《Ecological Indicators》：Biodiversity-inclusive insurance for supply chains: Assessing positive ecological impacts through a novel MCDM method
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全球供应链因生物多样性丧失而面临日益严重的破坏，这削弱了气候调节、水资源管理和授粉等重要的生态系统服务。尽管这种风险日益增加，但传统的保险模型往往未能纳入生态维度，限制了其在缓解供应链对生态变化脆弱性方面的有效性。本研究通过开发一个结构化框架来评估明确考虑生物
全球供应链因生物多样性丧失而面临日益严重的破坏，这削弱了气候调节、水资源管理和授粉等重要的生态系统服务。尽管这种风险日益增加，但传统的保险模型往往未能纳入生态维度，限制了其在缓解供应链对生态变化脆弱性方面的有效性。本研究通过开发一个结构化框架来评估明确考虑生物多样性相关风险的保险模型，从而填补了这一空白。主要贡献在于定义了四种以生物多样性为核心的新型保险模型：生物多样性挂钩保险（BLI）、基于生态系统的保险（EBI）、参数化生物多样性风险保险（PBRI）和生物多样性风险供应链中断保险（SCDI-BR），并确立了涵盖生态、财务、运营和监管维度的十二项综合标准。为了支持模型选择，该研究引入了一种新型多准则决策（MCDM）方法，即基于余弦相似度的非对称线性评估方法（ALECSA），该方法整合了利益相关者的非对称偏好和惩罚因子。基于物流、保险、生物多样性和政策领域的专家评估，使用最优-最劣法（BWM）确定了准则权重。所提出框架的应用表明EBI是最有效的模型，其次是BLI、PBRI和SCDI-BR，并且研究结果使用现有的MCDM技术进行了验证，证实了结果的稳健性。多项准则作为反映积极生物多样性影响的生态指标发挥作用，如风险降低、与可持续发展目标的一致性以及积极的生态实践，这凸显了在气候压力下将生物多样性考量纳入供应链风险管理的重要性。
全球供应链日益复杂且相互关联，使其面临从运营中断到环境灾害的广泛风险，对经济稳定产生显著影响。生物多样性退化对供应链稳定构成额外威胁，因为生态失衡可能导致传统风险管理框架无法捕捉的意外中断。随着自然系统退化，供应链所依赖的生态系统服务（如气候调节、水过滤和授粉）受到损害，引发具有深远运营和财务后果的中断。生物多样性丧失和气候变化不仅通过向更环保技术过渡的脱碳过程，而且通过影响农业生产力等挑战对供应链造成重大破坏。这些风险具有非线性和不可预测性，且气候与自然之间存在内在相互依赖性，使得难以将生物多样性相关风险与气候变化相关风险完全区分开来。尽管传统保险框架往往忽视生物多样性和气候影响，扩大了供应链的韧性差距，但现有研究存在明显不足：生物多样性影响与供应链风险仍被分开对待，缺乏结合生态和财务指标的混合框架，且缺乏将抽象的生态“保险价值”转化为可实际操作的金融产品的系统性评估方法。为了解决这些问题，研究人员开展了这项研究，旨在建立一个结构化框架，用于评估和选择关注生物多样性的供应链保险模型。研究定义了四种保险模型，并指定了涵盖生态、财务、运营和监管维度的十二项评估准则，同时开发了一种新型多准则决策（MCDM，一种用于在多个相互冲突的准则下进行决策的结构化方法）方法进行排名。结合最优-最劣法（BWM，一种需要较少两两比较且能产生更一致权重的准则权重确定方法）的权重和多学科专家的评估，该方法将EBI排在首位。该研究发表在《Ecological Indicators》上，其重要意义在于理论上将生物多样性重新定义为供应链风险的独立组成部分；在方法论上引入了能够捕捉决策者权衡收益与损失的非对称评估方法；在实践上为保险公司、政策制定者和物流管理者提供了具体的、数据支持的决策工具。
研究采用了BWM确定准则权重，并引入了基于余弦相似度的非对称线性评估方法（ALECSA，一种基于距离利用非对称余弦相似度反映利益相关者优先级不平衡的新型决策方法）对备选方案进行排名。样本队列来源为由27名欧洲学术和实践背景专家组成的跨学科小组，涵盖供应链与物流、保险与风险管理、环境法规与政策分析以及生态经济学与MCDM领域，且要求在相关领域至少具有10年专业经验。研究通过ALECSA计算了各方案与理想、非理想及平均解的余弦相似度，并设置了非对称因子为0.7，惩罚因子为0.4。
5. 结果与验证
通过应用所提出的评估框架，结合专家打分与BWM权重计算，研究得出了各模型的综合得分：EBI得分为0.619，BLI为0.617，PBRI为0.595，SCDI-BR为0.528。排名主要取决于积极影响指标：EBI在生物多样性风险降低、与可持续发展目标的一致性和鼓励积极措施方面一直处于领先地位，反映了其对生态系统恢复的依赖；而PBRI和SCDI-BR得分较低，因为它们的机制是对中断做出反应而非预防。验证结果表明，八种现有MCDM技术均重现了相同的排名，证实了结果的收敛效度。敏感性分析测试了十六个情景，结果表明排名主要对C1权重的急剧下降和低惩罚因子值敏感，但在大多数情景下排序保持不变，证实了结果的稳健性。
6.1. 结果的解释
研究结果表明，EBI之所以领先，是因为其作为一种主动模型，通过基于自然的缓解措施提升了生态系统韧性，而PBRI和SCDI-BR属于反应性模型。积极影响指标在评估中捕捉了前瞻性的生态能力，使评估能够记录生态价值而不仅仅是财务保护。这符合既定的生态经济学原则，即维持生态系统功能可以替代并在事后优于财务补偿，研究将这一原则从生态系统层面直接扩展到了供应链保险工具。
6.2. 理论贡献
研究将生物多样性重新界定为供应链风险的独立组成部分，并将生物多样性保险价值的生态经济学文献与供应链风险管理的运营文献相结合。通过将生物多样性作为保险对象并定义积极影响指标以捕捉生态增益而非仅仅避免损失，扩展了该问题的理论框架。
6.3. 方法学贡献
研究引入了ALECSA方法。其适用于该问题的原因在于它基于余弦相似度而不是距离进行排名，响应了标准向量的方向而不是其大小，适合语言量表得出的评估。它通过由分析人员设置非对称因子和惩罚因子两个参数的非对称聚合，比较每个备选方案与理想、非理想和平均参考解，使决策者能够直接表达对生态下行风险的重视，而传统对称技术无法做到这一点。
6.4. 实际意义
对于保险公司，该框架为设计和定价生物多样性挂钩产品提供了结构化基础；对于供应链管理者，提供了一种将保险选项与运营和生态风险进行比较的方法；对于政策制定者，主动模型的强劲表现支持了奖励与可衡量生物多样性结果相关的保险的激励措施。这符合《昆明-蒙特利尔全球生物多样性框架》和《欧盟生物多样性战略》等全球和欧洲战略目标。
6.5. 局限性
研究的权重和评估依赖于专家判断，受到小组组成的影响；框架假设能够获得可靠的生物多样性和运营数据，而不同地区和部门的数据质量存在差异；排名输出取决于需要仔细校准的惩罚参数；定量结构只能部分捕捉生物多样性丧失的定性和社会生态维度。
讨论部分总结与研究结论翻译
综合讨论来看，该研究成功地构建了一个连接生态风险与供应链韧性的评估体系。通过将积极影响指标纳入评估，研究将焦点从单纯的损失补偿转移到了生态增益与主动预防上。尽管存在数据获取与参数校准等局限性，研究框架不仅验证了EBI等主动型保险模型的优越性，还提出了一种能够处理生态下行风险的非对称决策方法。研究结论表明，EBI因其主动的、基于自然的缓解措施而成为最有效的模型，BLI紧随其后，而PBRI和SCDI-BR因其反应性取向而不太受青睐。通过八种既定方法和十六个情景的敏感性分析进行的验证证实了排名和该方法的稳健性。这些发现表明，与生物多样性相关的风险可以被纳入与财务和运营风险相同的评估框架中，并且这样做始终有利于预防而非补偿。该研究为比较此类工具提供了具体、可测试的基础，并引入了积极影响指标来评估基于生态增益而非简单减少损失的政策。将生物多样性重新界定为保险可以积极保护和恢复的资产，是本研究对供应链风险研究的核心贡献。未来的工作应使用动态、空间明确的生物多样性监测数据在实时决策环境中验证该框架，并可将ALECSA框架扩展到模糊、灰色或粗糙集环境中。
