区域可持续发展监测的方法学研究，本文主要内容关键词为：可持续发展论文,区域论文,法学研究论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
1 概述
可持续发展作为一个全新的理论体系，至今尚未形成统一的定义和公认的理论模式，其内涵和特征也引起了广泛的关注和探讨。用于监测发展进程的指标可以使可持续发展更具有操作性，更容易被接受和理解。
1.1 可持续发展的概念
1987年《我们共同的未来》[1]对可持续发展的定义是：“既满足当代人的需求，又不对后代人满足其自身需求的能力构成危害的发展”。对可持续发展内涵当前比较公认的基本原则有：公平性、持续性和共同性，包含了“可持续”和“发展”两个核心概念[2]。其中，“发展”受到经济、社会和生态等因素的制约，以保证地球生命支持系统为基础；“可持续”描述系统的性质，包括生态、经济和社会之间的协调发展和相互关联，而生态持续是基础、经济持续是条件、社会持续是目的。
1.2 可持续发展监测指标的概念和功能
1.2.1 指标的概念。“指标”来源于拉丁语“indicate”，意思是“揭露或指出，使公开化，给予评价或赋予价值”[3.4]。指标为时间和空间上的对比提供了经验和定量的基础，也提供了更多机会去发现事物间的新关联。
1.2.2 指标的功能。监测指标至少应具有3个功能[5]：①在操作层次理解什么是区域可持续发展——描述性工具；②使决策转向可持续发展方向——规划工具；③衡量为实现可持续发展的努力是否成功——业绩评价工具。
2 可持续发展监测方法的比较
从学科角度分类，可持续发展监测主要有以下4种方法。这些方法的评价角度不同，在方法学上都有其独特的优点和不可避免的缺陷。
2.1 经济学模型——货币化指标
长期以来，GDP作为衡量国家和地区经济健康程度与发展的首要指标被广泛使用[6]。然而，GDP存在着一些严重缺陷：①只将货币交易作为经济行为，忽视其它能够增加国民福利的行为；②没有区分其中增加或减少国民福利的部分；③没有区分成本和收益，也没有区分生产性和破坏性的活动；④没有计算自然资源的生态效益和环境容量的贡献；⑤掩盖了社会结构的缺陷。为了克服GDP的不足，经济学家提出了一些可替代的货币化指标，主要代表有世界银行的“真实储蓄”(Genuine Saving， GS)[7]、“环境近似调整的国内生产净值”(Approx Environmental-Adjusted Net Domestic Product， AEANDP)[8]、“绿色国民生产总值”(Green GNP)[9]等。其中，真实储蓄是从广义上衡量国家财富(包括人造资本、自然资本、社会资本和人力资本)的指标，源于传统经济核算体系中一般储蓄的概念。它是扣除了经济发展过程中的环境污染损失和自然资源损耗等得到(表1)[10]。
表1 真实储蓄衡量区域可持续发展的方法
Tab.1 The methodology of GS to measure regional sustainability
指标 计算方法指标
计算方法
GDP
（1）
总储蓄（Gross Saving）（8）=（6）-（7）
总消费（2）
固定资产折旧 （9）
服务及货物净出口 （3）
净储蓄（Net Saving） （10）=（8）-（9）
国内总投资（4）=（1）-（2）-（3） 自然资源损耗 （11）
经常性教育投资（5）
环境污染损失 （12）
广义国内总投资（6）=（4）+（5）
真实储蓄（GS）（13）=（10）-（11）-（12）
国外借款 （7）
真实储蓄率（GSR） （14）=（13）÷（1）
其政策含义在于：持续为负的真实储蓄必将导致社会福利的下降，表明现行政策不利于可持续[11]。经济学模型一般立足于克服GDP的缺陷，其主要缺陷在于：①只能代表“弱”可持续性，认为各种资本之间的替代率为1，但对于某些资源(特别是不可再生资源)这种假设实际上是不妥当的；②价格受到许多外在因素的影响，不能真实地反映资源的稀缺性；③在处理未来的公平性时难以确定贴现率，货币评价很难真正反映资源环境的物理属性；④概念需要进一步细化，且评估过程中的计算技术要求很高，难以操作。
2.2 生态学模型——生物物理量指标
生物物理量指标主要研究经济系统与生态系统之间的关联，确定人类活动是否处于生态系统的承载能力之内。以瓦克纳戈尔等提出的“生态足迹”(Eco-Footprint，EF)模型为代表[12]。EF计算在一定的人口与经济规模下，维持资消耗和废物消纳所需的生物生产面积，同自然资产提供生态服务能力相比，从而反映社会经济活动同生态承载力之间的差距。课题组参照该计算框架经适当修正后，建立了生态足迹计算矩阵，给出了按不同消费类型和不同土地类型的计算结果[5]。
这类指标概念清晰，便于公众交流，但计算理论还不够完善，只反映经济决策对环境的影响，忽略了土地利用中的其它重要因素。如区域化、污染和侵蚀等造成的土地退化等。目前大多数EF测试的结果均为生态赤字，给公众带来悲观信息，这可能是合理的。
2.3 社会政治学模型——社会福利指标
可持续发展中的“发展”不同于传统意义上物质财富的增加，其最终目的在于改善人们的生活质量。社会福利指标立足于以社会福利和生活质量的提高来代表发展的可持续性，主要代表指标有：达莱和考勃提出的“可持续经济福利指数”(Index of Sustainable Economic Welfare， ISEW)[13] 、“发展重定义组织”提出的“真实发展指标”(Genuine Progress Indicator， GPI)[14]和联合国开发计划署的人类发展指数(Human Development Index， HDI)[15]等。其中，GPI模型把可持续发展分为经济、环境和社会三个账户，计算31个组成因子(表2)[16]。
表2 真实发展指标衡量区域可持续发展的方法
Tab.2 The methodology of genuine progress indicator to measure regional sustainability
经济可持续发展账户环境可持续发展账户
社会可持续发展账户 综合因子
总消费 家庭污染削减成本 养育和家务劳动的价值
真实发展指标
收入分配不均指数水污染成本义务劳动的价值 人均真实发展指标
收入分配不均指数调整的总消费大气污染成本 犯罪的成本 国内生产总值
耐用消费品的服务价值噪声污染成本 家庭破裂的成本 人均国内生产总值
高速公路和街道的服务价值湿地破坏的成本休闲时间增加的价值 人均GPI/人均GDP
耐用消费品的支出成本农田损失的成本就业不足的成本
交通往返成本不可再生资源损耗的成本交通事故的成本
净资本投资的价值长期环境破坏的成本
净外债 臭氧层人为损耗的成本
森林变化的成本或价值
注：凡称为“成本”的项对GPI的贡献为负；称为“价值”的项对GPI的贡献为正。
2.4 指标体系与综合评价方法
即采用系统工程理论和方法构建层次结构的指标体系，并用综合评价方法计算得出相应的指数。主要代表有：联合国可持续发展委员会的指标体系[17]、美国耶鲁大学和哥伦比亚大学合作开发的环境可持续性指标[18]、中国科学院[19]提出的“中国可持续发展指标体系”等。
指标体系一般包含若干层次和子系统，从不同方面反映可持续发展的目标，涵盖的信息量大(尽管它掩盖的信息可能比揭示的更多)，能够比较全面地体现可持续发展的内涵。但是，由于涉及的不同指标在规模与量纲上都有很大差异，描述的对象也不一致，因此这种方法的主要问题在于数据的集合和指标的综合。数据的集合并不是单纯的数学平均，而是单个数据的加权平均。然而，权重是一种价值取向，其确定带有很大的主观性，而且为了涵盖更多的信息，指标体系的规模一般都很庞大，给测试和开发带来困难。
事实上，可持续发展的概念远比目前所能描述的要复杂得多，通过建立指标体系计算出指数的适宜性值得商榷。指数能把复杂系统的信息简化为一个数值，这种高度集成对决策者十分有用。但如果其中存在着信息遗漏或表述不合理，就可能给决策者提供错误的信号，也会在应用上受到阻力。就目前国内外的研究进展而言，这种方法因操作比较简单，容易理解而成为最常用的监测方法，因此在区域可持续发展监测的实施中将进一步讨论其方法学。
3 区域可持续发展监测的实施
在宁波、广州、苏州和扬州收集了1991—2001年的数据，从三个学科角度采用5个模型来监测案例区域的可持续性，并在此基础上通过指标的筛选和测试，设计了“区域可持续发展指标体系”，采用综合评价方法进行聚合。
3.1 建立指标体系的基本步骤
3.1.1 成立工作小组，确定项目实施者。由不同文化、利益和专业背景的成员组成的小组才可能全面地反映区域发展的需要，也有利于加强指标体系的可信度。
3.1.2 指标的筛选应遵循以下原则：①较强的政策相关性。指标只有将使用者与决策联系起来才能发挥作用，在选择过程中应尽可能体现可持续发展的原则，并同已有的政策目标相关。②较好的信息综合能力，以便用较少的指标来反映区域的可持续性。③精简。包罗万象的指标体系反而不能反映区域发展的真实趋势，而采用精简的指标体系则能减少数据收集与处理的工作量，且有利于它的实施和推广。④高度灵敏。具有可随时间、空间或系统内部组分而动态变化的能力，才能实现准确监测。⑤数据的质量和可得性。高质量的数据应该能够有效地反映区域发展的实际情况，但如果数据不可得或需要花费较高的成本才能获得，即使是高质量的数据也不能采用。⑥较强的可接受性。公众容易理解和接受有利于根据评估结果所提出的政策建议来推动实施，也有利于在不同区域之间作参照和推广。⑦有导向性、前瞻性。建立指标体系的一个主要目的在于通过对区域资源、经济、社会、环境和体制的监测和分析，来评估过去在可持续发展道路上的得失和目前所处的状态，并预见区域未来的发展趋势，为区域走可持续发展道路提供政策建议。
3.1.3 指标和数据的评估。可持续发展与生态平衡、社会发展、经济结构等息息相关。长期以来，区域的自然、社会和经济都是按传统学科独立建设的，各自形成了其固有的概念、统计方法、分类系统，并在政府各部门中分开处理。但可持续发展的理念反对将它们割裂开来。因此，指标体系的设计要综合考虑上述各个领域的因素，从5个方面展开监测：①资源支持系统；②经济发展能力系统；③社会支持系统；④环境支持系统；⑤体制和管理系统。对这5个子系统采用等权重加和在理论上并不合理，因为它们对于可持续性的影响程度是不同的。考虑到目前的判断不足以给系统赋予科学的权重，所以可以暂不考虑，但每个支持系统的指标个数应尽可能地接近和平衡。
3.1.4 促进群众的参与。可以让群众了解区域未来的发展，并提出有用的政策建议。
3.1.5 确定指标体系。指标的选取因研究者在世界观和价值观的差异而不同，还受到一些诸如教育水平、文化背景、经济地位、政治立场和性别等因素的影响。对指标的选择建立在大量的文献调研和对可持续发展理论的理解上，参考了国际上较有影响和实践经验较多的研究，并结合地区具体情况而制定。随后需要对初步确定的众多指标进行相关性分析(本研究采用SPSS10.0统计分析软件)，用最精简的框架来尽可能全面地反映区域发展。最终确立的指标体系包含金字塔型的4个层次，从上到下依次为：指数层(即区域可持续性指数，下设5个支持系统)、系统层(下设37个指标)、指标层(每个指标下设1—6个变量)和变量层(共82个变量)。
3.1.6 数据的搜集和处理。数据必须是连续的、真实的和科学的。本研究中数据的来源主要有：①每年公开发布的地区统计年鉴；②地区国民经济与社会发展统计公报；③地方环境保护局公开发表的《环境质量报告》；④通过印制数据表格，在该地区政府所辖行政部门(如环保局、统计局、卫生局等)展开调查获得；⑤约占总量1％的数据是通过调查采样和文献分析获取的。因此，数据来源可靠且相对准确，模型的运行可以重复印证。
需要指出的是，为了动态地监测区域可持续发展的进程和变化趋势，指标必须使用时间序列的数据来计算。如果所收集的指标数据只有一两个数据点，就不可能对将来整体的发展趋势做出合理的预测(这也是当前国内外许多研究存在的局限之一)。课题组在不同案例区域选取了最近11年的数据进行计算。另外，在数据的整理收集过程中，可能会遇到某一年份的某一数据缺失(如某地区的《统计年鉴》没有统计或统计口径已发生变化，或存在一些不合逻辑、明显有误的数据，在计算中不可采用)的情况。这一般需要重新调查来补齐缺失数据，但由于人力和物力上的限制，通常只能通过一些统计处理方法来解决。本研究用于估计缺失数据的方法主要有：两段平均、回归分析、成果参照或理论公式推导的方法[5]。
3.1.7 发表报告和促进传播。一份向公众、媒体和决策者公布的书面报告内容应清晰、容易理解、生动有趣并尽可能用图表和数据来解释。报告可以有不同结构，但必须包括：①建立指标体系的理论基础；②指标体系的框架结构和具体的指标；③指标的选取原则；④描述指标的定义和数据来源；⑤描述数据变化趋势的表格；⑥对于发展的评价和变化趋势的估计。
3.1.8 探究联系。好的指标体系除数据计算外，还需研究计算结果与实际情况之间的联系。对各个指标同发展趋势之间的相关性、每个指标发生变化的原因及其对最终指数的影响等深入探究，这有助于把握区域的发展现状和趋势，并根据其内在关联提出改善区域发展的政策性建议。
3.1.9 研究结果要指导行动。指标的研究报告不能代替具体的行动，报告的目的在于指导有关部门的决策、规划区域的发展和人们的生活方式。同时，指标也不是一成不变，对于发展迅速的区域，需要不断根据新的情况和信息，定期地改进指标体系的结构和内容。
3.2 数据库和评估软件的开发
为了便于数据搜集更新和模型的计算输出、以及报告的形成和指标体系的升级，保证区域可持续发展监测的持续开展，课题组在对区域可持续发展监测的理论研究和案例分析的基础上，开发了区域可持续发展数据库和评估软件。数据库涵盖了“5(5个模型：AEANDP、GS、EF、GPI和ISEW)+1(1个指标体系)”的模式中所涉及的指标和数据，能够完成数据的调入调出、模型的调整改进和数据更新等基本功能。评估软件有友好的界面，能完成数据输入和计算、结果和图形的输出等功能(图1)。该软件附有专门编写的用户使用手册。
图1 区域可持续发展评估软件的界面
Fig.1 The interface of the software on regional sustainability assessment
4 案例研究的综合分析
4.1 多学科监测模型的计算结果
课题组在4个城市展开了方法学的测试，下面以苏州市1991—2001年间的计算结果为例进行讨论(表3)。可以发现，不同监测模型的评价结果不尽相同，这主要是因为方法学上的差异(这在宁波和广州市的测试中更为明显)。基于不同学科的模型各自的出发点不同：①经济学模型AEANDP考虑从GDP中扣除经济过程中消耗的人造资本、环境污染损失和自然资源损耗，恒为正且随时间增加的AEANDP即反映GDP中有效收入的可持续，满足皮尔斯和阿金森法“弱”可持续性标准[20]。②GSR主要反映国家财富的积累情况，持续正的GSR表明社会财富的不断增加，意味着发展的可持续。③社会政治学模型GPI和ISEW反映社会的福利状况，GPI或ISEW的不断增长意味着社会福利的增加，社会朝着可持续方向发展。④生态学模型EF反映经济活动的生态压力与生态承载能力之间的关系，EF为负反映了苏州目前的经济和消费模式已超出了它的承载能力；很明显如果继续持续下去可能是不可持续的。⑤区域可持续发展指数(UESDI)虽然有一定程度的波动，但总体趋势是上升的；但五大支持系统的发展并不协调，经济和环境支持系统表现良好，但资源和社会的支持系统的发展明显滞后。正如第3节所讨论，各种模型有其方法学上的缺陷，采用这些模型评价时要理解其弱点，并加以综合分析。
表3 苏州市可持续发展监测的评价结果
Tab.3 The integrated results of the sustainability measure in Suzhou city
学科角度 指标测量单位 是否可持续
经济学AEANDP亿元是，资源损耗和环境污染损失较高
经济学GSR
百分率 是，较弱，资源损耗和环境污染损失较高
生态学EFha/人
否，生态赤字日益扩大
社会政治学GPI
亿元是，社会、环境、经济帐户的代价较高
社会政治学ISEW 亿元是，较弱，环境和社会成本较高
综合评价方法 UESDI 无量纲 是，但可持续性的五个子系统发展不协调
注：区域可持续指数只计算了1996—2001年的结果。
4.2 相关性分析
4.2.1 环境污染的损失和自然资源的损耗。在案例城市可持续发展监测的测试中可以发现，环境污染损失和自然资源损耗对于模型的计算结果和评估结论的灵敏度最高(图2)。
图2 环境污染和资源损耗对区域可持续发展的影响
Fig.2 The effect of environmental pollution and nature resources depletion on regional sustainability
图2显示，环境污染损失和自然资源损耗同区域可持续发展水平的相关系数都比较高，有的甚至达到0.5以上。这就为决策者和公众提供了一条有效的途径来实现区域的可持续发展：保证后代人至少能和当代人享受同样良好的福利，就必须更加有效地利用自然资源，开发不可再生资源的替代品，保护自然环境并努力降低环境污染及其造成的损失。图2(d)却显示了案例城市目前仍然处于粗放型增长，依靠大量消耗资源来带动经济发展，且由此造成对城市生态系统的压力使得生态足迹(EF)也几乎同步地快速增长。如2001年，苏州的资源消耗损失占GDP4％以上，高于世界平均2.3％的水平，更远高于发达国家的0.5％。显然，这很有可能成为实现“小康社会”目标的主要瓶颈。
4.2.2 人均GDP。我国有些城市的经济发展“虚化”现象日益突出，如图3(a)中人均GPI(代表真实发展情况)与人均GDP的差距在不断增加。图3(b)中扬州的真实储蓄率长期以来也仅在10％—15％之间。测试结果表明我国大部分城市的可持续性虽然略有所改善，但大都是通过高投资力度来推动的。比如大部分案例城市的资本形成率都在40％以上，而依据世界银行的统计，目前全球平均的资本形成率约为23％，比我国大部分的地区低约20个百分点。但另一方面，本研究所建立的指标体系(UESDI，包括：资源支持系统、社会支持系统、环境支持系统、经济支持系统和机制管理支持系统)测试表明，如图3(c)中人均GDP的增长与可持续性有着极强的相关。这也强烈地说明，对于我国的大部分区域而言，提高可持续发展水平的首要因素是发展经济。
当经济增长良好时，相应的社会、环境、资源水平等都会向较好的方向发展，但可持续性与人均GDP较强的相关性，也同时反映了城市在社会、环境、资源等方面的发展对经济增长的依赖性过大。如果城市经济受到外界或其他因素的干扰而下降，必将导致可持续发展各个方面的下降。这也体现了我国大部分城市在工业化发展中期的基本特征。另一方面，需要注意在这一发展过程中，我国许多城市往往出现了发展不平衡的问题，尤其是可持续性的其它支持系统滞后于经济支持系统(图3(d))。
图3 区域经济发展水平对可持续发展的影响
Fig.3 The correlation analysis between regional sustainability and economic growth
5 结论
可持续发展本身是一个多维的概念，它的监测也是一个复杂的方法学问题。通过案例城市的测试和研究，从多学科角度来监测可以比较全面地反映区域可持续发展的水平和问题，其获得的结论能比较可靠地为决策者服务。但在应用过程仍然需要注意：
(1)各种指标和模型在理论与实践上都各有缺陷，使用时要理解其弱点。基于系统工程的理论和方法的指标体系虽然能够较全面地反映可持续发展的丰富内涵，但结构过于复杂且其中反映状态变化的动态指标较少，操作性不强；如果从“强”可持续性角度出发，基于货币化的指标并不能真正反映发展的可持续性，但是扣除环境污染损失和自然资源损耗的思路是一项有益的尝试，且采用货币化的评价方法通用性强，有利于宏观比较和分析；生物物理量指标虽然容易理解和操作，但因方法学上不足而不便于决策，需要进一步完善。
(2)不同指标和模型方法学的出发点虽不相同，但都试图从一些方面来反映可持续发展的思想。其共同点是注重经济和环境的协调发展，并将经济发展中的环境污染损失和自然资源损耗列入决策范畴。这同传统的衡量指标相比，无疑向可持续发展方向迈进了一步。
(3)虽然许多指标都用于监测可持续发展的进程，但因所提供的信息类型和采用的方法不同，结论也会有所差异。因此，采用多学科、多模型的评价方法，有可能比较全面的反映发展的真实情况，其综合分析的结果有助于区域可持续发展的决策。
(4)与区域可持续发展相关性最大的因素是：反映经济增长的人均GDP、自然资源的损耗和环境污染的损失。在开展区域可持续发展监测时有必要对这些关键指标进行量化。
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