循环生物经济与各地区：开发一个两步多标准评估（MCA）框架，以评估8个选定欧洲国家的区域生物经济潜力

《Cleaner and Circular Bioeconomy》：Circular Bioeconomy and the regions: Developing a two-step Multi-Criteria Assessment (MCA) framework to evaluate regional bioeconomy potential in 8 selected European countries

生物经济转型是欧盟实现绿色协议和"55气候目标"的关键路径，本研究构建了897个生物经济指标，通过文献综述和交通灯评估筛选出41个可用指标，并运用TOPSIS方法对比利时、法国等8国125个区域进行经济、社会、环境三维度及分行业的多情景排名。研究表明区域生物经济潜力差异显著，法属巴黎大区在综合排名中居首，西班牙加泰罗尼亚大区在创新领域领先，但数据缺失制约了NUTS III层级分析。

　　### 欧洲生物经济潜力的区域评估与多标准分析

随着全球对可持续发展的关注日益增加，欧洲生物经济转型被视为实现“欧洲绿色协议”和“Fit for 55”计划中提出的雄心勃勃目标的关键路径。生物经济的概念强调通过利用可再生生物资源，推动经济增长、环境保护和社会发展，同时减少对化石资源的依赖和温室气体排放。在这一背景下，研究如何评估和识别具有生物经济潜力的区域，成为政策制定者和相关利益方的重要任务。

本文旨在探讨欧洲地区向生物经济转型的潜力，并通过多标准评估（MCA）框架，为八个选定的欧盟国家和一个非欧盟国家——冰岛，提供区域排名。研究的目的是通过综合文献回顾和多步骤的评估方法，构建一个全面的生物经济指标体系，并利用这些指标对区域进行分析，以揭示其在生物经济方面的表现。研究的主要贡献在于：首先，通过四个支柱的文献回顾，汇集了大量关于生物经济指标的研究成果；其次，通过多标准评估方法，识别出具有较高生物经济潜力的区域，为其他地区提供参考和借鉴。

### 生物经济概念的演变与发展

生物经济作为一个跨学科的研究领域，其概念的演变经历了多个阶段。最早在20世纪20年代，由俄罗斯生物学家F.I. Baranoff提出，用于描述鱼类资源的最优利用水平。到了20世纪50年代，这一概念被扩展为涵盖更广泛的可再生资源，强调其可持续利用的重要性，以避免资源枯竭。20世纪70年代，Nicholas Georgescu-Roegen将生物经济重新引入经济框架，指出其运行受到自然物理限制的影响。随着20世纪技术的飞速发展，生物经济的概念逐渐扩展，形成了三种主要视角：生物生态学视角、生物技术视角和生物资源视角。

生物生态学视角关注的是如何在生态系统和自然环境的限制下实现经济活动的可持续性；生物技术视角则强调通过生物技术手段推动经济增长，而不将可持续性作为首要目标；生物资源视角则聚焦于用可再生资源替代不可再生资源，以解决经济增长和可持续性之间的矛盾。这些不同的视角为政策制定者提供了多样化的思路，使他们能够根据各自国家的实际情况，选择适合的生物经济发展战略。

### 生物经济指标体系的构建

为了更系统地评估区域生物经济潜力，本文构建了一个包含897个指标的生物经济指标池。这些指标来自四个主要来源：学术文献、国际组织的报告和非欧盟国家的策略、欧盟及其成员国的报告和项目，以及欧盟资助的生物经济相关项目。通过这些来源，我们不仅获得了关于生物经济指标的理论基础，还收集了大量实际应用的数据和案例。

根据这些文献回顾的结果，我们将生物经济指标分为三个主要类别：经济类、社会类和环境类。经济类指标主要关注生物经济对经济增长、就业和增加值的贡献；社会类指标则强调生物经济对社会福祉、教育和健康的影响；环境类指标则用于评估生物经济对环境保护和可持续发展的贡献。通过这样的分类，我们能够更全面地理解生物经济在不同维度上的表现，并为后续的评估提供清晰的框架。

### 多标准评估方法的应用

在构建了生物经济指标池之后，我们进一步应用了多标准评估（MCA）方法，以筛选出符合特定标准的指标，并对八个选定国家的区域进行排名。MCA方法分为两个步骤：第一步是通过“交通灯评估”（TLA）方法，将指标分为四个类别：绿色（可用）、橙色（潜在可用）、红色（仅限国家层面）和灰色（其他）。其中，绿色指标满足所有选定的标准，特别是数据的可获取性和适用性，因此被用于后续的区域评估。

第二步是通过TOPSIS方法，对筛选出的绿色指标进行排名。TOPSIS是一种多标准决策分析方法，通过计算每个区域与理想解和最差解之间的几何距离，来确定其在生物经济方面的表现。我们设计了两种场景：一种是假设所有指标权重相等的基准场景，另一种是使用Shannon熵方法计算每个指标的权重。Shannon熵方法能够根据数据本身的分布，客观地分配权重，从而减少人为判断带来的偏差。

通过这两种场景的比较，我们发现某些区域在特定指标组中表现优异，而另一些区域则在整体评估中排名靠前。这种差异性反映了不同区域在生物经济发展中的独特优势和挑战。例如，在农业领域，西班牙的安达卢西亚地区表现突出，而渔业领域则以西班牙的加利西亚地区和冰岛为领先。这些结果为政策制定者提供了重要的参考，帮助他们识别那些在特定领域具有潜力的区域，并制定相应的策略。

### 区域排名与分析

通过应用TOPSIS方法，我们对八个选定国家的区域进行了详细的排名分析。在基准场景下，法国的法兰西岛地区（Ile-de-France）表现最佳，而在使用Shannon熵方法计算权重的场景下，西班牙的加利西亚地区排名靠前。这些结果表明，不同指标的权重分配会影响区域的排名，从而为政策制定者提供不同的视角和决策依据。

在经济类指标中，法兰西岛地区在多个子组中均表现优异，这与其强大的经济基础、创新能力和产业多样性密切相关。此外，德国的特姆洛德地区（Detmold）在木材产品和家具行业表现出色，这与其地理位置和资源禀赋有关。在社会类指标中，西班牙的多个地区排名靠前，反映出其在社会福祉、教育和健康方面的优势。在环境类指标中，西班牙的卡斯蒂利亚-拉曼查和阿拉贡地区表现突出，这与它们丰富的自然资源和环保措施密切相关。

通过这些排名，我们可以识别出那些在特定领域具有显著优势的区域，例如农业、渔业、食品加工、生物纺织品、造纸、生物化学和塑料制品等。这些区域的高排名不仅展示了它们在生物经济方面的潜力，还为其他地区提供了可借鉴的经验和最佳实践。

### 生物经济评估的挑战与未来方向

尽管本文的研究提供了有价值的评估结果，但在实际应用中仍面临一些挑战。首先，许多关键指标在欧盟区域层面的数据缺失，导致部分指标无法用于全面评估。其次，不同区域的经济结构和社会文化差异，使得某些指标在不同地区的适用性存在差异。因此，在未来的生物经济评估中，需要进一步完善数据收集体系，特别是针对地方层面（NUTS III）的数据。

此外，生物经济评估应更加注重跨学科和多维度的综合分析。这不仅包括经济、社会和环境指标，还应考虑技术创新、政策支持和国际合作等因素。通过更全面的评估框架，可以更准确地识别那些在生物经济转型中具有潜力的区域，并为政策制定者提供更有针对性的建议。

最后，本文的研究为未来的生物经济评估提供了基础和蓝图。通过扩展评估范围，纳入更多的欧盟国家，可以进一步提高评估的全面性和代表性。同时，随着数据的更新和新指标的引入，评估结果也将不断优化，为生物经济的发展提供更准确的指导和支持。