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为解决农业发展带来的环境问题以及推动农业政策从传统向绩效型转变，研究人员开展欧洲基于 KPI 的农场级可持续性评估和监测系统研究。得出八原则和五步框架等成果，有助于推动可持续农业政策实施。
在全球范围内，过去几十年间，为了减少饥饿、促进经济发展，农业政策大力推动农业集约化、专业化、现代化以及扩大生产规模。这使得全球粮食产量以年均约 2.2% 的速度增长。然而，这种增长带来了一系列严重的问题。农业集约化导致肥沃土壤因侵蚀而大量流失，土壤质量下降；自然栖息地转变为农田，降低了栖息地质量和数量，生物多样性也随之减少；景观破碎化影响了物种栖息地和生物多样性；全球粮食系统产生的温室气体排放占全球人为排放的三分之一；在一些农业密集地区，氮和磷的流失污染了空气、土壤和水，造成陆地和水生生态系统的生物多样性丧失。这些环境问题不仅影响了生态系统服务，威胁人类健康，还降低了农业生产潜力，给养活全球不断增长的人口带来巨大挑战。
在欧洲，虽然环境政策致力于实现长期可持续发展目标，出台了一系列法规和激励措施来改善农业可持续性，但直接影响农民的农业政策往往侧重于基于实践的方法。而基于关键绩效指标（KPI）的绩效型政策在农业领域的应用潜力逐渐受到关注，它有望解决当前农业发展面临的困境，推动农业向可持续方向转型。在此背景下，来自国外的研究人员开展了关于欧洲基于 KPI 的农场级可持续性评估和监测系统的研究。该研究成果对于推动欧洲农业可持续发展、优化农业政策具有重要意义，相关论文发表在《Ecological Indicators》。
研究人员在开展研究时，主要运用了以下关键技术方法：一是综合分析大量文献，梳理现有农场级可持续性评估工具的特点和经验；二是借助欧盟推进的农业数字化进程，利用共同欧洲农业数据空间整合多源数据，为 KPI 的计算提供丰富的数据支持。
研究结果主要包含以下几个方面：
- 确立可持续发展目标：明确可持续性的概念，涵盖环境、经济和社会三个维度。通过自上而下的方式，依据欧盟和国家层面的可持续发展目标，确定农场级的可持续发展目标，确保系统与宏观目标相一致。
- 探索目标、数据和生产实践之间的联系：挖掘可持续发展目标与农场级、地理空间数据以及农业生产实践之间的关系。利用现有知识，找出衡量目标进展的关键数据点，并为决策支持系统奠定基础，帮助农民权衡可持续发展目标之间的利弊。
- 定义 KPI 并设定目标：根据第二步确定的因果关系，采用科学的方法定义 KPI，如基于过程的模型、实证和数据驱动的模型以及专家判断法等。同时，为不同农业部门制定相应的 KPI，并设定规范性目标值，确保实现这些目标能够有效遏制农业环境退化。
- 开发在线平台和用户界面：将理论研究成果转化为实际的在线平台，该平台与共同欧洲农业数据空间集成，能够计算 KPI 分数并提供决策支持。通过以用户为中心的设计原则，优化用户界面，提高系统的可用性和易用性。
- 分析、评估和调整基础模型：利用在线平台收集的数据，结合环境监测数据，评估 KPI 的相关性。如果发现环境质量未得到改善或恶化，则调整基础模型、KPI 及其目标值，以提高系统的准确性和有效性。
研究结论表明，基于 KPI 的农场级可持续性评估和监测系统为欧洲农业可持续发展提供了可行的路径。通过实施该系统，可以更科学地评估农场的可持续性表现，为政策制定者提供有力的决策依据，从而推动农业政策向绩效型转变，激励农民采用可持续的农业实践。然而，该系统在实施过程中可能面临一些挑战，如与现有政策的冲突、农民的接受度等。因此，需要采取相应的措施，如逐步调整补贴政策、加强与农民的沟通和合作等，以确保系统的顺利实施。总之，这项研究为欧洲农业可持续发展指明了方向，具有重要的理论和实践价值，为未来农业政策的制定和实施提供了新的思路和方法。
