低碳转型背景下EU-27农业可持续性的权衡与可持续性画像：基于CVI、分层Fuzzy-BWM与加权MULTIMOORA的综合评估

《Sustainable Futures》：Agricultural sustainability across the EU-27: trade-offs and sustainability profiles in the low-carbon transition

　　

EU-27（欧盟27国）农业在低碳转型中呈现多样化的可持续性画像；环境与能源绩效是关键可持续性区分因素；高生产率可与显著的能源和排放压力并存；排名对中等变化稳健，但对结构性假设敏感；不同可持续性画像支持差异化政策分析。

研究背景：农业连接粮食安全、农场收入、农村生计、气候减缓、资源利用与土地管护，欧盟共同农业政策（CAP）亦体现收入与竞争力、气候行动、环境关怀、代际更新和农村活力等多目标。低碳转型要求农业在维持生产能力、经济可行性和农村韧性的同时降低碳与能源压力，但EU-27（欧盟27国）成员国在农场结构、资源禀赋、生产方向、收入条件和低碳技术采纳能力上差异显著。既有研究记录了农业可持续性与气候转型条件的跨国异质性，但较少在同一透明框架内整合指标相关性验证、专家可持续性优先级、多维国家比较和稳健性分析，能源相关条件与农村社会韧性亦未均衡纳入。Justas Streimikis与Astrida Miceikien?据此开展EU-27农业可持续性综合评估，旨在揭示跨国差异、经济—环境—社会权衡及可持续性画像，而非识别纵向转型路径。其意义在于提供条件明确、可比较监测和政策分析的框架，使总体排名与底层权衡同时显性化。

关键技术方法：研究人员从文献、欧盟政策与协调数据库构建25个候选指标（7经济、10环境、8社会）；由15个欧洲国家49名学术专家以四点评分开展内容效度指数（CVI）验证，I-CVI≥0.78者保留13个；后CVI剔除与土地生产率高度相关的农业增加值（r=0.974；r²≈94.8%）及可比覆盖不足的平均工资，最终保留11个指标（3/4/4）；年度指标取2018—2023年均值，农场结构调查（FSS）指标用2023年，数据来自Eurostat、EEA和农场会计数据网络（FADN）；由8个欧洲国家22份完整问卷开展两层模糊最优最劣法（Fuzzy-BWM，专家赋权方法）赋权，经三角模糊数、GMIR去模糊和几何均值聚合；以加权多目标优化按比率分析加全乘形式（MULTIMOORA，多准则排序方法）结合比率系统（RS）、参考点法（RP）和全乘形式（FMF），以Borda秩和合成；开展±10%权重、专家剔除/留一、指标排除、聚合规则、缺失数据和ε处理等稳健性分析；以加权Ward聚类作探索性画像，并以K-means和未加权Ward比较。

研究结果：
4.1 专家优先级与Fuzzy-BWM权重：CVI识别25个候选指标中13个达标，完整候选集S-CVI/Ave=0.813，13个达标指标平均I-CVI=0.903；后CVI筛选形成11指标。88个专家—区块组合均满足CR≤0.10，中位CR由社会区块0.031至维度与环境区块0.044。环境维度组权重最高（0.525），高于经济（0.251）和社会（0.224），19/22名专家将环境列为最重要。全球权重前三均为环境指标：可再生能源使用（A6，0.160）、农业温室气体（GHG）排放（A1，0.155）和能源强度（A5，0.139），合计45.4%；土地生产率（E1，0.105）为最高经济指标，农村贫困（S4，0.094）为最高社会指标，女性农场管理者（S3，0.033）最低。由此得出专家优先级显著偏向环境与能源维度。

4.2 加权MULTIMOORA排名：奥地利总排名第一（Borda=4），RS与FMF第一、RP第二；德国第二；瑞典第三（RS/FMF第二、RP第九）；希腊第四（RS第九、RP第三、FMF第五）；捷克与法国并列第五（Borda=18）；立陶宛第九。爱尔兰第27（RS第24、RP第27、FMF第27），其可再生能源观测零值仅在FMF中作小正数替代；马耳他第26、克罗地亚第25、荷兰第24。指标标准化绩效结构显示，相似总位次可由不同经济、环境和社会指标组合形成，荷兰即为高土地与劳动生产率并存高GHG强度、高能源成本及较弱可再生能源与有机农业表现之例。

4.3 敏感性与稳健性：单项指标权重±10%的22个情景与基线Spearman ρ为0.964—1.000；环境维度权重降10%时ρ=0.891、最大绝对位次变化8；等维度情景ρ=0.690、最大变化16。剔除含IQR标记ξ_q^*区块的6名专家后ρ=0.978；留一专家ρ=0.990—0.999、最大变化4。爱尔兰ε变化不改变其FMF位次、Borda分和最终位次；无FMF时ρ=0.993；排除S5时ρ=0.987、最大变化3；排除A5时ρ=0.952、最大变化5；排除A6时ρ=0.531、最大变化15，爱尔兰由27升至19；同时排除A5与A6时ρ=0.638，再排除S5时ρ=0.643；秩积聚合同ρ=0.996、最大变化3；仅观测值数据ρ=0.998、最大变化2。结论是结果对中等扰动、专家构成、聚合和缺失处理高度稳定，但对权重架构及关键能源转型指标纳入更敏感。

4.4 Fuzzy-BWM加权国家画像：k=2轮廓系数最高（0.461），将马耳他与荷兰同其余25国分开；k=3的Calinski—Harabasz最高（11.117）而轮廓系数为0.250，因兼顾区分度与解释性被保留为探索性画像。K-means与加权Ward中等一致（ARI=0.615），未加权Ward与加权解成员完全一致（ARI=1.000），表明三画像结构非权重机械生成。画像1（n=10；AT、BE、CZ、DE、DK、FI、FR、LU、SE、SK）为可再生能源与社会韧性画像，具较高A6、有机农业、年轻农民比例及较优农村/能源贫困表现，平均排名7.6（1—22），但不等同领导组（比利时总排名22）；画像2（n=15；BG、CY、EE、EL、ES、HR、HU、IE、IT、LT、LV、PL、PT、RO、SI）为较低可再生能源与社会韧性画像，平均A6和劳动生产率较低、贫困表现较差且内部异质，平均排名16.7（4—27）；画像3（n=2；MT、NL）为高生产率高集约画像，极高土地生产率伴随高能源成本、高GHG强度和高能源强度、低有机与可再生能源及较弱部分社会指标，平均排名25.0（24—26）。画像为描述性配置，非序数可持续性类别。

讨论与结论：讨论指出EU农业系统高度异质，排名仅为差异摘要，相似总位次可来自不同配置；生产率与环境强度存在明显权衡，高排名国家亦由不同优势结构达成；能源转型与社会条件是第二差异源，A6权重最高，其排除影响远大于A5；爱尔兰案例区分数值稳健与实质规格依赖；协调能源指标覆盖农业与林业，不能直接测农场层面可再生能源；农村与能源贫困反映农业调整的社会经济脆弱性。画像非领导者/落后者分类，聚类为探索性解释工具。稳健性表明结果对轻度数值与程序变化稳定，但对规范性权重结构和关键指标纳入敏感，Fuzzy-BWM权重是专家判断而非中性系数；专家为学术专家，不代表所有利益相关者；政策上支持差异化而非统一方案，CAP共同框架下需按国家约束组合设置优先级，且国家汇总结果不提供个体政策因果。结论部分翻译：该研究开发并应用了整合经济、环境和社会维度的EU-27农业可持续性评估框架，结合专家指标验证、分层Fuzzy-BWM赋权和MULTIMOORA评估，并以稳健性分析与探索性画像补充。结果表明EU-27农业可持续性高度异质，不能仅由经济绩效或环境结果代表；环境与能源相关指标获得最高专家权重，尤其是可再生能源使用、GHG排放和能源强度，而生产率与社会韧性仍为组成部分；一维优势可与他维弱项并存，相似总体结果可源于不同组合。稳健性分析显示比较结果对权重中等扰动、专家构成及若干方法选择高度稳定，但对环境绩效和可再生能源重要性等底层可持续性架构的实质变化更敏感，这一数值稳健与规范依赖之别是解释复合评估的关键。总体上，研究支持对EU农业可持续性采取差异化而非统一视角，低碳农业政策应考虑各国生产率、环境压力、能源转型条件与社会脆弱性的不同组合；该框架可显性化多维权衡并支持比较监测与政策分析，但其解释应受指标、专家优先级和聚合层级约束，未来可借纵向、区域或农场层面数据及更广泛利益相关者参与增强评估能力。