第二节 国内外研究现状
一 国外研究现状
20世纪80年代以来，国内外开展消费领域对资源环境影响的研究，侧重于家庭消费对环境的载荷研究，包括家庭消费对能源、水资源、土地等资源的需求以及污染排放等，涉及政府消费的研究很少。
（一）家庭消费能源消耗与温室气体排放
关于家庭消费对能源需求与温室气体排放的研究方法主要有三种，即基于国民经济核算的能源投入产出分析（IO-EA-basic）、基于家庭消费支出数据的能源投入产出分析（IO-EA-expenditure）、基于产品过程的能源投入产出分析（IO-EA-process）。三种方法的共同之处是单独计算居民消费的直接能源需求，基于投入产出表分析间接需求，由于出发点与数据来源不同，研究内容也有所差别。
1.基于国民经济核算的能源投入产出分析
第一种方法以国民经济核算为基础，数据来自投入产出表。投入产出表有一个假定——价值型与实物型成比例，这显然与事实不符。关于这个问题，有两种解决方法：一是能源采用实物单位（Bullard，C.W.，Herendeen，R.A.，1975；Wilting，H.C.，1996），二是采用ERE转换方法。投入产出表中将部门分为能源与非能源部门，非能源与居民部门的能源使用通过从能源部门分配到非能源部门的转换过程中的损失来表示，称为“ERE值”，等于单位能源与损失的比率。这个方法有两个假定：一是能源部门的能源消耗为零；二是对于能源进口，进口国的生产技术与本国相同。其中直接能源需求数据利用ERE转换计算，不包括居民消费对能源的直接需求，直接需求的实物量数据可由相关国家层面的能源统计年鉴查得，居民消费对能源的间接需求可以通过居民最终需求的货币数据乘以部门的累积（完全）能源强度得到。所以ERE转换方法得到的结果包括：部门累积能源强度，居民消费的直接能源需求、间接能源需求、总能源需求（Lenzen，M.，1998；Lenzen，M.，Dey，C.J.，2002；Munksgaard，J.，Pedersen，K.A.，Wien，M.，2000；Munksgaard，J.，Pedersen，K.A.，Wier，M.，2001；Kim，J.H.，2002；Pachauri，S.，2004；Pachauri，S.，2002；Feng，Z.H.，et al.，2011）。
2.基于家庭消费支出数据的能源投入产出分析
第二种方法以消费支出数据为基础，与IO-EA-basic计算方法相同，但对数据的要求较高。消费数据来自支出调查，源于不同部门的商品与服务供给表，而不是简单的投入产出表。计算方法是消费项目的支出数据乘以与之一致的能源强度。直接需求是基于家庭水平的能源使用数据，而不是国家水平的。这个方法得到的结果包括部门累积能源强度，居民消费的直接能源需求、间接能源需求、总能源需求，每种消费项目与消费种类的能源需求（Lenzen，M.，1998a；Parikh，J.K.，Panda，M.K.，Murthy，N.S.，1997；Wier，M.，Lenzen，M.，Munksgaard，J.，2001；Pachauri，S.，2004；Cohen，C.，Lenzen，M.，Schaeffer，R.，2005；Papathanasopoulou，E.，2010）。
3.基于产品过程的能源投入产出分析
第三种方法称为“混合能源投入产出分析”，以产品的生命周期为基础进行分析。基于“从摇篮到死亡”的过程，对居民消费所需的能源从生产、流通、分配、使用、废弃的整个生命周期过程分阶段进行分析，是一种实用的一步一步进行的确定性方法，简称“过程分析法”。分阶段分析主要考虑消费项目的物理特性，需要产品每一阶段的相关数据，对数据要求很高，相应的应用软件为EAP，该方法的详细情况可参考Benderse等人（2001）的文章。使用该方法得到的结果主要包括部门累积能源强度，居民消费的直接能源需求、间接能源需求、总能源需求，每种消费项目与消费种类的能源需求，商品与服务累积的能源强度与需求（Vringer，K.，Blok，K.，1995；Vringer，K.，Blok，K.，Engelenburg，B.，2006；Coley，D.A.，Goodliffe，E.，Macdiarmid，J.，1998；Reinders，A.H.M.E，Vringer，K.，2003；Alfredsson，E.，2004；Moll，H.C.，et al.，2005；Benders，R.M.J.，Kok，R.，Moll，H.C.，Wiersma，G.，Noorman，K.，2006）。
以上三种方法对数据的要求逐渐提高、分析的范围逐级扩大、分析的层面逐渐微观以及结果的精细程度逐级增强。应用这三个方法的大多数研究文献得出一些大致相同的结论，例如，一个国家的能源使用的主要部分来自居民，并且认为居民消费对能源的间接需求越来越重要，其中收入增长是引起其增加的重要因素。
（二）家庭消费对土地资源的需求
研究家庭消费对土地资源的影响集中于食品消费对土地的需求，研究方法主要有两种：一种是基于生态足迹，以虚拟的生态生产性土地面积度量居民消费对土地资源的消耗；另一种是基于实实在在的土地，遵从“农场到餐桌”的过程，研究食品消费对土地资源的需求。
1.生态足迹理论
“生态足迹”一词最早由加拿大生态学家William与Wackernagel于1992年提出，指在一定技术条件下，维持一定人口消费，能够提供消费所需的自然资源或吸纳残余物的具有生态生产性能力的土地面积，从需求的角度量化自然资本的供需状况与可持续利用程度（Mathis Wackernagel，Onisto，L.，Bellhop，1997；Barrett，John，Scott，Anthony，2011；Kathryn B.Bicknell，et al.，1998；Hubacek，Klaus，Gilijum，Stefan，2003；Weidman，Thomas，et al.，2007；Turner，Karen，et al.，2007；Wackernagel，M.，2009）。
生态足迹把生态生产性土地分为7种，即耕地、牧草地、林地、化石燃料土地、建筑用地与海洋，后来有学者补充了水域。基本思想是，首先将人类消费项目按照类别归到相应的生态生产性土地，根据消费量计算相应的面积，即相应的土地足迹。其次采用均衡因子作为权重，各种类型的生态生产性土地足迹可比，加总得到总的生态足迹。再次根据实际占用的生态生产性土地面积计算各种类型土地的承载力，将产量因子作为权重，各种类型的土地承载力可比，加总得到总的生态承载力。最后比较生态足迹与生态承载力大小。两者差额大于0，表示生态赤字，发展不可持续；差额小于0，表示生态盈余，发展在可承载范围，发展可持续。以生态足迹为基础，计算居民消费，尤其是食物消费对土地的需求，主要是计算对农耕地与草原的需求量。
2.“农场到餐桌”的“自下而上”计算方法
国外研究运用“自下而上”的计算方法度量家庭消费对土地的需求，主要侧重于食品消费，认为农产品的生产链中存在不同的原材料投入，不同产品的生产系统对土地有不同的需求，根据原材料对土地的需求计算食品消费所需的土地资源。食品消费的消费模式不同会给土地需求带来不同的影响。比如，由于食物的摄取量与其物理特性有关，丰富的饮食对土地的需求量是素食的3倍多（Penning de Vries，F.W.T.，1994），所以对于不同类别的食品，要求单独研究。这种方法是逐步进行计算的，分别计算粮食作物、蔬菜与水果、肉类、牛奶与蛋类等所需的土地。首先根据家庭消费的食品类别与家庭消费支出数据，得到食品的价格与消费额，计算食品的购买量；其次计算农作物所需的土地，农作物对土地的需求与产量呈反比，每一种农作物所需要的土地就是每年的耕地面积除以农作物总产量，由于蔬菜与水果是在户外或温室生产的，计算时稍有差别；再次计算牲畜需要的土地，产品分别有肉类、牛奶与蛋类等，通过能量表，根据产量乘以碳水化合物、脂肪与蛋白质的能量计算所需要的土地；最后计算食品所需土地，等于生产某食品的原材料乘以该原材料所需要的土地，每一种食品需要的原材料种类不止一种，所以每一种原材料都是按照同样的方式求得，通过加权求和得到某食品的土地需求，进而加权求和得到所有食品的土地需求，便可得到家庭食品消费对土地的需求量（Gerbens-Leenes，P.W.，Nonhebel，S.，2002）。
3.家庭消费的水资源消耗
虚拟水的概念由约翰·安东尼·艾伦在20世纪90年代初提出，是指生产商品和服务所需要的水资源数量（Allan，J.A.，1993，1994，2003）。家庭消费对水资源的需求包括直接需求与间接需求，间接水资源需求称为“虚拟水”，即所消费产品的生产、流通、分配等过程中消耗的水资源。居民的“虚拟水”消费量大于实物形态的水消费量（Gerbens-Leenes，P.W.，Nonhebel，S.，2004），主要以耗水系数为基础计算农产品的耗水量。
二 国内研究现状
中国国内研究最终消费对资源环境影响的路线多是沿用国外的研究方法做实证分析，或者在原有理论的基础上稍加改进；也有一些研究针对消费对资源环境影响的核算方法做了初步性的探讨。
（一）最终消费对资源环境影响核算的初步探讨
探讨最终消费对资源环境影响的核算的文献较少，主要涉及居民生活的能源消耗、绿色消费额计算方法等。郭娟（2009）分析了市县级居民生活能源消费的主要表现和资料收集方式，对获得居民消费的能耗数据来源具有参考作用。樊纲等人（2010）从最终消费角度以生产函数为基础，讨论碳排放和消费量的关系，进而动态核算消费排放。樊纲等人的研究侧重于各国生产过程的碳排放问题，基于福利的角度解决生产者与消费者利益冲突问题。刘竹等人（2011）根据能源消费数据的来源对能源碳排放核算方法进行比较分析，核算方法有三种：其一，基于能源平衡表的能源消费碳排放核算，数据来源于中国城市能源统计体系中的能源平衡表；其二，基于一次能源消费量的能源消费碳排放核算，指标为分行业能源消费总量；其三，基于终端能源消费量的能源消费碳排放核算，指标为分行业终端能源消费量。刘竹等人认为能源消费碳排放核算方法的选择对核算结果有很大影响；能源消费指标要根据研究的目的与内容进行选择，该文章对于研究消费对能源消耗以及碳排放具有借鉴意义。廖明球（2011）以国民经济核算与投入产出表为基础，对绿色消费的界定与核算方法进行探讨，认为绿色消费核算必须遵循平衡、权责发生制与市场原则；绿色消费核算是消费额扣除资源耗减与环境降级。该文的研究扣除消费消耗的淡水资源与未达标的残余物排放，认为绿色居民消费额是扣除居民生活用水费用与污水处理费，绿色政府消费额根据政府消费占不同行业的比重与行业消耗的资源、产生的污染费用进行估算。该文对绿色消费额的核算方法具有一定的可操作性，值得借鉴。
（二）最终消费对资源环境影响的实证分析
最终消费对资源环境影响的实证分析主要侧重于研究居民消费对资源环境的影响，包括直接影响与间接影响，具体表现为能源消耗、水资源消耗以及温室气体的排放。研究方法包括投入产出方法、家庭代谢理论、IPAT模型、生态足迹理论四种。
1.投入产出方法
投入产出方法主要运用于居民消费的能源消耗、温室气体排放与水资源消耗等方面，以投入产出表为基础，利用生产部门能源投入与水资源投入的直接消耗系数，估算居民消费的间接需求。之所以能源和水资源可以与投入产出表相结合，主要是因为能源和水资源与各个生产部门关系密切，是不可缺少的资源投入。
目前国内研究的内容主要包括两方面：一是居民消费的能源消耗与温室气体排放、水资源消耗总量计算，二是影响因素分析。居民消费的能源消耗分为直接消耗与间接消耗，前者可以通过年鉴得到，后者是基于投入产出表，运用生产部门的直接能源消耗系数与居民消费额进行计算（李艳梅、张雷，2008；姚亮、刘晶茹、王如松，2011）。这个方法假定生产部门与消费部门对能源支付相同的价格，是不符合事实的假定，有必要对其进行调整。周平、王黎明（2011）借鉴Bullard等人（1975）的做法，引入实物量单位，建立混合单位的能源投入产出表，对中国居民能耗间接二氧化碳排放进行计算，然后应用结构分解方法对其影响因素进行分析，认为居民消费水平和消费模式与居民消费能耗产生的二氧化碳排放密切相关。居民消费间接温室气体排放的计算方法与间接能源消耗相同，多数研究集中于碳排放或二氧化碳排放，居民消费能源消耗与碳排放的影响因素分析采用基于投入产出的结构分解模型（凤振华、邹乐乐、魏一鸣，2010；陈家瑛、彭希哲、朱勤，2009；籍艳丽、郜元兴，2011；王妍、石敏俊，2009；姚亮、刘晶茹、王如松，2011；智静、高吉喜，2009；耿莉萍，2004），居民消费对水资源的间接消耗研究主要运用投入产出法（陈东景、徐中民、陈仁升，2003；陈琨、姚中杰、姚光，2003）。
2.家庭代谢理论
家庭代谢理论由荷兰HOME项目提出，用于分析居民消费对环境的影响，强调居民生活的污染排放对环境的压力，主要是运用碳排放系数计算居民消费产生的碳排放量。罗婷文等人（2005）以家庭碳代谢理论为基础，分析北京城市化进程中家庭食物碳消费的动态变化，衡量食物碳消费的方法是碳排放系数，认为北京市家庭人均与户均碳消费由明显减少转变为明显增长趋势，原因是食物消费结构由谷物消费转变为肉类消费。该文认为人均GDP指数是影响家庭食物碳消费增加的主要经济因素，家庭食物碳消费结构处于不稳定状态。该文计算了食物消费产生的碳排放总量，并对经济因素进行简单分析，不过影响因素不只是经济因素，人口消费结构模式等该文都未涉及。叶红等人（2010）通过问卷调查构建“厦门岛区居民家庭能源直接碳排放”数据库，对家庭能耗直接碳排放影响因子进行分析，认为与居住区自然环境和家庭能耗倾向相比，家庭社会情况是影响家庭能耗直接碳排放最为重要的因子，其中家庭住宅面积对家庭能耗直接碳排放的影响最为显著。杨选梅等人基于消费者生活方式方法（Consumer Lifestyle Approach）研究家庭消费与碳排放之间的关系（杨选梅、葛幼松，2010），以南京调查数据为基础进行分析。首先，认为人均家庭碳排放量占总排放量的30%，家庭碳排放的主要来源有家庭能耗碳排放、生活垃圾碳排放与交通出行碳排放，所占的比例分别为16∶6∶3，其中家庭用电碳排放所占比例将近一半；其次，分析户均家庭碳排放的月度数据以及变化，认为7月为最高，10月为最低；最后，运用回归方法对家庭碳排放因子进行分析，认为常住人口、交通出行与住宅面积是影响家庭碳排放的显著因子。文中不仅分析了户均家庭碳排放的年度数据，而且跟踪调查了户均家庭碳排放的月度数据，丰富了相应的数据库，为引导家庭低碳消费具有一定的参考价值，不足之处在于没有区分家庭消费对碳排放的直接影响与间接影响，而且没有考虑流动人口对家庭碳排放的影响。李忠民等人运用家庭碳代谢理论对城乡家庭的食物碳消费进行比较分析（李忠民、尹英琦，2010），分别从城乡家庭人均实物消费量、消费结构、食物消费碳排放变化与食物碳排放的影响因子方面进行分析，并提出实现低碳消费的建议。该文的研究思路与罗婷文等人类似，结论大致相同，唯一不同的地方就是该文对城乡进行比较。该文的不足之处也在于没有区分直接碳排放与间接碳排放，但根据其计算方法，利用碳排放系数进行折算，应该属于直接碳排放。
3. IPAT模型
经典IPAT等式（Impact，Population，Affluence and Technology，IPAT）是分析人类活动对环境的影响时广泛使用的重要模型，于谨凯等人（2011）在研究计算山东的生态足迹时，用生态足迹这一指标替代STIRPAT（Stochastic Impacts by Regression on Population、Affluence and Technology，STIRPAT）模型的环境压力，用万元GDP生态足迹需求量代替技术进步，构建以生态足迹为基础的STIRPAT模型。该文的研究结果显示，人口、人均GDP、万元GDP生态足迹需求量回归系数为正，并提出生态足迹压力解决机制的政策建议。该文认为生态足迹只是从人类消费的角度衡量其对环境的压力，不能笼统地说是经济对环境的压力；指标应用注意流量与存量的差别，不能硬性套入；对模型的拟合过于简单。不过，该文将生态足迹与STIRPAT模型结合具有一定的新意。彭希哲等人以IPAT模型的随机形式为基础，基于人口方面对模型加以扩展（彭希哲、钱炎，2001；彭希哲、朱勤，2010；朱勤、彭希哲、吴开亚，2012），基于人口规模、人口结构与消费模式对碳排放的影响方向进行分析，并用弹性系数做了探讨，但对其影响程度、对总量的影响以及引起碳排放的来源并未进行说明。
4.生态足迹理论
生态足迹理论通过虚拟的土地类型衡量人类消费对资源环境的影响程度，应用于分析居民消费对资源环境的影响时侧重于居民食物消费、私家车消费对土地资源的需求等方面。国内研究文献对生态足迹理论的应用有理论上的扩展和方法改进（谢高地，2001；赵先贵，2006；黄林楠、张伟新、姜翠玲，2008；张玉龙、葛继稳、张志祥，2009；熊德国，2003；秦耀辰、牛树海，2003；张彦宇，2007），也有应用性的实证分析。
三 国内外研究述评
通过梳理国内外的研究不难发现，消费领域对资源环境影响的研究主要集中于居民消费，涉及政府部门消费的很少。不过居民消费对资源环境影响的研究方法为全面研究最终消费对资源环境的影响提供了参考与借鉴，综合比较分析，以往研究主要有以下特点。
第一，涉及政府部门消费对资源环境影响的文献较少。
最终消费包括居民消费与政府消费，消费对资源环境的影响不仅要考虑居民消费产生的影响，政府消费的影响也不容忽视。政府消费同样消耗自然资源，同时对环境产生影响。政府消费涉及的行业有农林牧副渔业，交通运输业，水利、环境和公共设施管理业，文化、体育和娱乐业等服务业，并且政府消费占最终消费的比例从1978年的21.4%上升到2010年的28.7%[1]，所占比重有明显增加的趋势。对于能源消费，《公共机构节能“十二五”规划》中的数据显示，“十一五”期间政府机构能耗占终端能源消费总量的5%左右，能源消费费用接近850亿元，其中电力消费占总用电量的比重超过5%[2]。政府部门的每人年用电量相当于25～30名居民每年生活的用电量[3]，与居民生活用能相比，政府用能存在能耗大、人均用能高、单位建筑能耗高等问题，需要进一步提高能源利用效率[4]。最终消费对经济增长的拉动作用不断增强、能源消费的形势日益严峻，因此应该从这两方面全面量化最终消费对资源环境的影响。
第二，居民消费对资源环境间接影响的研究方法主要使用投入产出方法，鉴于投入产出表的间隔性与数据的可得性，其应用与后续分析受到极大的限制。
从影响方向看，最终消费对资源环境的影响包括直接影响与间接影响。从数据来源与核算方法上看，可以收集到直接数据，但间接数据需要通过核算模型进行估算。由于数据来源与研究目的不同，有多种最终消费对资源环境间接影响的核算模型，投入产出法是目前该领域的主流方法，为最终消费对资源环境间接影响的核算模型提供坚实的理论基础。该方法要求投入产出表与之相对应，但投入产出表并不是每年都有，应用时往往存在很大的局限性，即仅限于运用间隔数据类的方法，不能从较长时间段考察最终消费对资源环境影响的特征，以及无法构建计量模型度量最终消费对资源环境的长期影响效应。
第三，以投入产出方法为基础，只能利用间隔期的数据，运用因素分析法分析居民消费对资源环境的影响，无法构建计量模型反映连续的动态。
从以往文献中运用的分析方法看，研究居民消费能源消耗主要运用因素分解分析方法。分解方法主要分析因素对总量变动的影响程度，广泛应用于能源、环境领域。常用的分解方法有两种——指数分解法与结构分解法，理论上结构分解法属于指数分解法，应用时往往基于投入产出方法进行分析，而指数分解法的应用范围更广一些，因此将两者分开使用。
按照分解方式，指数分解方法分为拉氏分解与迪氏指数方法。理论证明，有n个自变量时，因变量变动的影响因素分解就会有（n+1）！种分解方式。因此分解方法面临两个重要的问题，一是分解方式的选择，采用不同的分解方式会出现不同的结果；二是交叉项的处理，由于经济变量中自变量往往不是独立的，分解时存在交叉项，变量间的交互效应对自变量变动的影响很大，所以不能忽视。因素分解方法的理想结果是将影响因素完全分解，消除残余项。目前将因素完全分解的方法有拉氏完全分解法与对数平均迪氏指数法（Logarithmic Mean Divisia Index，LMDI），前者是由J. W.Sun于1998年提出的基于拉氏指数的完全分解模型，基于“共同创造，平均分配”的原则（Sun，J. W.，1998），把交叉项归到各个自变量中，解决了自变量之间的交互影响，适合于任何数据，但因素分解得越多，误差越大，当因素超过3个时，分解就会出现不能解释的现象；后者由B.W.Ang提出（Ang，B.W.，2004，2007），可以将各个因素的交叉项即余项完全分解，是目前在应用中相对合理的方法，在能源消费应用因素分解中受到广泛的应用（高振宇、王益，2007；韩颖、马萍，2010）。
对数平均迪氏指数法虽然可以将因素完全分解，但也存在局限性。基于投入产出方法进行分析，不能得到连续时间序列的数据，鉴于投入产出表的间隔性，只能得到基期与报告期的分析结果，受极端值的影响较大，并且无法建立相应的计量模型分析因变量与自变量之间的长期均衡关系。因此研究最终消费对资源环境的影响时，最好能采用因素分析方法与计量模型相结合的方式，发挥各自的优势，但前提是能得到连续的时间序列数据，这就对核算方法提出了新的要求。
第四，集中于阐述居民消费对资源环境影响的特征及因素分析，涉及居民消费与资源环境协调发展方面的文献很少。
研究居民消费对资源环境影响，很多文献主要分析居民生活消耗的能源、水资源以及污染排放的特征，对其影响因素进行分解分析等，很少涉及居民消费与资源、环境的耦合关系和如何实现三者协调发展（Hancheng Dai，et al.，2012）。
第五，研究对象没有交代清楚。
主要表现在两个方面，一是碳排放与二氧化碳排放的称呼混乱。很多文献研究温室气体排放时，指标有碳排放与二氧化碳排放，或者文中不交代具体的指标，容易造成混乱，碳排放与二氧化碳排放量是两个不同的概念，两者相差一个换算系数。二是直接影响与间接影响没有解释清楚。消费对资源环境的影响根据影响方向可以分为直接影响与间接影响。由于影响表现与特点不同，计算方法存在差异，多数文献表明，间接影响远大于直接影响，有必要将两者分开进行研究。