中国绿色建筑实践对SDGs 的贡献及其测量方法*

梁莉华，温宝华 ，严建伟

引言

建筑业在城市化进程中扮演了重要角色，并为国民经济发展做出了重大贡献。然而，建筑业也产生了巨大的资源消耗和环境污染等问题[1]。据统计，建筑业消耗的能源占全球能源消耗总量的36%，同时与全球约39%的温室气体排放有关[2]。为了减少建筑活动对生态环境造成的压力，“绿色建筑”理念被不同国家广泛采纳并积极实践[3]。这些环境友好措施一定程度缓解了环境的持续恶化，但并没有彻底扭转全球变暖、极端气候日益频繁的趋势。为此，联合国在2015 年召开的可持续发展峰会上推出了《2030 年可持续发展议程》，并得到了全球大多数国家的响应和支持。作为世界上最大的发展中国家，我国是率先响应该议程的国家之一，并在过去几年里积极推进相关领域的可持续发展。

《2030 年可持续发展议程》提出了涵盖了环境、经济、社会等方面的17 项可持续发展目标（SDGs），并将这些SDGs 细化为169 项具体目标（Target）[4],如表1 所示。SDGs 在全球范围内不断推进的同时，也面临着一系列障碍和挑战，其中一个重要方面是大众对于特定行业与实现SDGs 之间的关联缺乏了解和认识[5]。就建筑业而言，当前对其能够为实现SDGs 所带来的潜在贡献尚缺乏足够的定量理解。因此，亟需将SDGs 从宏伟的全球愿景落实到更为本地化和具体的行业计划中，以推动相关领域的可持续转型。本研究旨在探索中国绿色建筑实践对实现SDGs 的推动作用，进而将SDGs 与我国建筑业建立更加密切的联系，为建筑业尽快实现可持续转型以及更好的实现SDGs 提供有益的参考。联性分析，发现CASBEE 新建筑版本与SDG12(可持续消费与生产)关联性更强，而CASBEE 城市版本则与SDG11(弹性城市与可持续居所)关联性更强。WEN 等人[12]基于先前的研究，将绿色建筑对SDGs 的潜在贡献进行了量化分析，并发现绿色建筑与SDG3、6、7、8、9、11、12、13、15 这9 个SDGs 有更直接的联系。该文献为本研究提供了以下重要参考：首先，充分利用了德国DGNB 所提供的指标与SDGs 的定性关联信息，可避免额外调查工作量及不确定性；其次，将绿色建筑评价标准作为中间桥梁，以联系绿色建筑实践与SDGs；最后，利用相关数学工具将定性关系转化为定量关系。然而，该研究也存在一定的不足：首先，其案例选择为美国绿色建筑标准LEED，对于分析我国绿色建筑实践并无实际借鉴意义，为此需要将其研究思路进行本土化调整；其次，仅审查了绿色建筑与9 个SDGs 之间的关联和贡献，存在一定的局限性；再次，对于少数DGNB 中未涵盖的绿色建筑指标，强行将其与DGNB 的指标进行匹配，虽然避免了这些指标在DGNB 中信息不足的缺点，但可能给研究结果的准确性带来一定风险。

通过上述文献分析可知，国内关于绿色建筑实践对SDGs 的推动作用尚缺乏深入分析，国外的相关研究为本研究的顺利开展提供了思路借鉴，但也存在一定的研究不足。基于此，本研究拟以我国现行的《绿色建筑评价标准》（GB/T50378-2019）为桥梁，以DGNB 为研究基准，采用德尔菲法对少数DGNB 中未包含的指标进行信息补充，并将相关的SDGs 全部纳入本研究的审查范围，以期更深入、全面的探讨我国绿色建筑实践对SDGs的贡献。

1 文献综述

国内外研究人员在不同领域对实现SDGs 的途径进行了广泛讨论，但是与建筑领域相关的文献数量相对较少。就国内SDGs 相关的研究而言，多数文献着眼于城市等相对宏观的层面。例如席广亮和甄峰探讨了面向SDGs 的智慧城市构建策略[6]；王鹏龙、高峰和黄春林等在SDGs 框架下探索了城市可持续发展评价指标体系[7]；张正峰从SDGs 视角分析了可持续的土地利用模式[8]。总体而言，上述文献对于SDGs 相关论述比较笼统且多为定性分析，缺乏量化研究。

相比而言，国外相关文献以更加微观的视角探讨了SDGs 在建筑领域的应用。例如ALAWNEH 等人[9]对建筑用水效率及能耗表现与SDGs 的关联性进行了深入探讨；Opon 等人[10]基于SDGs 框架开发了针对混凝土材料的可持续性评价指标体系；MIYAZAKI 等人[11]将日本的绿色建筑评价体系CASBEE 与SDGs 进行了关

表1 17 项SDGs 主题及其Targets

2 研究方法

研究基于国内外最新的研究进展，并重点借鉴了WEN 等人[12]研究中所提出的研究思路，结合研究目标进行适当调整和优化，采用定量与定性相结合的方法，在对具体绿色建筑指标与SDGs 关联性进行分析的基础上，开展我国绿色建筑对SDGs 的贡献分析（图1）。

2.1 基准选择

图1 研究方法

表2 DGNB 评价指标及其与SDGs 关联性

由于SDGs在推动国际可持续发展进程中的重要性，国外一些权威机构分别就绿色建筑与SDGs 之间的关系进行了阐述，但其信息深度存在差异。一些国际机构概括性的阐述了绿色建筑从哪些方面推动相关SDGs 的发展，例如，世界绿色建筑委员会（WGBC）[13]和联合国规划署（UNEP）[14]等。此外，还有些机构进一步阐述了绿色建筑指标对哪些SDGs 的哪些Target 有贡献作用，但并未就其贡献程度进行具体说明，例如，英国建筑研究院（BRE）BREEAM 官网所提供的相关信息[15]。值得注意的是，德国DGNB 的最新版不仅对其评价指标与SDGs 各Target 的关联关系进行了说明，还对其关联程度进行了定性划分，具体分为显著贡献、中等贡献、微弱贡献[16]三类（表2）。基于DGNB 所提供的信息深度，本研究以DGNB 为分析绿色建筑对SDGs 贡献的基准参考。

2.2 标准匹配

鉴于不同国家绿色建筑评价标准具有类似的框架和评价内容[17]，可将我国《绿色建筑评价标准》与DGNB的指标进行匹配和整合，如表3 所示。标准匹配是一个定性分析的过程，需要通过对指标的具体评估内容进行分析和比较，进而合理链接两个评价体系的同类指标。需注意的是，由于中德发展阶段及地理气候等方面的差异，两国对建筑的关注点有所不同，其指标构成亦存在差异，存在少数指标难以一一对应匹配的情况。如表3所示，在《绿色建筑评价标准》中有6 个指标难以与DGNB 进行合适的匹配（见表3 中带“＊”的指标），因而这些指标与SDGs 之间的关联关系是模糊的，需进一步采取适当的方法对其进行信息补充。

2.3 信息补充

德尔菲法（Delphi）诞生于20 世纪50 年的美国，现已广泛应用于科研领域[18]。该方法的核心是让专家们采用“背对背”发表意见的方式，确保发表观点的独立性和可靠性。本研究利用德尔菲法对前文所提及的6个《绿色建筑评价标准》指标与SDGs 各Target 之间的关联关系进行咨询补充。需说明的是，其中的指标“9.2.10 创新措施”较为特殊，该指标鼓励绿色建筑在各个方面做出更好的表现但没有明确的指向。因此，该指标与SDGs的定量关联度，将根据各SDG 特定Target 所获得的关联度在所有Target 总关联度的占比情况，按比例分配。因此，专家咨询的过程主要针对除指标“9.2.10”以外的5 个指标。

表2 DGNB 评价指标及其与SDGs 关联性（续表2）

表3 与DGNB 匹配后的《绿色建筑评价标准》指标及其权重

由于SDGs 的Target 数量多达169 个，将所有Target 全部展开让专家进行识别将十分困难，也会影响咨询结果的可靠性，因此拟采取分阶段逐步缩小咨询范围的方式进行。第一阶段的主要任务是识别5 个指标分别与哪些SDGs 有关联,这个过程可能需要数轮，在此过程中，一轮结束后，将统计结果反馈给专家，专家在充分了解上一轮的咨询结果后，再次给出自己的意见，直到专家对问卷中的咨询问题形成较为稳定的意见后即可进入下一阶段的咨询。第二阶段的主要任务是在第一阶段成果的基础上，进一步识别这5 个指标分别与其相关SDGs 的哪些Target 有关及其关联程度，咨询过程的推进同第一阶段。

本研究选择从事绿色建筑或可持续建筑相关领域工作5 年以上的专业人员作为专家咨询组成员，专家的工作单位性质涵盖高校与科研院所、设计单位、房地产开发、政府相关部门以及咨询单位5 种。由于使用德尔法专家人数以15 至50 人之间为宜[19]，本研究拟对以上5 种职业类别的专家以当面发放、邮寄和网络的形式分别发放问卷9 份，累计发放45 份，咨询过程中将依据专家的实际参与人数进行实时调整。

本研究经过4 轮（第一阶段2 轮，第二阶段2 轮）专家咨询后基本上获得了较为稳定的咨询结果，以众数为最终结果判定标准，5 个指标最终的咨询结果如表4 所示。

2.4 定量转化

层次分析法（AHP）是将定性信息转化为定量关系的常用数学工具，因其操作简便在绿色建筑评估领域被广泛应用[18]。AHP 通过成对比较要素之间的相对重要性而对要素进行优先级排序，其重要基础是按照受访者的心理特征将定性的语言量表转化为定量的数字量表。为了保证分析过程中的各种判断比较是符合逻辑的，需对结果进行一致性检验（CR），CR ＜0.1 时被认为通过一致性检验，且CR 越接近0 表示一致性程度越高。

依据DGNB 所提供的信息，指标与SDGs 相关Target 之间的关联性分为显著贡献、中等贡献、微弱贡献三种类型，这可以作为一种定性的语言量表，并需要进一步确定相应的数字量表。一般而言，在AHP 研究中最常用的是Saaty 9 标度量表，根据该量表的特点并结合不同数字量表选择后的CR 值大小，确定了最符合人心理特征的数字量表（表5）。从被选定的量表来看，“显著贡献”与“微弱贡献”相比在数值上的量表标度选择为“9”，而“显著贡献”与“中等贡献”、“中等贡献”与“微弱贡献”相比在数值上的量表标度选择均为“3”。这表明“显著贡献”、“中等贡献”、“微弱贡献”三者之间通过定量转化后呈现出9 ∶3 ∶1 的等比数列关系，换言之，三种不同程度的关联性描述存在等比关系更加符合人的心理特征。

表4 专家咨询的结果

表5 数字量表的选择

在为三种不同关联度选定了相应的数字标度后，可以对不同指标与SDGs 的关联度进行量化。以表2 中“场地生态与多样性”为例，该指标对T11.5 有微弱关联，而对T13.1、T15.8、T15.9 都有中等贡献，对T15.5 具有显著贡献。这种情况下，该指标与不同Target 的关联度按照相应数字标度在总体数字标度总和的占比确定，而与SDGs 的关联度则由隶属于同一SDG 的Target 的关联度之和计算，如表6 所示。

需注意的是，个别指标仅对一个或两个Target 具有中等或微弱关联，例如“自然采光”指标仅对T7.3 具有微弱贡献，这种情况下将两者关联度计为100%是不合理的，需要进行适当的系数折减。具体而言，显著、中等、微弱三种关联度的折减系数分别由其最大关联程度的相反类型的倒数确定，分别为1、1/3、1/9。基于此，“自然采光”指标对T7.3 关联度为11.11%，其他情况以此类推。本文中，这些与SDGs 关联程度较弱的指标被称为“微弱指标”。

2.5 权重代入

在明确各个指标与SDGs 的关联度后，结合该指标在系统中的权重即可将相应的绿色建筑评价标准与SDGs定量地联系起来。一般来说，绿色建筑指标的权重有以下公式确定：

指标权重=本地权重×全局权重×100%#（1）

其中本地权重由该指标被赋予的分数与同类指标总分数之比确定，全局权重为该类别指标在系统中被预先设定的重要性系数。

2.6 结果输出

指标的权重及其与SDGs 的关联度都计算完成后，按照以下公式可得到指标对特定SDG 的贡献值：

指标贡献值=指标权重×关联度#（2）

将所有指标对于特定SDGs 贡献值进行求和，即可得到相应绿色建筑评价标准对该SDG 的总体贡献值。

总体贡献值=∑指标贡献值#（3）

2.7 案例实证

在对绿色建筑评价标准与SDGs 关联性讨论的基础上，被认证的绿色建筑同样可以与SDGs 联系起来。将已知的指标贡献值与认证建筑物对每一个指标的得分率相结合，即可得到该建筑物在相应SDGs 方面的总体达标情况和贡献程度（公式4～5），能够更加直观的表达特定建筑物对SDGs 的贡献。

表6 “场地生态与多样性”与不同SDGs 关联度

认证项目贡献值=∑指标得分率×指标贡献值#（4）

其中，指标得分率是指认证项目在特定评价指标的得分比率，由以下公式计算获得：

指标得分率=认证项目特定指标得分/特定指标的总分数#（5）

3 研究结果

3.1 不同绿色建筑指标对于SDGs 贡献情况

结合前文中对微弱指标的定义及其对SDGs 贡献值的计算方式，可以计算各个指标与SDGs 的关联度，如表7 所示。显然，并非每一个指标与SDGs 都关系密切。例如“降低能耗”指标与SDG7(能源保障与清洁能源)的关联度为60%，而与SDG8（经济增长与就业）和SDG12（可持续生产与消费）的关联度均为20%，对SDGs 的总体关联度为100%。而“室内热舒适性”则仅对SDG3（健康福祉）有11.11%的关联度，其对SDGs的总体贡献值也仅有11.11%。

其次，由于指标与SDGs 之间关联度的分析主要基于DGNB 所提供的信息，且在指标的定性匹配以及定量转化过程中仍存在一定不确定性，加之现有对绿色建筑相关标准与SDGs 之间关联性的研究非常有限，因此得到的绿色建筑指标与SDGs 的定量关系仅仅是一种初步探讨，并不能严格的说明相关指标的可持续性能。

最后，由于部分指标与SDGs 的关联度较小，如果相应的绿色建筑评价标准对这些“微弱指标”给予较高的权重，则导致该评价标准对于SDGs的总体贡献值偏小。按照公式（1）～（3）计算可得，《绿色建筑评价标准》对于SDGs 的总体贡献值约为63.69%。考虑到上述局限性分析，这可能与《绿色建筑评价标准》对于“微弱指标”赋予了相对较高的权重有关。

3.2 《绿色建筑评价标准》对SDGs 的总体贡献

经计算可得《绿色建筑评价标准》对SDGs 的总体贡献如图2 所示。由该图可知，《绿色建筑评价标准》对于SDG12（可持续消费与生产）的贡献最大，其值为13.55%；紧随其后的是SDG6（饮水安全）和SDG7（能源保障与清洁能源），其贡献值均超过9%；对SDG3（健康福祉）、SDG11（弹性城市与可持续居所）和SDG8（经济增长与就业）的贡献也相对较高，其值均在6%～9%之间；而对SDG13（气候变化适应性）、SDG9（基础设施与工业化）和SDG4（教育公平）的贡献则相对较低，其值均在1%～3%之间；此外，对SDG14（海洋资源）、SDG10（国家间发展平衡）和SDG1（消除贫穷）的贡献则非常较低，其值均不足1%。

《绿色建筑评价标准》作为我国识别绿色建筑以及衡量建筑“绿色”程度的工具，不仅推动了我国绿色建筑的快速发展，也引导着绿色建筑的发展和实践方向，最全面、综合的反映了我国绿色建筑的本质特征[20]。因此，《绿色建筑评价标准》对SDGs 的绩效贡献情况侧面反映了我国绿色建筑与SDGs 之间的一般性特征。

图2 《绿色建筑评价标准》对SDGs 的贡献值分布

3.3 绿色建筑认证案例对SDGs 贡献情况

表7 不同绿色建筑指标对SDGs 的关联度

为了进一步了解我国的绿色建筑实践项目对SDGs的贡献，以河北省雄安新区容东片区预进行绿色建筑认证的某办公建筑为例，探讨和分析这一特定绿色建筑对SDGs 的贡献。该案例尚未建设完工，处于预评价阶段，初步核算其评价总得分为469 分（加权后按百分计的总得分为86.9 分），指标得分情况如表8 所示。

结合该认证项目的指标得分率，根据公式（4）将该案例的指标得分转化为对SDGs 贡献值。将已知的指标贡献值与认证建筑物的得分情况相结合，即可得到该建筑物对相应SDGs 的贡献程度，能够更加直观的表达该建筑对相关SDGs 的贡献，如图3 所示。从SDGs 层面来看，该认证建筑对SDG7（能源保障与清洁能源）的贡献最大，其值为7.93%；同时，对SDG6（饮水安全）和SDG12（可持续消费与生产）的贡献也均较为突出，其值均超过了7.00%；而对SDG1（消除贫穷）、SDG4（教育公平）、SDG10（国家间发展平衡）和SDG14（海洋资源）的贡献则相对较小，其值均不足1%。

总体而言，通过将被认证的绿色建筑与SDGs 联系起来，可以了解我国特定绿色建筑对SDGs 贡献的个性特征。该认证项目对于SDGs 的贡献情况与《绿色建筑评价标准》整体趋同，两者存在的差异主要是由于认证项目在不同指标的得分率导致的。特别是，在SDGs 关联性显著的指标方面的得分率较低或者微弱指标方面的得分较高都会导致认证项目对SDGs 贡献的不佳表现。此外，该研究过程也进一步验证了拟议研究框架和方法的可靠性和适用性，其它绿色建筑认证实例均可通过同样的方法审查其对SDGs 的贡献。

4 结论与建议

以《绿色建筑评价标准》作为中间桥梁，基于DGNB 及德尔菲法咨询所得的指标与SDGs 的定性关联关系，构建了链接我国绿色建筑与SDGs 的方法与路径，并以《绿色建筑评价标准》及其认证案例为代表，分别探讨了我国绿色建筑对SDGs 贡献的一般特征和个性特征，加深了对我国绿色建筑实践与SDGs 关系的认知，将建筑业的可持续转型与SDGs 建立更加紧密的联系。同时，其他通过我国现行的《绿色建筑评价标准》（GB/T50378-2019）认证的绿色建筑项目，均可使用该方法和流程来了解和审查其对SDGs 的贡献，此外，由于《绿色建筑评价标准》里的“控制项”难以被合理量化，故将其排除在研究范围之外，带来了一定的研究局限性。

基于当前的研究发现，对未来相关领域的研究提出以下建议：

（1）考虑到我国不同省份都有相应的绿色建筑评价标准，拟议方法可以被应用于不同地区的绿色建筑评价标准；

（2）由于研究样本为针对新建办公与住宅建筑的评价标准，未来可以在工业建筑、建筑更新等不同的评价标准体系进行与SDGs 关联性的探讨；

表8 绿色建筑认证案例的指标得分情况

图3 绿色建筑认证案例对SDG 的贡献值分布

（3）将SDGs 的宏大愿景与不同行业领域相联系具有重要意义，应当在更多行业进行与SDGs 相关的更为广泛的讨论。

图、表来源

图1：作者根据参考文献[12]的研究思路调整补充绘制；

表1：作者基于对参考文献[4]的信息进行整理绘制；

表2：作者基于对参考文献[16]的信息进行整理绘制；

其余图、表由作者绘制。

注释

1）为了与所选用的研究基准一致，专家咨询过程中将相关指标对相关SDGs 具体目标的贡献程度分为“显著贡献”、“中等贡献”和“微弱贡献”三个层级。