《Cleaner Environmental Systems》：Mapping the Circular Economy: Insights from 2,701 Indicators
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本综述系统分析2701个CE指标，构建含6大领域（环境/经济/社会/循环性/技术/立法）的多级分类框架，提出CE-Core（核心循环策略）与CE-Plus（广义可持续性）新范式。研究发现指标分布不均，中观层面和定量指标主导，微观层面与社会维度指标欠缺。研究为CE与可持续发展目标（SDG）对齐提供标准化评估工具，推动循环经济从概念走向可量化实践。
系统框架构建与方法创新
本研究通过PRISMA系统文献检索，从106篇同行评审文献中提取2701个CE指标，建立包含6大领域、21个类别和118个子组的多级分类体系。创新性地引入混合标签法，通过"定量/定性/分析/复合"数据类型与"微观/中观/宏观"经济层级的多维标注，解决传统二元分类的局限性。更引入AI辅助验证机制，通过ChatGPT-4o对人工分类结果进行交叉校验，提升分类一致性。
核心概念：CE-Core与CE-Plus的范式创新
研究提出革命性的概念边界：CE-Core指标直接衡量循环策略（如再利用、再制造、回收），对应ISO 59020:2024核心循环指标；CE-Plus则涵盖支撑循环经济的广义可持续性维度。这一区分使循环经济测量从传统的"3R"框架扩展到完整的可持续发展评估体系。
结构性失衡与领域分布特征
数据分析揭示显著不平衡：循环性领域（833项）和环境领域（828项）占据主导，经济（508项）和社会领域（402项）次之，技术（98项）和立法领域（32项）严重不足。在循环性领域内，中下游策略（回收、再利用）指标过度集中，而上游预防性策略（拒绝、重新设计）指标稀缺，反映当前CE实践仍偏重末端治理。
跨领域深度解析
环境指标聚焦碳排放（21%）、能源管理（21%）和废弃物处理（20%），与SDG13（气候行动）高度契合但忽视土壤质量等系统性问题。经济指标突出企业发展（44%）与财务绩效（15%），微观层面过度代表而宏观维度不足。社会指标中福利保障（35%）和就业创造（20%）为主，但薪酬公平等公正转型关键指标缺失。
标签分析揭示方法论偏好
定量指标占绝对主导（62.3%），混合类型指标（22.1%）彰显CE测量的语境依赖性。经济层级分析颠覆传统认知：纯微观（18.1%）、中观（16.7%）和宏观（15.8%）分布相对均衡，而跨层级指标（微-中观12.2%，中-宏观10.1%）显著存在，证实CE系统的跨尺度互联本质。
行业覆盖度与NACE体系对照
指标开发集中在资源密集型行业（农业14%、制造业14%），而建筑业（4%）、交通运输（0.5%）等高影响部门指标匮乏。相较于NACE Rev.2分类，服务行业（金融、教育、医疗等）几乎未被覆盖，暴露CE测量与实践的关键脱节。
对循环经济未来的战略启示
研究表明CE指标已实质性覆盖所有可持续发展目标（SDG），但分布高度不均衡。这种"可持续性扩张"引发根本性质疑：CE应保持其价值保留的核心定位，还是演变为新的可持续发展伞形概念？通过STAI3RS原则（可扩展、透明、分析、可解释、可靠、可重复、稳健、系统）建立标准化映射方法，将成为协调CE与全球可持续发展议程的关键桥梁。
方法论贡献与实践应用
提供的Excel查询工具支持动态指标筛选与数据集扩展，使框架具备实践操作性。分类体系的模块化设计允许根据政策需求重新加权或重组指标，为不同应用场景提供定制化解决方案。这种可扩展架构为CE测量体系的持续演进奠定技术基础。
