《Sustainable Production and Consumption》：Rethinking eco-efficiency in agri-food system: A bibliometric synthesis of eco-efficiency metrics and frameworks to integrate nutritional indicators
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生态效率（eco-efficiency）已成为引导农业食品系统（agri-food systems）可持续转型的重要框架，但其在价值链阶段和维度上的应用仍不均衡，且在方法上高度碎片化。本文对2015–2025年间132项生态效率研究进行了综合综述；这些研究依据
生态效率（eco-efficiency）已成为引导农业食品系统（agri-food systems）可持续转型的重要框架，但其在价值链阶段和维度上的应用仍不均衡，且在方法上高度碎片化。本文对2015–2025年间132项生态效率研究进行了综合综述；这些研究依据国际标准化组织（ISO）14045原则识别和筛选，并辅以前沿方法（frontier-based approaches）。文章按方法、指标、价值链阶段、商品、地理区域和价值维度进行分类。研究发现，基于比值（ratio-based）和环境—经济（environmental–economic）评价占据主导，且研究显著集中于生产阶段。尽管对多维可持续性评估的需求日益得到认可，营养和产品质量指标仍显著不足，仅占文献的一小部分。然而，标准化、可解释性以及将面向消费者和营养敏感的指标整合进单分值比值指标（single-score ratio metrics）方面仍存在差距。研究人员提出了一个框架，详细说明研究优先事项，以将营养和质量为基础的生态效率重新定位为能够为食物系统转型提供信息的决策相关可持续性指标。针对这些局限，研究人员开发了营养敏感型生态效率框架（nutrition-sensitive eco-efficiency framework），将营养质量重新定位为可测量的价值函数（value function），并探索前沿方法和可解释方法作为合适的指标引擎。所提出的框架明确以决策为导向，适用于生产、加工、消费和畜牧系统（livestock systems），能够支持基准比较（benchmarking）、政策评价（policy evaluation）和面向消费者的决策支持（consumer-facing decision support）。因此，本综述为研究人员、实践者和政策制定者提供了一个决策导向框架，以设计同时最小化环境影响、最大化经济可行性并改善人类健康结果的农业食品系统。
农业食品系统面临在满足增长人口营养需求的同时最小化环境与经济足迹的挑战。食品和饮料行业环境影响显著，占全球温室气体排放的20%–30%。向可持续采购、生产和加工转型可能带来社会经济不公、消费者误解、价值链不平等、供应链碎片化和食品价格上涨等意外后果。生态效率（eco-efficiency，EE）由世界可持续发展工商理事会于1992年推广，OECD将其进一步定义为满足人类需求的资源利用效率，ISO 14045提供了原则、要求与指南。传统生态效率计算多聚焦经济价值和环境影响，营养质量与消费者偏好纳入不足；现有方法缺乏统一结构，尚未将营养质量作为传统生命周期生态效率评估中的核心价值函数。因此，Jo?l Mongeon、Ebenezer M. Kwofie、Derrick Allotey、Prince Agyemang 和 Martina Ndu-Kanebi 等研究人员系统评估现有模型，识别指标适用性，构建营养敏感型生态效率框架，以整合环境绩效与基于营养质量的价值，覆盖农业食品系统生命周期，并提出原则与实施路径。研究结论表明，当前应用不均衡、偏窄且常与营养和品质目标脱节；营养敏感型生态效率可作为决策相关指标，支持政策、管理和消费者层面的可持续干预。
技术方法方面，研究人员遵循PRISMA程序，以Scopus数据库为来源，检索2026年1月1日至2月28日，限定2015–2025年英文同行评审期刊；检索词为“eco-efficiency”，限定Agriculture and Biological Sciences，初始返回4669条记录；依据ISO 14045原则和七类标准进行标题与摘要筛选，纳入后续分析（摘要与结论称132项研究，方法部分称134篇文章）。关键技术包括比值法、数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）、随机前沿分析（Stochastic Frontier Analysis，SFA）、自由处置壳（Free Disposal Hull，FDH）、松弛型测度（Slack-Based Measure，SBM）和双曲线距离函数（Hyperbolic Distance Function，HDF）等，并按方法、指标、价值链阶段、商品、地理区域和价值维度分类。
4.1 指标分类。4.1.1 产品系统价值与环境指标：478个指标中，环境指标占56.1%，货币价值占27.2%，功能价值指标占9.0%，其他/社会指标占7.7%。货币维度以净收益/利润为主，81项研究报告；成本/运营成本16项，增值9项，NPV/投资8项，补贴/支付6项，价格/市场价格6项。环境指标中，全球变暖潜势（Global Warming Potential，GWP）/气候变化84项，能源需求/累积能源需求（Cumulative Energy Demand，CED）44项，水足迹27项，其他生命周期评价（Life Cycle Assessment，LCA）聚合指标22项，毒性相关指标21项。4.1.2 功能与其他产品系统价值指标：非货币产品系统价值证据稀疏，仅23%（31项）报告功能价值指标，仅11%（15项）同时报告货币和功能指标；最常见功能指标为产量5项、能量密度3项、热量2项，蛋白产量、蛋白密度、蛋白纯度、多酚、益生菌、维生素C、风味等各见于单项研究。社会指标以劳动相关指标为主19项，社会人口控制变量见于5项研究。4.1.3 指标时间演变：净收益/利润从2015年增至2023年峰值16项后下降，NPV、补贴等每年2–4项；GWP/气候变化从3项增至2024年14项，能源/CED在2021年峰值11项；水足迹等稳定在每年3–5项；LCA聚合指标在2020年峰值后下降。
4.2 数据分布。4.2.1 时间分布：2015–2017年每年4–10篇，2025年增至19篇；2019和2024年有下降，但未建立因果联系。4.2.2 价值链分布：生产阶段占70%，消费和废物管理占4–5%，食品质量占1%；环境—经济关系主导，营养和社会维度仅占1–12%，表明生态效率仍主要被视为环境—财政二元权衡。
4.3 生态效率模型分布：比值法与ISO 14045一致并占主导，多属描述性、静态和二元评分；DEA出现代表向多维基准转变，LCA–DEA混合模型尝试协调高分辨率环境清单与前沿优化；随机方法和非凸优化模型稀缺；有界调整测度、FDH、系统动力学和机器学习应用少。
4.4 商品类型分布：谷物最多，占32.82%，但多限于生产阶段；其他类占19.85%，社会指标参与接近其他主要商品组的两倍；果蔬占19.08%，废弃物问题突出，且是唯一考虑国际贸易的部门；乳制品占16.79%，环境—经济效率占68%，营养类文章不足1%；肉类占11.45%，73%使用ISO 14045比值法与环境—经济效率分析，仅两篇关注营养生态效率，且针对mealworms和fisheries，忽略消费量更大的畜牧产业。
4.5 空间分布：研究集中于东南亚、西欧和北美，非洲、东欧和澳大利亚不足。中国13项、泰国11项、意大利11项、伊朗10项、西班牙8项、印度7项、加拿大7项。亚洲和欧洲各14国，非洲6国，南美4国，北美4国，澳大利亚1国。与FAOSTAT 2023比较，全球前10大农业出口国中9个被代表，比利时缺失，荷兰代表性低；俄罗斯无生态效率文章。欧洲强调乳制品和其他食品，多集中于生产阶段并遵循ISO 14045；英国约75%文章关注加工，尤其糖果；意大利果蔬研究显著。亚洲集中于谷物、果蔬，DEA和SFA使用较多。美洲分布较均衡，北美偏肉类和乳制品，南美偏谷物、果蔬和其他食品。非洲多关注生产阶段，仅一项涉及分配，主要研究果蔬和肉类，三项使用DEA。整体显示全球北方优化增值，全球南方仍难以建立农场门基线。
4.6 营养指标研究分析：少数研究分析营养和产品质量生态效率，多数（10项中4项）聚焦宏量营养素，尤其蛋白，如脂肪-蛋白质校正乳（fat- and protein-corrected milk，FPCM）；3项纳入生化性质与风味/物理属性。地理集中于加拿大4项。研究偏向供应侧，多在养殖阶段，仅一项在消费层面。商品涵盖动物产品、昆虫、植物蛋白、水果和主粮，但畜牧、乳制品和主粮谷物覆盖不足。
讨论部分表明，出版频率增加但方法多样性增长慢，比值法持续主导；气候指标日益主导，能源指标相对下降，净收益/利润仍是主要价值指标。传统比值指标难以评估多维营养质量，需要多维替代。聚合营养分数如健康饮食指数（Healthy Eating Index，HENI）或Food Compass Score可桥接聚合差距，但单分值降低透明度并掩盖权衡；多维比率（Multidimensional Ratio，MDR）可同时纳入营养和环境维度，但权重、标准化和聚合主观，且可因最大化营养或最小化环境而掩盖权衡。前沿方法中，LCA+DEA的范围调整测度可克服简单比值缺陷，但解释和标准化不足；FDH少假设但对异常值敏感且结果不稳定；HDF符合ISO 14045目标但缺乏跨商品相对基准；全球Malmquist–Leuenberger（Global Malmquist–Leuenberger，GML）适合动态和联合期望/非期望产出，但多作为补充；SFA适合处理外部性和噪声，但受函数形式限制；效率分析树（Efficiency Analysis Tree，EAT）结合前沿效率与决策树，可处理多维营养输出、无需先验权重并处理商品异质性，被认为最有前景。研究人员提出营养敏感型生态效率框架，将环境压力作为输出域，价值域包括营养质量、产品品质、经济绩效等，指标引擎可用前沿、比值、参数或多维方法，支持政策评价、技术基准和消费者决策。操作路径包括加工层面以多维营养和功能质量输出对基准环境压力，消费层面整合饮食健康与环境影响，使用残疾调整生命年（disability-adjusted life years，DALYs）、标签和DISH平台，畜牧层面以蛋白或热量相对排放和资源使用进行系统比较，并采用饲料优化、遗传、作物整合、再生放牧和添加剂等策略。
结论翻译：生态效率对推进可持续农业食品系统仍关键，但本综述表明当前应用不均衡、偏窄且常与营养和品质目标脱节。132项研究显示环境—经济评价方法基础强，但社会、营养和产品质量价值指标整合仍有差距。多数评价集中于生产阶段，对消费和废物关注有限。与ISO 14045:2015一致的比值法和DEA易用，却难以捕捉食物系统可持续性的多维性质。空间异质性明显，非洲、澳大利亚和美洲部分地区覆盖少。商品代表性不均，营养敏感型生态效率评估对主粮、乳制品和高环境影响畜牧系统有限。仅部分研究纳入营养质量指标。MDR、DEA前沿方法和EAT等新工具有望扩展生态效率框架，解决标准化、指标聚合和可解释性问题，并支持更公平的跨商品比较。EAT因能同时处理多环境压力与营养/质量输出且无需先验聚合而被推荐。未来研究应扩展谷物评估至增值强化和饮食结果，果蔬优先废弃物生态效率，乳制品转向营养生态效率，畜牧系统应用于中低收入国家。总之，需要将营养和品质为基础的生态效率重新定位为决策相关指标，并协调方法指南、扩大商品覆盖、建立清晰数据集、关注下游价值链阶段，以设计同时减少环境影响、增强营养结果并维持经济可行性的食物系统。
