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综合数据包络分析和基于能量的生态足迹方法论评估可持续发展，中国江苏省的案例研究

作者：Jia He^{a, b,} , Yu Wan^c, , Lan Feng^b, , Junyong Ai^b, , Yuan Wang^b

摘要：许多城市正在经历快速的城市化和生态退化，造成了不可持续的发展。必须采取科学严谨的方法来评估区域可持续性。在许多指标中，生态效率可能是推动向可持续发展转变的有效工具。本研究应用了能源生态足迹分析和数据包络分析，对中国江苏省1993 - 2012年收集的数据进行生态效率评估。结果表明，江苏可再生能源生态足迹和生态赤字在1993 - 2012年期间呈上升趋势，表明江苏地区发展长期以来一直处于可持续发展之中。在六种生物生产地区，化石和可耕地是能源生态足迹的主要部分。此外，绿色国内生产总值的增长只占常规国内生产总值的52％左右，随着国内生产总值的增加，污染物排放量，能源和资源消费量也逐年增加。最后，数据包络分析模型的结果表明，20年来有效年仅占20％。生物资源，能源，污染物排放（废水，天然气，固体）和劳动力的效率低下，江苏省的资金使用效率达到最优。因此，建议提高农业现代化水平，增加非化石能源比重，开发可再生能源，减少污染物排放，促进区域可持续发展。

关键字：数据包络分析; 生态效益; 能量生态足迹; 绿色国内生产总值

1.介绍

目前，中国国内生产总值正在快速增长，伴随着世界历史上最大的城乡移民流动，城市化进程加快，城市基础设施迅速扩大，环境承载能力大幅下降（Li et al，2012） 。特别是高耗能和环境污染成为中国建设和谐可持续发展社会的重中之重，引起了相当大的关注（Zhang et al,2008）。为了扭转这一趋势，应该研究经济，社会和环境如何影响一个地区或一个国家的可持续发展。此外，需要解决短期经济利益与长期生态可持续发展之间的冲突。综合经济，社会和环境评估的有效方法可以帮助决策者做出与可持续发展政策相关的适当决策。

提出了生态效率作为可持续性分析的指标，表明环境成本或价值与环境影响之间经济活动的实证关系（Mickwitz et al，2006; WBCSD，2000）。它在表达生态系统产品和服务方面的经济活动效率方面起着重要的作用。生态效率的概念于1989年被沙尔格和施特尔姆描述，然后在1992年得到广泛的宣传。随后，它被认为是全球业务关于可持续发展的承诺和活动的关键战略主题（Ehrenfeld，2005年） 。到目前为止，生态效益的概念已被广泛应用于企业或生产层面的各个领域（Bremberger et al，2015; Zhu et al，2014），行业部门和区域层面（Yu et al， 2013; Yin et al，2014; Zhang et al，2008）。 Bremberger等人（2015）提出了一种将环境标准实施为数据包络分析（DEA）的方法，并衡量其对企业生态效率的监管影响。 Zhu 等人（2014年）估计了十种类似农药的生态效率及其生命周期环境影响。张等人（2008）通过开发基于DEA的模型，对中国区域工业系统进行了生态效率分析。 Yu 等人 （2013年）选择GDP作为增加的经济价值，污染物排放指标是经济增长带来的环境影响，并评估了1978 - 2010年中国的生态效率趋势。尹等人（2014年）以生态效益为衡量城市可持续发展的指标。

生态效率被测量为产品（附加值）（高品质商品和服务，就业，国内生产总值等）的价值与产品或服务的（附加的）环境影响之间的比率：

（1）

在区域层面，国内生产总值通常用作分子，材料流动指标（如直接材料投入）和压力指标（如二氧化碳排放量）通常作为环境压力的指标放在分母中（Zhang et al，2008）。简而言之，生态效率关注于创造更多价值，影响较小（WBCSD，2000）。因此，减少产品的环境影响，增加经济价值，可以促进生态效益和可持续发展。在广义上，可持续发展意味着能够满足现在的需要而不损害子孙后代满足自身需要的能力（世界环境与发展委员会，1987年）。区域可持续发展并不意味着任何单一经济，社会或环境子系统的可持续发展，也不意味着增加这些子系统的可持续性。相反，它试图平衡经济增长，生态建设，环境保护和社会进步（Li et al，2009）。

生态效益评估是一项复杂而多学科的工作。有很多方法来处理这个问题。然而，因为方程式的分子和分母（1）具有不同的单位，这些环境影响指标在公式（1）需要合并为顶级指标。在经济方面，有一个共同的单位货币;在环境方面，数据和指标在不同规模上是广泛，复杂和衡量的。为了建立环境影响评分，通常使用各种环境影响的加权和（Zhang et al，2015）。 DEA被认为是用于将经济，社会和环境指标与不同单位结合起来的一种解决方案，以构建生态效率指标（Huang et al，2014; Picazo-Tadeo et al，2011）。作为评估相对效率最流行的技术之一，与测量效率的其他方法相比，DEA具有一些优势。 （1）不需要确定输入和输出之间的关系; （2）DEA要求的信息少于传统方法; （3）通过松弛和径向调整可以将效率低下的决策单元（DMU）变为有效的决策单元，分析低效率的原因，然后相应地提出改进计划（Shi et al，2010）。但是，这种方法有一些限制。例如，WBCSD（2000）和UNCTAD（2003）提出了若干环境绩效指标，如能源消耗，用水量，废物和消耗臭氧物质是片面和不完整的。在以前的研究中，区域生态效益的生态投入仅被视为污染物排放（不良产出）或能源消耗（Alves et al，2015; Bian and Yang，2010; Jin et al，2014; Yin et al ，2014; Zhang et al，2008）。尽管DEA的这些环境影响指标从决策者的角度来看是直观可控的，但生态效率的评估结果却是单方面和主观的。相比之下，生态足迹（EF）是一个科学合理的计算程序对环境影响的总体指标（Li et al，2010）。然而，EF方法的重点只在于从不同类型的生物生产区域生产的生物量的数量，不考虑资源的质量，这是生态产品的内在价值（Wu et al，2015） 。

为了解决这个问题，目前的EF方法提出了一些潜在的改进。 Wackernagel和Monfreda（2004）指出，应该考虑到能源，特别是以大多数可再生资源基础设施所体现的能源为主的自由能源。 最近，基于EF和能量分析的改进方法，即能量生态足迹（EEF）最初由Zhao等提出（2005）。 之后，几位研究人员，大多来自中国，介绍了评估可持续发展的新方法（Chen Chen，Chen，2006; Liu et al，2008; Wu et al，2015; Zhao et al，2013）。 这种EEF方法引入了能量密度，而不是常规EF的等效因子和产量因子，以评估可持续发展更加可比，全面和准确。

不幸的是，依靠EEF方法对生态效率分析的可持续发展评价依然缺乏。另外，通过DEA方法评估区域生态效率，许多研究将GDP用作“理想产出”（Bian和Yang，2010; Jin et al，2014）。但是，由于未能充分掌握人类福祉和进步，国内生产总值受到严重批评（Van den Bergh，2009）。换句话说，在国内生产总值中只有部分自然的价值被捕获，因为国内生产总值忽略了大量的经济上有价值的投入和产出，这些投入和产出不是在市场上买卖的，比如广泛的生态系统服务（Talberth和Bohara ，2006）。与国内生产总值不同，绿色国内生产总值（GGDP）意在与市场经济平等地衡量自然价值，需要衡量没有市场指标值的自然提供的公共物品所产生的利益（Boyd，2007）。虽然一些研究表明，GGDP应用于未来区域尺度的生态效率测量，但这些研究很少，特别是在中国（yin et al，2014）。

因此，本文介绍了基于生态足迹，能量理论，GGDP和DEA的发达生态效率框架，为可持续发展提供了更加全面，准确的评估。

2.方法

2.1能量分析

奥格姆于20世纪80年代首次提出的能源被定义为直接和间接参与制造产品或服务过程的可用能源的总量（Brown和Ulgiati，2010）。能量分析是基于精力充沛，系统理论和系统生态学原理，可以通过不同的变化来将不同类型（和无与伦比的形式）的能源转化为标准能源单位，以评估其特征和生态经济效益的不同系统的功能和结构（Wei et al，2012; Yang et al，2014; Zhao et al，2005）。变换性被定义为直接和间接地产生另一类能量单位的一种类型的能量的量，并且以太阳能能量焦耳每焦耳（sej / J）表示（Odum，1988）。顾名思义，产品或资源（t）的变化等于其能量除以可用能量，产品或资源的能量可以表示为：

M=ttimes;E (2)

其中M是产品或资源的能量（sej），E是可用能量（J）。

最近，由于能量分析为综合生态系统所体现的商品和服务的量化或评价提供了能量依据，广泛应用于生态系统分析，水资源管理，城市卫生评估和区域可持续发展决策 （Diacute;az-Delgado et al，2014; Lei and Wang，2008; Liu et al，2009; Nakajima and Ortega，2015）

2.2生态足迹

EF由Rees（1992）首先引入，由Wackernagel和Rees（1996）和Wackernagel等人阐述（1999）。 EF被定义为生产用于满足特定人口或经济消费的资源和吸收人口所产生的废物所需的生物生产土地和水的面积（Bastianoni et al，2012）。 EF的主要思想是，维持社会资源消耗所需的资源（即EF）和资源可以在全球，区域或国家层面（承载能力，CC）的可用性被转换为生物地产的土地领域评估社会经济资源消费的可持续性（Erb，2004）。

在生态足迹分析中，生态生产用地主要有六大类：耕地，牧场，森林，水域，建成用地和化石。由于各种生态类别代表不同的生物生产力，引入了将特定土地利用类型转化为生物生产区域（全球公顷）的通用单位所需的比例因子的等价因子（Monfreda et al，2004; Wackernagel and Rees，1996）。在承载能力的计算中，屈服因子描述了给定国家或地区的生物生产面积比相同生物生产区域的全球平均值（或更少）生产力的程度（耿等人，2014年）。生态足迹和承载力公式如下：

(3)

(4)

E_f 是生态足迹（ha）; E_c是承载能力（ha）; a_i是生物生产区（ha）; c_i是消费量（t）; p_i 是全球平均生产力（t / ha）; 艾艾是生物生产区（ha）; r是等价因子; y是屈服因子; i是消费品。

2.3基于能量的改良生态足迹

在本文中，我们通过应用全球能量密度（GED）和区域能量密度（RED），采用基于能量的EF修正方法（2005），主要包括能量承载力和能量生态足迹两部分。

2.3.1能量承载能力

社会的自然资源可以分为可再生和不可再生的组成部分。不可再生资源因为以超过其替代率的速度使用而被耗尽。携带能力是不可持续的，除非是以可再生的方式利用资源。因此，在计算承载能力时，只能考虑再生资源。可回收的可再生资源能源包括太阳辐射能，雨化学能，雨地势能，风动能和地球循环能（表1）。为了避免双重会计，可再生能源的最大值被视为一个地区的总能量。

表1：.江苏省能源分析