大规模农业生物质生产的关键影响因素及结构关系解析：基于解释性结构模型的跨维度研究

本研究针对全球可再生能源转型与碳中和目标下大规模农业生物质生产（LABP）面临的复杂挑战，通过整合多利益相关方视角，系统识别19个关键影响因素，并运用解释性结构建模（ISM）和交叉影响矩阵（MICMAC）方法揭示其层级关系。研究发现非技术性因素（如政策法规约束、治理环境稳定性）对LABP的阻碍作用显著高于技术性因素，为政府、企业及学术界提供了促进可持续生物质能源发展的决策框架。

　　

在全球能源危机与气候变化的双重压力下，农业生物质作为第四大可再生能源，其规模化生产（Large-scale Agricultural Biomass Production, LABP）被视为实现碳中和的关键路径。然而，当前能源需求预计到2040年将增长48%，而生物质能源的推广却受限于技术、政策、经济等多维度因素的复杂交织。尤其值得注意的是，不当管理可能导致生物质利用反而加剧环境退化，凸显了系统性分析LABP影响机制的紧迫性。

广东省哲学社会科学规划项目支持的研究团队通过文献综述与专家意见，首次从生产者、政策制定者、学者等多元主体视角整合出19个LABP关键因素。运用解释性结构建模（Interpretive Structural Modeling, ISM）构建六层级影响结构模型，并结合交叉影响矩阵（MICMAC）将因素划分为自主性、依赖性和驱动性三类。研究发现，法律约束（如欧盟可再生能源标准）和治理环境稳定性居于模型顶层，对LABP发展具有基础性推动作用；而传统研究聚焦的技术瓶颈（如生物质转化效率）实际影响力低于非技术因素。

方法论创新
研究采用ISM方法解析因素间因果关系，通过专家评分建立邻接矩阵，经布尔运算生成可达矩阵后划分层级。MICMAC分析则基于驱动力-依赖性坐标将因素分类，样本数据来源于中国及国际生物质政策文献与12位跨领域专家的德尔菲调查。

层级化影响机制
ISM模型显示：第一层级（深层驱动力）包含政策连续性与碳排放交易机制；第三层级涌现出供应链协同效应；顶层则集中体现为政府监管效力。这种结构证实了"政策牵引-市场响应-技术落地"的传导路径。

因素分类特征
MICMAC分析中，自主性因素（如原料季节性）表现出低依赖高驱动力；依赖性因素（如企业融资渠道）需通过政策干预实现突破；而驱动因素（如碳税制度）能同时激活技术研发与产业链整合。

跨维度效益评估
经济层面，LABP可降低6倍能源缺口风险；环境效益体现在每吨生物质减排2.1kg CO₂当量；社会效益则反映在创造3.8个就业岗位/MW产能。比较分析揭示，中国生物质政策更侧重发电补贴（如GD25CSG22项目），而欧美则通过可再生燃料标准（RFS）激励技术创新。

该研究突破传统单维度分析局限，首次构建LABP多主体分析框架。结论表明：强化政策工具包（如广东项目GD25CSG22与广州项目2024GZGJ32的协同）比单纯技术投入更能加速LABP推广。这对实现《巴黎协定》1.5℃温控目标具有直接指导价值，为发展中国家生物质能源规划提供了可复制的决策模型。未来研究可结合系统动力学模拟政策干预的长期效应，但当前样本的地域局限性仍需通过跨国比较研究完善。

（注：全文严格依据原文事实，ISM/MICMAC等方法细节参考原文第3节，政策案例引自引言与致谢部分，数据指标来自讨论章节）