地球经济建模：经济模型与生态系统模型耦合的进展

《Annual Review of Resource Economics》：Earth-Economy Modeling: Advances in Linking Economic and Ecosystem Models

本文系统综述了整合地球系统与经济系统的地球-经济（EE）模型，提出其需结合高分辨率地球系统模型与一般均衡经济框架，并双向模拟生态与经济相互作用。通过AI辅助的文献分析方法，识别出117个相关模型，分类讨论气候IAM、CGE、DSGE等模型类型及发展瓶颈，强调需提升空间分辨率、动态反馈和跨学科整合，以支持碳中和、生物多样性保护等全球政策目标。

　　人类社会正面临着一系列前所未有的全球环境挑战，包括气候变化和生物多样性丧失。这些挑战不仅由经济活动驱动，还反过来影响人类的福祉。因此，为了找到有效的解决方案并确保可持续发展，我们需要深入理解地球系统与经济系统之间的相互作用。现有的生物物理模型主要用于分析地球系统如何运作以及如何响应自然或人为变化，例如气候循环模型用于评估温度、降水等物理过程对温室气体浓度变化的反应，而生态模型则用于研究物种分布、植被动态等生态过程。与此同时，经济模型则用于分析和预测经济系统和社会系统如何应对不同的气候条件。尽管这些模型在设计可持续路径方面具有重要作用，但它们在全面反映地球系统与经济系统之间复杂的相互联系方面仍有不足。

为了应对这些挑战，需要新一代的综合模型，能够将详细的地球系统过程与经济过程紧密联系起来。这些模型需要涵盖广泛的地理和时间尺度，以捕捉局部的生态和经济过程，以及全球市场和气候变化相关的反馈和溢出效应。此外，它们还应考虑短期和长期的影响，以指导符合地球承载力的可持续发展路径，同时确保能够提供足够的商品和服务以支持公平的发展。在本文中，我们引入了“地球经济”（Earth-Economy, EE）模型这一概念，这些模型结合了全球一般均衡经济模型和高分辨率地球系统模型，建立了地球系统与经济系统之间的双向联系。通过这种方式，EE模型能够提供基于数据的决策支持，帮助制定可持续发展的政策。

随着可持续发展目标的不断演进，地球经济模型的重要性也日益凸显。这类模型不仅能够分析环境与经济之间的相互作用，还能够模拟这些系统的复杂反馈机制，从而更准确地预测不同政策选择对经济和社会的影响。同时，它们还可以帮助识别那些对生态和经济具有重要影响的区域，为全球政策制定提供科学依据。EE模型的核心在于其多尺度整合能力，使得经济决策能够考虑生态系统的空间异质性和生物物理过程的复杂性。例如，EE模型可以模拟不同区域的经济活动如何影响土地利用变化，以及这些变化如何反过来影响生态系统服务和生物多样性。

地球经济模型的演进可以追溯到环境与自然资源经济学的早期研究。早在19世纪和20世纪初，研究者就关注了资源在时间上的分配问题，例如通过生物经济模型来分析如何在不同时间点上优化资源使用。这些模型通常专注于单一生物资源，缺乏对整个生态系统的整合。到了20世纪60年代和70年代，随着对环境问题的关注增加，研究者开始探索全球环境限制对可持续发展的潜在威胁。1972年，Meadows等人通过计算机系统动力学方法提出了《增长的极限》（The Limits to Growth），模拟了人口、资源和污染之间的反馈循环，强调了不受限制的经济增长可能导致生态系统的崩溃。尽管这一模型在经济学界受到了批评，因为它忽略了价格和科技进步的反馈效应，但它为可持续发展议题的公众讨论奠定了基础。

随着气候变化问题的加剧，许多研究努力扩展了连接经济增长与环境限制的模型，这些模型被称为综合评估模型（Integrated Assessment Models, IAMs）。这些模型主要关注气候与经济之间的互动，但也有一些扩展到更广泛的可持续发展目标，如土地利用和自然资源管理。IAMs通常采用一般均衡框架，将经济活动与环境反馈结合起来，以评估政策对经济和社会的影响。然而，许多IAMs仍以部分均衡方法为主，这意味着它们在某些方面（如整体经济增长或农业产量）将经济系统视为外生变量，而未能充分模拟市场机制的内生反馈。

近年来，随着计算能力和数据获取的提升，研究者开始开发更加复杂的模型，以更好地捕捉地球系统与经济系统之间的双向关系。这些模型通常包括高分辨率的生物物理过程，以及更精细的经济决策模拟。例如，GTAP-AEZ模型通过结合农业、林业和生态区的数据，提供了更详细的土地使用信息，从而增强了经济模型对生态变化的反应能力。同时，一些模型如SIMPLE-G，通过空间网格的方式，使得经济模型能够更好地与生物物理模型对接，从而更准确地模拟不同区域的经济活动对生态系统的影响。

尽管EE模型在理论上具有优势，但在实际应用中仍然面临许多挑战。首先，EE模型需要大量的数据支持，特别是在高分辨率的生物物理过程和经济活动的相互作用方面。其次，模型的复杂性可能会导致计算成本的增加，使得其在实际政策分析中的应用受限。此外，如何将模型的输出有效地传达给不同利益相关者，包括政策制定者、研究人员和地方社区，也是EE模型推广的重要障碍。因此，未来的发展需要在模型的可操作性、数据的可用性以及模型的透明度和可解释性之间找到平衡。

为了进一步推动EE模型的发展，研究者正在探索新的方法，包括人工智能（AI）和计算技术的进步。AI可以用于提高模型输入数据的精度，例如通过机器学习方法优化土地利用和生态系统的模拟。此外，AI还可以用于模拟复杂的经济和生态互动，帮助识别最优的政策路径。然而，AI的应用仍然面临挑战，例如模型训练数据的偏见问题，以及如何确保AI生成的模型能够准确反映现实世界的复杂性。

此外，EE模型的广泛应用还需要加强跨学科的合作，以确保模型能够涵盖社会、经济和环境系统的相互作用。例如，生态服务模型和自然资本模型可以提供关于生态系统如何支持经济活动的详细信息，而经济模型则可以帮助评估这些服务的经济价值。通过将这些模型结合起来，可以更全面地分析可持续发展路径，帮助制定兼顾环境和经济目标的政策。

最后，EE模型的发展不仅需要技术上的突破，还需要政策层面的支持。全球性的政策框架，如《巴黎协定》和《昆明-蒙特利尔全球生物多样性框架》，为EE模型的应用提供了契机。这些框架强调了环境与经济之间的紧密联系，鼓励各国采取综合性的政策措施。然而，要真正实现这些目标，还需要加强国际合作，推动EE模型的标准化和透明化，确保不同国家和地区之间的数据共享和模型整合。只有这样，EE模型才能在全球范围内发挥更大的作用，为应对气候变化和生物多样性丧失等重大挑战提供科学依据和决策支持。