DPSIR测度框架下生态系统服务指标化研究

夏仕亮， 段婧婧， 范婷婷

(1.淮阴师范学院 经济管理学院， 江苏 淮安 223001； 2．河海大学 商学院， 江苏 南京 210098)

【经济·社会·管理】

DPSIR测度框架下生态系统服务指标化研究

夏仕亮1，2， 段婧婧1， 范婷婷1

(1.淮阴师范学院 经济管理学院， 江苏 淮安 223001； 2．河海大学 商学院， 江苏 南京 210098)

生态系统服务研究是生态文明建设的基础性工作之一。生态系统服务指标化是人与环境复杂系统研究的重要内容，也是为了满足生态资源开发与保护政策制定的实际需要。具体到生态系统服务指标制定与挑选环节，相关主体需要考虑生态系统服务指标的分类逻辑、表述方式、复杂程度，特别是要能与实际应用过程契合。为了增强生态系统服务指标化的内在逻辑关系，建议引入DPSIR框架，将生态功能、生态服务供给、人类福祉连接起来，强化指标系统设定的统一性。生态系统服务指标有效性的提高，可以从增进指标与指标化对象内在关系的理解，重视生物多样性、生态功能、生态系统工程及生态商品与服务供给联系的分析，增进指标系统构件逻辑衔接，提高指标框架制定的公众可理解性，增强指标设定政策与过程透明性，减少指标设定偏差，加强对指标不确定性风险研究等方面入手。

生态系统服务；指标化；DPSIR框架；生态功能

一、引言

党的十八大召开以来，生态文明建设再次成为热点话题。从党的十五大提出“可持续发展目标”，十六大提出建设资源节约、环境友好型“两型社会建设”，十七大明确提出“建设生态文明新要求”，十八大提出努力建设“美丽中国”目标，可以看出，人与环境的关系日益受到重视。人类社会从农业文明进入工业文明以来，社会生产力空前解放，劳动生产率得到极大提高，物质资料、消费资料日益丰富。从世界范围内来看，工业化成为众多欠发达乃至发展中国家摆脱贫穷的不二选择，在工业化过程中，往往以放任环境破坏、过度开发自然资源换来经济的快速发展。事实与经验证明，高能耗、高污染的粗放型发展模式是难以持续的。所以，如何适度开发资源，保护环境，就成了众多社会、经济决策面临的难题。

基于成功破解现实社会经济发展困局与应对未来发展不确定性的需要，生态经济学理论得到快速发展。生态经济学主要研究生态系统与经济系统两者之间的关系，而这两者之间的关系是全球社会广泛关注的诸如财富资源分配不均、可持续性、全球变暖、物种多样性丧失等问题的根源，生态经济学运用经济学方法研究经济活动对环境与生态的影响，也包括用其他新的方法研究生态、经济系统之间的关系[1]。生态经济学的重要研究内容之一是生态系统服务研究。从西方国家研究历程来看，19世纪末期国外的生态学及其分支学科就已有关于生态系统服务功能的报道；然而由于受到科学水平、技术手段的限制,当时的认识只能停留在较低层次的定性描述阶段。20世纪70年代左右,生态系统服务概念经过Holdren和Ehrlich等人的探讨和扩展后得以提出,并逐渐为人们所接受和普遍使用。20世纪90年代以后,国外的一些生态经济学家对生态系统服务经济价值的综合测算进行了探索,尤其是Costanza、Daily等人以及联合国等有关机构与国际组织为此作出了重要贡献。

虽然我国早在古代就有对生态系统服务功能零散的感性认识与实践,但是从科学的高度对生态系统服务的价值研究活动开展较晚。20世纪80年代以后,我国生态系统结构与功能的定位观测研究开始向纵深发展[2]。20世纪末,中国的一些生态学和生态经济学研究者对生态系统服务功能及其评价理论、方法和实践应用等方面进行了初步探索,特别是21世纪以来,在不同尺度、不同地区和不同类型的生态系统服务方面开展了大量基础性研究工作,积累了丰富的数据资料,取得了一些有价值的研究成果。中国工程院院士李文华认为，生态系统是由植物、动物和微生物群落和它们的无生命环境交互作用形成的一个动态复合体；生态系统具有多种服务功能，在提供多种产品、维系生命支持系统、保持自然系统的动态平衡方面，起着不可替代的作用。它具有产品功能、调节功能、支持功能；此外，它还有文化功能，提供文化多样性、精神和宗教价值、教育价值、美学价值、文化遗产价值、休闲旅游价值等。总之，生态系统服务对人类的安全、健康、维持高质量的生活和良好的社会关系具有重要作用[3]。

2011年中国政府在第七次全国环保大会上明确将提供基本的环境质量作为政府履行提供公共产品的基本公共服务职能，首次明确各级政府具有提供合格环境产品不可推卸的职责，将生态环境质量纳入公共产品范畴，明确了生态系统服务的显性价值。这些工作对于正确认识生态资产、积极实施生态保护措施起到了极大的促进作用。生态系统服务科学研究与政策制定过程中，涉及诸多经济、环境变量术语的定义与指标测度问题。准确地设置和量化生态指标需要考虑解决两个问题。一是指标术语的准确定义与设定问题。模糊的专业术语在应用时，往往需要研究者花很大精力去界定，其中包括一些大众耳熟能详的名词，诸如生物多样性、荒漠化、干旱区、植被、群落同质化等。如果指标术语定义出现偏差，会使得依赖于特定变量术语的理论无法进行验证，甚至会带来交流沟通上的障碍，特别是在基于具体协定利益存在分歧时，各方倾向于接受有利于各自利益的解释。二是人与环境系统存在极为复杂的内在联系，如何构建分析框架使得生态系统服务指标设定更具系统性与统一性。

二、生态系统服务指标设定研究回顾

生态系统服务指标主要应用于社会、生态、经济问题的决策，国外学者称之为“边界标识物”。Star和Griesemer(1989)将“边界标识物”定义为“横跨数个社会领域满足众多信息主体需要的分析性概念”。边界标识物因为在不同社会领域内被转化、识别，因此既要满足科研人员的学术规范性要求，又要能满足政策制定的实务性要求。然而边界标识物毕竟因连接不同使用主体而具备特定情境下的概念延伸性(plasticity)，从而会使得学界与政界对于指标含义的理解产生差异和分歧[4]。Porksen(1988)认为，除了延伸性之外，指标设定还面临同一性与差异性程度的取舍问题，指标设置要考虑到延伸与个性的均衡[5]。一个指标与其他指标在定义的属性上相似度越近，则应用的领域越宽，指标个性化越弱，会导致指标间含义的混淆和模糊。指标模糊会带来诸多同义反复的问题，给经验科学研究、监测与评估生态景观多样性带来界定和应用上的困难。指标概念越宽泛，政策性指引被误读的风险会越高。政策制定者如果在应用指标时没有清晰界定其含义，那么可以认为指南应用工作方面还存在瑕疵(Loughlin,2002)。

Henpel(1952)根据亚里士多德“属加种差”的传统逻辑定义法，认为指标定义应该包括两部分：“属”主要考虑被定义对象属于哪种宽泛的大类，而“种差”则考虑如何抓住其典型特征，以便将其与大类中的其他客体区分开来[6]。从表述方式来看，指标可分为描述性与规范性两大类。描述性指标旨在反映被定义对象属性(Zehlius-Eckert,1998)，描述系统状态(Walz,2000)，分析环境变化(McGeoch,1998)。Zehlius-Eckert(1998)认为，指标与被定义对象之间应该存在高度相关性，这种定义方式比仅描述系统状态变量的指标定义更加严格，强调了指标的“描述”“反映”“代表”功能，而且还要求指标与被定义客体之间存在直接因果关系[7]。McGeoch(1998)认为，生态指标应该反映生物界某个或某些物种的状态，或者反映环境变化对生态群落或系统的影响，或者反映特定区域中具体分支类属多样性的变化[8]。这种定义方式开启了生态指标在评估环境状态、环境变化、生物多样性方面的广泛应用。规范性指标主要包括预设型指标(prescriptive indicator)与评估型指标(evaluative indicator)，预设型指标主要依赖那些直接受到管理行为干预的属性，评估型指标主要基于管理行为带来的变化。预设型指标与评估型指标经常相互配套使用。Rempel(2004)利用规范性预设指标(森林粗死木残体数)测度森林生态栖息地未来的状况，测试最终是否达到预定的环境状态[9]。预设型指标物种通常是焦点型物种(Lambeck,1997)或伞型保护种(Roberge&Angelstam,2004)。除了描述性与规范性指标以外，学者在实际运用中还经常进行混合指标(mixed indicator)设置。Noss(1990)认为，指标是向公众提供诸如生物多样性终值时的可测度替代物[10]，指标的选择依赖于具体政策与管理问题的提出。此项定义对于指标的描述性与规范性功能没有清晰界定。一方面，强调环境终值的可测度性，另一方面也强调终值参数的公众可理解性，这使得很多基于研究兴趣而设定的自然科学指标无法保持“中性”价值。Alfsen和Sabo(1993)认为，环境指标通常用反映环境或状态的数值来指示，指标主要起到提供有关测量或观察对象参数值或统计值的信息的作用[11]。因此，指标很少仅仅是一个数值，应该提供在特定背景下指标的推测值。一般认为，描述性指标多用于表达科学目标设定，而规范性指标多用于政策目标设定，强调指标选用时应该联系具体环境背景对指标值进行分析。

指标化对象复杂程度也是指标设置时需要加以考虑的。单一指标一般从一个维度，反映单独、短期的状态变化。复杂指标系统一般是多维度，集成反映较大时空、较大范围，囊括不同领域的信息。通常认为指标化过程需要对指标化对象进行抽象，指标设置预期能够最大程度反映指标化对象的复杂属性。例如，经常使用某一特定种群丰富度作为生物多样性指标，但这至多能反映被考察不同种群间相关性关系，并不能反映在种群丰富度之外其他维度，诸如不同指标层次下特定生态过程、生态结构的生物多样性特征(Pearman&Weber,2007)。从指标时空性角度来看，一般希望构建的物种指标能够提供较长时期、涵盖环境变迁的信息(Zonneveld,1983)。对于跟踪生态系统变化，Karr(1991)提出了理想指标概念，并认为理想指标应该是复合指标系统，它对人类社会施加于生态系统的各种压力极为敏感，同时也能感受到自然界变化对生态圈的影响[12]。指标是否能够跨时期集成地提供信息，一般不作为物种指标的共同属性。因为很多场合，指标系统对单个因素与环境急剧变化中的敏感性要求较高(Franzle,2006)。为了识别压力因子，应特别关注的是：物种指标只对某一因素敏感，而对其他因素不敏感。Zehlius和Eckert(1998)认为，如果指标与被指标化对象之间存在直接或者单项因果关系，从而反映为他们参数值之间的高度相关性，这可以评价出指标设置的优劣程度[13]。

三、生态系统服务指标DPSIR框架

完善的生态系统服务分析框架是指标化工作的重要基础。指标化框架的构建依赖于对人与环境系统的理解，而该系统又由充满交叉联系、存在多项因果关系的复杂构件组成，所以基于不同角度或者依据，框架的建立会存在差异。目前能够将人与环境系统关系有序结构化、得到广泛认可的是驱动—压力—状态—影响—响应(简称为DPSIR)理论框架(Borja,2006;Burkhard,2008;Degroot 2010;Vanoudenhoven,2012)。DPSIR框架单个构件体现为在环境管理与监控中存在动态因果关系。DPSIR框架的基本观点认为，社会、人口、经济发展、生产消费模式变革等作为驱动因子(Driver)会给环境生态带来压力(Pressure)。这些压力源主要包括人类活动中的污染物质排放，自然界中有机无机资源、土地、能源的消耗从外部输入环境系统。Burkhard和Muller(2008)认为，全球气候变化因素也应该在压力因子系统中占有特殊位置[14]。各种输入及压力会改变环境系统的状态(Status)，主要指发生在特定环境方面、物理方面、生化方面的各种变化。这些变化的产生，对人类与自然系统的影响(Impact)就会产生，主要体现为社会经济系统中的生态系统服务供给发生变化。最后，基于这些动态变化对人与环境系统产生的负面影响，为了最小化这些负面影响，社会与政府方面应采取相应的措施去响应(Response)这种变革。

图1 基于DPSIR框架的人与环境自适应管理系统

除了展示DPSIR构件之外，从图1还可以看出，基于Haines-Potschin生态系统服务的环状流程图，环境状态描述(生态系统与生物多样性)与人力系统(人类福利)被视为自适应管理循环的两部分。在DPSIR框架中，状态要通过一些生态属性的生物结构与过程变量反映(连接于生态系统功能的环状构件)，他们被理解为生态系统服务的基本供给者。从影响方面看，我们可以将生态系统服务对人类福利影响与其自身价值进行区别对待。

四、生态系统服务指标优化的主要途径

(一)拓展指标与指标化对象因果相关关系的背景知识，以便更准确地理解指标与指标化对象之间存在的联系。从DPSIR框架来看，指标的基本要求是能够综合反映被考察压力、状态及影响的相关性。其前提是这些关系必须要被理解透彻并清晰表达出来。否则，如果指标化对象信息掌握不够充分，相应的测度指标与管理策略也很可能会失效。生态系统服务定量化研究需要充分的信息支撑，但就需求角度而言，有时信息供给是不够充分的，所以只能通过变量集来综合反映指标化对象。特别是有时因为量化数据缺失，只能用替代指标表示。有时当指标化对象本身比较复杂时，往往指标只能局部反映指标化对象的部分属性。指标提出者和使用者应该关注到，对于生态系统服务而言，综合性指标集合能够反映更多的指标化对象范围而不仅仅只能指示某方面单一特性。这种需求在权衡不同生态系统服务以及土地规划决策存在竞争性方案时非常重要。因此，良好的生态系统服务指标系统，一方面能够综合反映指标化对象的复杂性，另一方面应该具备容易被测度特征。

(二)提高对DPSIR框架各构件及指标集合相互关系的理解。在运用DPSIR时，不仅要分析单个构件之间的关系，而且要分析单个构件自身的内部关系。这些网络化分析对于分析生物多样性与生态系统服务供给十分有益。另外，对于生态系统服务自身的应用，也可以提供构件之间相互支持、竞争、排除关系。Elmqvist(2010)认为，未来的研究应该重视生物多样性、生态功能、生态系统工程及生态商品与服务供给联系的分析[15]。他们认为，人与环境复杂耦合系统十分需要考虑到DPSIR框架构件的相关知识增加(包括对物种、生态系统与景观尺度的交互式影响)。而且，生态系统服务的动态性需要考察不同服务种类之间的交互作用。生态系统服务改进型方法随着空间景观贡献不断发展，相应的评估指标也应该对应发展，但是交互作用范围尺度的确定将是未来研究的关键挑战之一。De Groot(2010)通过对生态系统服务的研究，认为需要一套集中的模型化策略，开发综合性指标集合，反映生态系统服务的属性、生态功能、生态系统服务，从而可以更准确地计算生态系统服务，可以复制性地、系统性地反映指标化对象[16]。

(三)提高指标设计策略思想的透明度，改善公众可理解性。在DPSIR框架中，生态系统服务指标包含多个构件部分，存在多种关联。理解其中关联的难度更是现实中生态系统服务估价研究进展缓慢的重要原因之一(Koschke,2012)。最终决策过程需要被阐明以确保生态系统服务的精度水平(Scolozzi,2012)。未来这一领域需要深入研究。指标应用的时候，使用者一定要能够弄清指标参数本身的含义，否则模糊使用指标测度，使用者也只能胡乱使用。因此，生态系统服务指标设定的相关概念，以及生态功能、生态系统服务与收益的指标计算、单位设定，一般要以详细的使用手册指南明示。

(四)寻找具体情景式最优程度指标集合，改进信息交换策略与相关术语。由于指标主要基于解决实际问题，以及他们的精度受制于分析目的，经常使指标陷入科学研究、政策应用的两难境地。从科学制定角度来看，指标数量愈多愈详细，安全性与显著性愈好。然而政策考评时，则希望量化指标数量越少越好。所以，对于价值量统一货币化后能否集合反映特定区域内所有生态系统服务供给，我们必须意识到单个指标集合会使得信息供给有限，使得特定种类信息随着指标被压缩概括，信息会被过滤而产生反映能力不足的问题。因此，指标层级设计十分重要，可以考虑进行不同层级的指标管理从而提供多层级的信息。最好是能对不同层级在信息反映过程中的信息损失都能够予以说明，使使用者知晓层级信息损失。国际生态系统服务伙伴组织(ESP)及生物多样性和生态系统服务政府间科学—政策平台(IPBES)应该担负起该方面工作的主要职责，促成科技界与决策者的沟通交流，提高可测度性与服务认定。如果不具备定量或者定性特征的话，指标就失去了作用。幸运的是，生态模型与相关指标已经相当完善，许多已被应用在生态系统服务与环境管理上。因此，有些研究组织在研究生态系统服务的量化，相应的报告会改进现有的方法，综合性生态系统服务数据基础与生态系统服务检测系统会最终被提出并开发出来。

(五)合理评估指标集合的规范性荷载，评估指标不确定性。几乎所有的指标集合都通过核心构件反映出制定者与使用者各自的目标和基本观点。基于交叉学科基础研究过程中降低生态指标规范荷载很容易实现，因为价值评估过程无法摆脱规范影响。运用指标时，这些潜在偏差应该有所反映、讨论、记载。特别是在进行社会经济价值评估偏差无法避免时要特别重视。因此，指标集合规范载荷分配应该被囊括在价值评估研究当中。指标的设置拟定过程需要诚实地面对相关不确定性的论证并能加以公布。这些信息会增强指标工具的可靠性，也会让潜在使用者对于指标集合的应用产生的潜在偏差有所估计。Scolozzi(2012)建议定义生态系统服务评估“可接受”水平的不确定性，因为不同决策背景下需要结果的精确程度会存在差异。除了应用的必要相关性外，指标不确定性研究也可能会带来创新性的方法，而目前这方面相关的研究文献鲜见[17]。

此外，生态系统和生物多样性经济学(TEEB)研究呼吁更多的管理实践，充分利用有效的工具与治理机构，增进对生态系统及生态系统服务更加全面的理解。生态系统服务的供给与完善涉及众多经济、社会、政治问题，包括非市场化商品的管理与估价。关于估值与生态系统治理，Degroot(2013)等人认为，需要合适的经济与社会价值估价方法；而且他们认为调和经济与社会对于生态系统服务价值评估方法的一致性、可比性问题很重要[18]。关于人与环境系统复杂性，他们认为应该考虑基于所有利益相关者的收益—成本的分析以及有效参与制定生态系统服务政策与方法、工具、策略。

[1] Costanza R.What is Ecological Economics[J].Ecological Economics，1989(1):1-7.

[2] 李文华,等.中国生态系统服务研究的回顾与展望[J].自然资源学报，2009(1):1-10.

[3] 李文华,等.生态系统服务功能价值评估的理论、方法与应用[M].北京:中国人民大学出版社，2008.

[4] Star，S.L.，Griesemer，J.R..Institutional Ecology，Translation and Boundary Objects[J].Social Studies of Science，1989(19):387-420.

[5] Porksen，U..Indicator Quality for Assessment of Impact of Multidisciplinary Systems[J].Agriculture，Ecosystem and Environment，1988(18):227-246.

[6] Hempel，C.G..Fundamentals of Concept Formation in Empirical Science[M].Chicago：University of Chicago Press，1952.

[7] Zehlius-Eckert，W..Validity of Ellenberg Indicator Values Judged from Physico-chemical Measurements[J].Journal of Vegetation Science，1998(13):269-278.

[8] McGeoch，M.A..The Selection，Testing and Application of Terrestrial Insects as Bioindicators[J].Biological Reviews，1998(73):181-202.

[9] Rempel，R.S.，Andison，D.W.，Hannon，S.J..Guiding Principles for Developing an Indicator and Monitoring Framework[J].Forestry Chronicle， 2004(80):82-90.

[10] Noss，R.F..Indicators for Monitoring Biodiversity:A Hierarchical Approach[J].Conservation Biology，1990(4):355-364.

[11] Alfsen，K.，Sabo，H.V..Environmental Quality Indicators:Background，Principles and Examples from Norway[J].Environmental and Resource Economics， 1993(3):415-435.

[12] Karr，J.R..Biological Integrity:A Long Neglected Aspect of Water Resource Management[J].Ecological Applications，1991(1):66-84.

[13] Zehlius-Eckert，W..Validity of Ellenberg Indicator Values Judged from Physico-chemical Measurements[J].Journal of Vegetation Science，1998(13):269-278.

[14] Burkhard，B.，de Groot，R.S.，Costanza，R.，Seppelt，R.，Jørgensen，S.E..Solutions for Sustaining Natural Capital and Ecosystem Services[J].Ecological Indicators，2012(21):1-6.

[15] Elmqvist，T.，Maltby，E.，Barker，T.，Mortimer，M.，Perrings，C.，Aronson，J.，de Groot，R.，Fitter，A.，Mace，G.，Norberg，J.，Sousa Pinto，I.，Ring，I..Biodiversity，Ecosystems and Ecosystem Services[M].In:Kumar，P.(Ed.)，The Economics of Ecosystems and Biodiversity:Ecological and Economic Foundations.Earthscan，2010(4):41-111.

[16] Degroot，R.，Fisher，B.，Christie，M.，Aronson，J.，Braat，L.，Gowdy，J.，Haines-Young，R.，Maltby，E.，Neuville，A.，Polasky，S.，Portela，R.，Ring，I..Integrating the Ecological and Economic Dimension in Biodiversity and Ecosystem Service Valuation[M].In:Kumar，P.(Ed.)，The Economics of Ecosystems and Biodiversity:Ecological and Economic Foundations.Earthscan，2010:11-40.

[17] Scolozzi，R.，Morri，E.，Santolini，R..Delphi-based Change Assessment in Ecosystem Service Values to Support Strategic Spatial Planning in Italian Landscapes[J].Ecological Indicators，2012(12):134-144.

[18] Degroot，R.S.，Alkemade，R.，Braat，L.，Hein，L.，Willemen，L..Challenges in Integrating the Concept of Ecosystem Services and Values in Landscape Planning，Management and Decision Making[J].Ecological Complexity，2013(7):260-272.

责任编辑：王荣江

F062.2

A

1007-8444(2014)06-0734-05

2014-07-08

2014年度江苏省高校哲学社科基金项目(2014SJD671)；淮安市科技支撑计划社会发展项目(HAS2013092)。

夏仕亮(1980-)，讲师，博士研究生，主要从事生态、技术经济研究。