經濟系統物質流分析研究述評

余亞東，陳定江，胡山鷹，朱 兵, *

1 清華大學化學工程系生態工業研究中心， 北京 100084 2 清華大學循環經濟研究院， 北京 100084 3 華東理工大學商學院， 上海 200237

經濟系統物質流分析研究述評

余亞東1, 3，陳定江1, 2，胡山鷹1, 2，朱 兵1, 2, *

1 清華大學化學工程系生態工業研究中心， 北京 100084 2 清華大學循環經濟研究院， 北京 100084 3 華東理工大學商學院， 上海 200237

作為研究經濟系統物質代謝的重要方法，經濟系統物質流分析方法近年來在資源與環境管理領域得到了廣泛的應用，理論發展非常迅速。對經濟系統物質流分析進行了系統綜述，以期為更深入的理論研究提供參考。系統回顧了經濟系統物質流分析的發展歷史，介紹了其核算框架和指標體系。重點對經濟系統物質流分析的研究現狀進行了總結和述評，研究表明：(1)在經濟系統物質流分析指標的核算研究方面：國家層面的核算研究多、方法較為成熟，而區域層面的核算研究尚未形成成熟的核算框架；針對直接流指標的核算研究多，而包含間接流或隱藏流的綜合指標的核算方法研究不足；(2)在經濟系統物質流分析指標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，難以考察經濟系統內部的結構和技術的變化對經濟系統物質流分析指標的影響，而后者則在所識別的經濟系統物質流分析指標的影響因素方面具有較大差異。提出了經濟系統物質流分析的未來研究方向。

經濟系統物質流分析；核算框架；指標體系；分解分析；回歸分析

物質流分析(MFA)是一種以物質守恒為基本原理，定量地評估具有時空邊界的經濟-環境系統中物質的存量與流量，從而追蹤物質在該系統中流動的源、路徑和匯的研究方法[1]。根據研究的對象，MFA分為元素流分析(SFA)和經濟系統物質流分析(EW-MFA)。前者關注單獨的元素或化合物，而后者則關注一定時間范圍內物質的總量與結構(又稱Bulk-MFA)[2]。

自20世紀60年代以來，EW-MFA在近50a的發展中逐漸形成了以進出社會經濟系統與自然環境系統邊界的所有物質(水除外)為核算對象，以質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濟系統的物質利用量、環境壓力與資源效率等指標，并在資源與環境政策領域得到了廣泛的應用。

在理論研究方面，EW-MFA涉及面較廣，已有一些文獻從不同的切入點對EW-MFA研究進行了綜述[2-7]，如將EW-MFA與SFA一同進行綜述、側重于產業生產系統或生態工業園區的物質代謝方法的綜述、側重于EW-MFA指標核算研究的綜述以及側重于EW-MFA指標應用研究的綜述。目前而言，已有綜述對EW-MFA指標的變化原因研究的關注還較少；此外，近年來EW-MFA在資源與環境政策領域得到了廣泛的應用，其理論研究發展非常迅速，需要對其最新研究進展進行系統的總結。鑒于此，本文將對EW-MFA的發展歷史、核算框架與指標體系、研究現狀(包括指標核算與指標變化原因研究現狀)和未來研究方向進行系統綜述，以期為EW-MFA的深入研究提供參考。

1 EW-MFA的發展歷史

EW-MFA作為研究經濟生產活動中物質資源新陳代謝的重要方法，其基本思想的發端可追溯到100多年以前[8]。Fischer-Kowalski等[8- 10]曾系統總結了EW-MFA的發展歷史，認為EW-MFA的早期研究可追溯至20世紀60年代，代表性的研究包括：1965年，美國城市學家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，美國物理學家Ayres與經濟學家Kneeses將物質平衡的思想引入國家經濟系統，成為國家物質流分析研究的最早版本[12]。1974年，蘇聯經濟學家Gofman基于蘇東集團的計劃經濟體系，提出了包括水、空氣與原材料在內的綜合物質流核算框架[13]；此后，美國、奧地利、瑞士等國的學者進一步完善了社會代謝與工業代謝理論，為物質流分析奠定了物理與生態學基礎。

經過20多年的探索，隨著可持續發展研究的深入，EW-MFA從20世紀90年代起進入了全面發展期。20世紀90年代初，日本的國立環境研究所(National Institute for Environmental Studies)、德國的伍珀塔爾研究所(Wuppertal Institute)與奧地利的社會生態研究所(Institute for Social Ecology)率先對各自國家經濟系統的自然資源和物質的流動狀況進行了分析，從而揭開了EW-MFA在世界范圍廣泛研究和應用的序幕。

1996年，歐盟委員會組建了“ConAccount”平臺，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會議[14- 15]，進一步促進了各國間的合作交流。自1997年開始，世界資源研究所開始對美國、日本、奧地利、德國和荷蘭這5國的經濟系統的物質流動狀況進行了全面的分析，5國學者合作發表兩份研究報告《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，并且得到了上述五國經濟系統的物質輸入和輸出總量及相關衡量指標。

國際合作交流促進了EW-MFA相關框架和指標等標準的形成，推動了EW-MFA的研究進展。歐盟統計局(Eurostat)在其中發揮了關鍵的作用。2001年，Eurostat正式出版《Economy-wide material flow accounts and derived indicators: A methodological guide》[18]，提出了EW-MFA的標準方法；2007—2013年，Eurostat對核算方法進行了5次更新，并于2013年發布了更為系統而詳盡的EW-MFA編制指導手冊[19]。此外，自2004年以來，經濟合作與發展組織(Organization for Economic Co-operation and Development, OECD)對EW-MFA的研究與應用也起到了重要的推動作用：2008年，OECD發布系列研究報告，為EW-MFA的核算提供了非常系統的指南[20]；2013年，OECD進一步發布報告，對基于EW-MFA的資源產出率的進展進行了綜合評估[21]。

2 EW-MFA的核算框架與指標體系

Eurostat和OECD報告中提出的國家層面上EW-MFA核算框架如圖1[20]所示，該框架將物質世界分為自然環境系統和社會經濟系統兩個子系統，按照質量守恒原理對進出系統邊界的各種物質進行核算。其中，社會經濟系統被視為黑箱，其輸入的物質主要包括國內開采使用量(Domestic Extraction Used, DEU)和進口物質(Import, IMP)，而輸出的物質則主要包括返回到自然環境中的廢棄物和排放物(Domestic Process Output, DPO)和出口物質(Export, EXP)。

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

對于一定時期內進出系統的各種具體物質，EW-MFA核算均以質量為單位進行加和，形成相關綜合的指標。為此，Eurostat提供了一套質量轉換系數，將統計中非質量計量物質的計量單位轉化成質量。然而，以質量加和的指標綜合方法不僅對物質的經濟和環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”而掩蓋其它資源信息的弊病，曾遭到過一些批評和爭議[20, 22-32]。盡管一些學者從環境影響、經濟價值、熱力學的角度提出了不同的指標加和方法，如“基于環境影響的加和方法”[31]、“基于相對價格系數的加和方法”[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，目前應用很少。目前而言，質量加和方法已得到了MFA理論界的較高認可和實踐的廣泛應用，成為國際通行的EW-MFA指標加和方法。實際上，EW-MFA核算更重要的目的在于提供一個全面的物質流動數據信息庫[20]，數據的加和方法可根據不同的需要進行不同的處理。

根據EW-MFA的核算框架和質量加和的指標綜合方法，可得到經濟系統的物質輸入與輸出的系列基本指標。這些指標可分為兩類：直接流指標，如直接物質投入(Direct Material Input, DMI)和區域內資源消耗(Domestic Material Consumption, DMC)等，表征經濟系統的直接物質利用量和系統物質代謝過程的直接環境壓力；包含間接流或隱藏流的綜合指標，如區域原生資源消耗當量(Raw Material Consumption, RMC)、總物質需求(Total Material Requirement, TMR)、總物質消耗(Total Material Consumption, TMC)等，表征經濟系統的生命周期過程的物質利用量和系統物質代謝生命周期過程的環境壓力[20,33]。EW-MFA各基本指標之間的關系可參見OECD報告的詳細介紹[20]。

EW-MFA的基本指標與國內生產總值(Gross Domestic Product, GDP)、人口、土地面積等社會經濟指標相結合，可衍生出一系列效率、強度、投入產出比、貿易等指標[20]。其中，資源產出率(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境政策領域具有廣泛的應用，也被中國政府用作衡量循環經濟發展水平的綜合指標[34]。

3 EW-MFA的研究現狀

當前，EW-MFA的研究分為指標核算和指標變化原因研究兩方面，以下對其分別進行綜述。

3.1 EW-MFA指標核算研究現狀

根據研究對象的尺度，EW-MFA指標核算研究可分為國家層面、區域層面(省域、城市)和行業層面[4]。由于行業層面EW-MFA研究通常更側重于關注特定的物質或特定類別的物質，與SFA類似，本研究不對其進行綜述。

3.1.1 國家層面上EW-MFA指標核算研究

(1)直接流指標

自2001年Eurostat發布EW-MFA編制方法導則以來，國家層面EW-MFA的直接流指標核算逐步得到了標準化，目前已經形成了成熟的核算框架和規范的數據庫。國際上四大不同特色的國家層面EW-MFA直接流指標數據庫見表1。隨著國家層面EW-MFA核算的標準化，核算所得數據的一致性也逐步增加。研究表明，除澳大利亞聯邦科學與工業研究組織的數據庫外，表1中其他三大數據庫之間的指標數據差異在10%—20%之間[9]。這些數據庫的建立，不僅擴展和豐富了EW-MFA的時空界限，而且使得EW-MFA越來越多的與其他方法相結合，成為定量研究社會經濟與資源環境等問題的重要工具。

中國的EW-MFA直接流指標核算研究始于2000年左右，國內外先后對中國開展EW-MFA核算研究的人員及其文章發表年份為：Chen和Qiao，2001[35]；劉敬智等，2005[36]；李剛等，2005[37]；劉濱等，2006[38]；徐明和張天柱，2007[39]；段寧等，2008[40]；朱遠，2007[41]；鐘若愚，2009[42]；王亞菲，2010[43]；Wang等，2012[44]。由于對核算方法理解的差異，以及對資源(特別是對于砂石資源和生物質資源)取舍的不同等各種原因，國內外各機構對EW-MFA核算得到的直接流指標在數據上還具有較大的差異。

目前而言，國家層面EW-MFA直接流指標的核算研究主要關注較長歷史時間范圍的指標核算、國際比較和解耦評價研究[44- 53]。

表1 世界四大國家層面EW-MFA直接流指標數據庫Table 1 Four international databank for EW-MFA indicators

(2)包含間接流或隱藏流的綜合指標

由于包含間接流或隱藏流的綜合指標(如TMR或RMC等)考慮了進出系統邊界的各類物質的原生資源消耗當量(Raw Material Equivalent, RME)或國內開采的未使用量(Unused Domestic Extraction, UDE)，其核算相對于直接流指標不僅過程更為復雜，而且所需數據量也更加龐大。目前國際學術界對包含間接流或隱藏流的綜合指標研究還不多[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)；環境擴展的投入產出分析法(Environmentally Extended Input-Output Analysis, EE-IOA)，包括環境擴展的單區域投入產出(Environmentally Extended Single-Region Input-Output, EE-SRIO)模型和環境擴展的多區域投入產出(Environmentally Extended Multi-Region Input-Output, EE-MRIO)模型；投入產出分析與生命周期分析的混合法(Hybrid of EE-IOA and P-LCA)，如混合的環境擴展的多區域投入產出(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學者對德國、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]等對歐盟RMC和世界貿易中隱含物質的核算研究等。

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

由于RMC等指標涵蓋了經濟系統生命周期過程的物質利用量，彌補了DMC等指標在加和過程的“不對稱性”的缺陷(即忽略了進出系統邊界物質的上游消耗)，能夠體現國際間環境壓力的轉移，近些年來迅速成為研究的熱點[54,60- 61]。美國科學院院刊最近刊載了Wiedmann等基于多區域投入產出模型研究世界各國RMC和資源產出率指標的論文[60]，該論文通過RMC與DMC的對比揭示了國際間資源環境壓力的轉移。

3.1.2 區域層面上EW-MFA指標核算

由于區域層面缺乏進出系統邊界的物質統計數據，國家層面EW-MFA標準核算框架無法在區域層面直接應用，因此區域EW-MFA指標的核算研究較少。盡管如此，國內外一些學者仍然參照國家層面EW-MFA的核算框架，結合投入產出分析等方法，對區域層面的直接流指標進行了估算研究[62- 68]，并且嘗試提出估算框架[66]。國外和國內代表性的研究如：Tachibana等[67]對日本Aichi縣1980—2000年DMI的估算；黃曉芬和諸大建[68]對上海市1990—2003年DMI和TMR的測算。

盡管目前區域層面EW-MFA指標核算研究還沒有形成成熟的方法和統一的研究框架，但由于EW-MFA指標在資源與環境政策領域的重要應用價值，區域層面EW-MFA指標的核算與評價逐漸成為當前研究的熱點。近些年來，區域層面EW-MFA的理論與實踐研究引起了中國相關部委的高度重視，也受到了國家“十一五”、“十二五”科技支撐計劃重點項目的資助。

2009年開始，在國家發改委和國家統計局的指導和國家“十一五”科技支撐計劃重點項目的資助下，清華大學牽頭開展了“循環經濟評價考核指標測算技術研發及應用示范”研究工作，該課題構建了服務于實際決策需求的中國EW-MFA核算框架，對中國1978—2010年的DMC及資源產出率開展了核算；在省域層面上開展了與國家層面資源產出率相銜接的物質流核算研究(包括理論框架、核算方法及配套統計制度等)，提出了基于原生資源消耗當量的省域層面資源產出率核算方法，并將其用于山西、山東、浙江等區域在2010年的統計試點工作中，驗證了有關方法和試點方案的可行性。2011年開始至今，在“十一五”研究工作的基礎上，清華大學等單位在國家“十二五”科技支撐計劃重點項目的資助下進一步開展“資源產出率核算方法及指標區域分解體系研究與示范”的研究工作，致力于構建區域層面源產出率的核算理論及指標的影響因素研究方法、研究區域資源產出率的分解方案并開展試點統計工作。

3.2 EW-MFA指標變化原因研究

目前，對EW-MFA指標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指標變化原因研究

分解分析法是將因變量分解為與之相關的各獨立自變量，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、指數分解分析(Index Decomposition Analysis, IDA)和結構分解分析(Structure Decomposition Analysis, SDA)。

(1)IPAT方程直接分解法

IPAT方程反映了環境影響與人口、富裕度和技術之間的關系，是解釋環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域層面的EW-MFA指標(直接流指標和包含間接流或隱藏流的綜合指標)的變化原因，國外和國內代表性的研究如：Schandl和West[69]對中國、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指標分解分析的一般研究表明：人口和富裕度的增加對于EW-MFA指標的增長具有促進作用，而技術則具有相反的作用[69- 70]。IPAT方程直接分解法能夠提供一個指標變化原因的定量分析框架，其應用所需數據量少、方便快捷，但卻無法考察經濟系統內部的結構(如產業結構、需求結構等)和技術的變化對EW-MFA指標的影響。

(2)IDA法

相對于IPAT方程直接分解法，IDA能夠從經濟系統產業結構和技術的角度考察相關指標的變化原因，多用于定量分析能耗及碳排放等指標的變化原因。如IDA可將能耗總量的變化分解為結構效應、技術效應和規模效應，并定量研究三者對能耗總量變化的貢獻。常用的IDA分解方法包括Laspeyres和Divisia分解法[71- 72]。以IDA研究EW-MFA指標變化原因的文獻非常少，目前僅見兩例報道[73- 74]，代表性的研究如：Hoffren等[73]利用IDA對芬蘭1960—1996年物質流指標分解為經濟活動規模、產業結構和物質強度三大效應，其中，經濟活動規模的增長是物質流指標增加的主要原因。

IDA盡管能夠深入到產業結構的層面研究EW-MFA指標的變化原因，但其應用需要分部門的物質流數據，數據獲取難度相對較大。

(3)SDA法

SDA以投入產出分析為基礎，相對于IDA而言能夠提供更為豐富的經濟系統的內部信息，特別是經濟系統的需求結構信息，也是研究能耗、碳排放等指標變化原因的常用方法[75- 76]。如SDA可將能源強度的變化分解為生產部門的能耗系數、完全需求系數、最終需求結構、最終需求規模和最終能源消耗系數這5方面的效應，從而解釋能源強度的變化原因[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指標變化原因的文獻非常少，目前僅見四例報道[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(包含“物質強度”和“列昂惕夫系數”)、需求結構和終端需求量三大效應，其中，終端需求結構對RMC的改變非常有限，而技術效應能降低大部分資源的RMC。

SDA盡管能夠從經濟系統投入產出的角度提供豐富信息，特別是能夠從需求結構的角度解釋EW-MFA指標的變化原因，但其應用所需數據量相對IDA更加龐大，過程也更為復雜。

3.2.2 基于回歸分析法的EW-MFA指標變化原因研究

回歸分析法的基本思想是利用統計回歸的手段對不同的變量進行關聯，提供變量間關系的定量的解釋。以回歸分析法研究EW-MFA指標變化原因的文獻也較少，以下根據回歸方程的類型對已有研究進行分類簡要介紹。

(1)線性方程回歸分析

目前而言，EW-MFA指標(包括資源產出率指標)的線性回歸分析可分為以下兩類:1)基于物質強度(Intensity of Use)理論選擇解釋變量，與EW-MFA指標進行線性回歸分析[31,81]，代表性的研究如：Steger和Bleischwitz[81]將歐盟15 個國家1980—2000年的DMC和歐盟27 個國家1992—2000年的DMC分別與技術進步、結構變化、基礎設施投資、綠色市場的新生活方式等68 個變量進行回歸分析，其中，能源效率、建筑活動等是影響DMC的主要因素。2)基于經驗選擇解釋變量，與EW-MFA指標進行線性回歸分析[82- 83]，代表性的研究如：Gan等[83]對世界51 個國家不同年份基于DMC的資源產出率與18 個社會經濟變量進行了回歸分析，其中，收入水平、經濟結構、能源結構、原生資源的進口量和出口量是資源產出率的5個主要的影響因素。

(2)非線性方程回歸分析

通過構建非線性方程對EW-MFA指標進行回歸分析的研究較少，目前僅見4例報道[55,60,84-85]，這些研究一般將非線性方程通過對數化轉換為線性方程，對解釋變量的彈性系數進行線性回歸分析，代表性的研究如下。Steinberger和Krausmann[85]對世界165 個國家2000年的DMC及基于DMC的資源產出率分別與收入進行了指數回歸，研究表明：DMC與收入具有較高的相關性，回歸方程的可決系數為0.77。Wiedmann等[60]對世界137 個國家2008年的DMC和RMC，子類資源的DMC和RMC，以及基于DMC和RMC的資源產出率，與人均收入、人均DEU和人口密度進行了回歸分析，研究表明：DMC和RMC對三者的彈性系數均為正。

回歸分析法的應用需要一定的時間序列數據或空間面板數據，能夠從統計學意義上識別EW-MFA指標的關鍵影響因素，并且為EW-MFA指標的變化提供簡單直觀的定量解釋，但卻無法從機理上揭示EW-MFA指標的變化原因。目前而言，盡管人均GDP、人口密度等都曾被提出作為EW-MFA指標的重要影響因素，但各種不同的回歸分析研究所識別的EW-MFA指標的影響因素具有較大差異。

3.2.3 EW-MFA指標變化原因的研究述評

從方法本身而言，分解分析法和回歸分析法各有其特點與數據需求。其中，IPAT方程直接分解法和回歸分析法關注系統的整體指標(如經濟系統總能耗)，而IDA和SDA則需進一步關注內部各子系統的指標[72,76](如經濟系統各行業能耗)。由于EW-MFA將社會經濟系統視為黑箱，重點關注系統邊界上各類不同的物質[9,20]，而較少關注經濟系統內部的物質流動，這就使得IDA和SDA在EW-MFA指標變化原因的應用方面受到了較大的影響，主要體現在兩方面：

(1) IDA或SDA所需的數據可得性較差。由于EW-MFA指標核算以所定義的經濟、環境和國家為系統邊界，核算進出系統邊界的各類資源，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)不具備以行業為系統邊界的凈消耗量的數據統計基礎，從而限制了IDA和SDA的應用。

(2) IDA或SDA得到的分行業“物質強度”指標的物理意義不明晰。從資源消耗的角度看，相對于耗散性資源(如能源)，非耗散性資源(如鐵資源)分行業的凈消耗量與其投入量具有較大差異，這就使得分行業的各類資源的物質流數據的具有不同的物理意義；從環境影響的角度看，不同類型的資源具有不同的環境影響，也使得分行業的各類資源的物質流數據具有不同的物理意義。在已有的EW-MFA指標IDA或SDA分解研究中，盡管分解得到的分行業“物質強度”指標被解釋為“技術”[59,73- 74, 78- 80]，但由于這一指標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，需進一步挖掘指標的含義。

總體而言，盡管以上各類方法在EW-MFA指標變化原因的研究中都得到了不同程度的應用，但仍存在不少問題：基于IPAT方程直接分解法的應用最多，但無法考察經濟系統內部的結構和技術的變化對EW-MFA指標的影響；基于IDA和SDA的分解分析法應用很少，面臨數據可得性及指標意義解釋等問題；回歸分析法具有一定的應用，但已有研究所識別的EW-MFA指標的影響因素差異較大。未來不僅需要加強對現有方法的研究，而且需開發新的方法和模型，從機理上研究EW-MFA指標的變化原因。

4 EW-MFA的未來研究方向

總體而言，建立在20世紀60年代堅實的理論基礎之上的EW-MFA在經歷過50年(特別是近20多年)的發展和演化后，在概念層面、衡量和估算的標準化層面、方法獲取數據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一步研究。圖2系統地總結了EW-MFA的當前研究概要與未來研究趨勢，主要分為以下四個方面：

(1)物質在經濟系統內部流動的路徑、結構與規模研究。從研究視角來看，當前EW-MFA重點關注系統邊界上的輸入和輸出物質，將社會經濟系統視為黑箱，而較少關注經濟系統內部物質流動的路徑、結構和規模[9,20]。然而，打開社會經濟系統黑箱，從物質流的角度考察系統內部結構和規模，能夠為全面監測和評價經濟系統的運行狀況提供有效工具，已經成為EW-MFA所關注的重點[20]。盡管目前已有一些基于實物量投入產出表的分解研究嘗試[86- 92]，但未來需要進一步加強相關方法研究，其中，生命周期分析將有望在此方面發揮重要的作用。

圖2 EW-MFA的當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對包含間接流或隱藏流的綜合指標的核算研究。從EW-MFA的研究內容來看，由于核算或估算方法的不統一，以及數據的可得性較差等原因，當前對包含間接流或隱藏流的綜合指標核算研究相對不足[9]。然而，這些綜合指標能夠衡量經濟系統物質代謝的生命周期過程的資源利用量與環境壓力，能夠用于研究國際貿易中資源與環境壓力轉移的問題，因此，其研究不僅引起了越來越多的科學研究關注[56- 60,93- 95]，成為當前的研究熱點，而且在政治層面上也有討論。未來需要加強對這些指標的核算或估算方法的研究。

(3)EW-MFA在區域層面的指標核算研究。從EW-MFA的研究內容來看，由于區域層面沒有類似于國家層面的海關統計，缺乏進出系統邊界的物質統計數據，國家層面EW-MFA標準框架無法在區域層面應用，區域層面還沒有成熟的EW-MFA核算方法[66- 67]。然而，區域層面上資源與環境管理的實踐對EW-MFA的核算理論研究提出了迫切的需求，未來需要加強對區域層面的EW-MFA核算研究，其中，生命周期分析法、投入產出分析法和投入產出分析與生命周期分析的混合法將有望在此方面發揮重要作用。

(4)EW-MFA指標的變化原因研究。從EW-MFA的研究內容來看，當前對EW-MFA研究主要集中在EW-MFA指標的核算方面，對于EW-MFA指標的變化原因研究多通過IPAT方程直接分解法，無法考察經濟系統內部的結構和技術的變化對EW-MFA指標的影響。盡管已有基于指數分解分析、結構分解分析和回歸分析的研究方法對EW-MFA指標的變化原因進行了研究，但研究的文獻少，而且所識別的EW-MFA指標的影響因素差異也較大。未來研究需要加強對EW-MFA指標變化原因研究。

對中國而言，“十二五”規劃提出中國資源產出率提高15%的目標[34]后，如何提高資源產出率成為國民經濟綜合管理部門關心的重要問題。因此，系統地開展中國國家層面和省域層面EW-MFA指標核算，并且進一步研究EW-MFA指標的變化原因，具有重要的理論和現實意義。

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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劃課題(2012BAC03B01)；NSFC-IIASA國際合作基金項目(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.經濟系統物質流分析研究述評.生態學報,2015,35(22):7274- 7285.

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