_Tables_for_Denmark.PDF.

[87] Giljum S, Hubacek K. Alternative approaches of physical input-output analysis to estimate primary material inputs of production and consumption activities. Economic Systems Research, 2004, 16(3): 301- 310.

[88] Suh S. A note on the calculus for physical input-output analysis and its application to land appropriation of international trade activities. Ecological Economics, 2004, 48(1): 9- 17.

[89] Dietzenbacher E. Waste treatment in physical input-output analysis. Ecological Economics, 2005, 55(1): 11- 23.

[90] Hoekstra R, van den Bergh J C J M. Constructing physical input-output tables for environmental modeling and accounting: Framework and illustrations. Ecological Economics, 2006, 59(3): 375- 393.

[91] Weisz H, Duchin F. Physical and monetary input-output analysis: What makes the difference? Ecological Economics, 2006, 57(3): 534- 541.

[92] Dietzenbacher E, Giljum S, Hubacek K, Suh S. Physical input-output analysis and disposals to nature // Suh S. Handbook of Input-Output Economics in Industrial Ecology. Netherlands: Springer, 2009: 123- 137.

[93] Giljum S, Behrens A, Hinterberger F, Lutz C, Meyer B. Modelling scenarios towards a sustainable use of natural resources in Europe. Environmental Science and Policy, 2008, 11(3): 204- 216.

[95] Weinzettel J, Kovanda J. Assessing socioeconomic metabolism through hybrid life cycle assessment: The case of the Czech Republic. Journal of Industrial Ecology, 2009, 13(4): 607- 621.

A critical review of economy-wide material flow analysis

YU Yadong1, 3, CHEN Dingjiang1, 2, HU Shanying1, 2, ZHU Bing1, 2, *

1DepartmentofChemicalEngineering,TsinghuaUniversity,Beijing100084,China2InstituteofCircularEconomy,TsinghuaUniversity,Beijing100084,China3SchoolofBusiness,EastChinaUniversityofScienceandTechnology,Shanghai200237,China

Economy-wide material flow analysis (EW-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-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-MFA is performed in this study, and this review is expected to serve as a reference for future theoretical research on EW-MFA. First, a brief outline of the historical development of EW-MFA over the past 50 years is presented, the accounting framework and indicator systems of EW-MFA are introduced, and the pros and cons of EW-MFA indicator aggregation are discussed. Second, the state-of-the-art of EW-MFA is summarized and discussed as a key component in the accounting of EW-MFA indicators as well as the driving forces and dynamics of EW-MFA indicators. The following two issues were observed: (1) In the accounting of EW-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 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-MFA indicators than those that have examined the accounting of EW-MFA indicators, and the research methods can be divided into decomposition analysis and regression analysis. For the decomposition analysis of EW-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-MFA indicators; however, this equation can hardly reveal the effect of economic structure and technology in the economic system on EW-MFA indicators. IDA and SDA can overcome this deficiency; however, thus far, there have been few such studies. For the regression analysis of EW-MFA indicators, no consistent conclusions concerning which factors are the driving forces of EW-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-MFA with respect to the following goals: (1) disaggregating EW-MFA data to economic sectors; (2) promoting research on accounting for comprehensive indicators of EW-MFA, especially for RMC; (3) developing an accounting framework of EW-MFA on the regional level; and (4) stimulating research on the driving forces and dynamics of EW-MFA indicators.

economy-wide material flow analysis (EW-MFA); accounting framework; indicator system; decomposition analysis; regression analysis

國家十二五科技支撐計(jì)劃課題(2012BAC03B01)；NSFC-IIASA國際合作基金項(xiàng)目(71161140354)

2014- 04- 17;

日期:2015- 04- 20

10.5846/stxb201404170750

*通訊作者Corresponding author.E-mail: bingzhu@tsinghua.edu.cn

余亞東，陳定江，胡山鷹，朱兵.經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)物質(zhì)流分析研究述評(píng).生態(tài)學(xué)報(bào),2015,35(22):7274- 7285.

Yu Y D, Chen D J, Hu S Y, Zhu B.A critical review of economy-wide material flow analysis.Acta Ecologica Sinica,2015,35(22):7274- 7285.