循环经济指标的多变量分析：可持续发展评估与政策启示

本研究针对循环经济(Circular Economy, CE)指标体系构建的科学性问题，来自国际研究团队通过多变量统计方法系统分析了资源生产率(Resource Productivity)、物质循环率(Material Circularity Indicator)等核心指标间的交互关系，发现碳足迹(Carbon Footprint)与生态效率(Eco-efficiency)存在显著非线性关联，为制定区域差异化循环经济政策提供了量化依据。

　　

这项研究采用先进的多变量统计技术对循环经济(CE)核心指标进行了系统性解构。通过主成分分析(PCA)和偏最小二乘回归(PLSR)方法，揭示了资源生产率(RP)与物质循环率(MCI)之间存在动态平衡关系。特别值得注意的是，研究团队发现当碳足迹(Carbon Footprint)超过阈值2.3tCO₂/capita时，生态效率(Eco-efficiency)会出现平台期效应。研究还创新性地构建了包含12项指标的评估矩阵，其中废弃物再生率(Waste Recovery Rate)和工业共生指数(Industrial Symbiosis Index)展现出显著的空间异质性特征。这些发现为制定区域特异性循环经济发展路线图提供了重要数据支撑。