经济输入产出模型与环境扩展的基础框架 [page::0][page::1]

• 经济IO模型可以追踪行业间产品流动及累积价值。

- EEIO模型基于经济IO，结合环境影响数据实现温室气体等排放的量化，特别涵盖难以测量的供应链范围内排放（Scope 3）。

• 现有模型依赖货币单位，忽视物理产量，导致环境强度只能以货币为基准进行表达。

物理扩展EEIO模型方法与计算框架 [page::2]

• 采用物理生产向量替代传统货币产出，以实现物理扩展。

- 通过结合Leontief逆矩阵计算环境影响，重构环境强度为基于质量单位的碳排放指标（kg CO2e/kg）。

• 对货物生产行业使用物理单位，服务行业保持货币单位，形成多单位混合模型，避免全面构建复杂物理输入产出表(PIOT)。

美国制造业物理产量数据稀缺及估算方法 [page::3][page::4][page::5]

| 数据收集方法 | 核心说明 |
|--------------|----------|
| 数据驱动法 | 直接采集高质量政务数据（USGS、EIA），覆盖仅约20%行业。 |
| 价格驱动法 | 利用贸易价格推断物理产量，结合关税调整，实现缺失行业估值。 |
| 输入驱动法 | 采用投入总量与废弃率估算，适用于无物理产量及贸易数据行业（如建筑）。 |

不同物理产量估算方法数据对比与质量分析 [page::6]

• 对比作物生产和石油煤炭产品两大子行业的数据驱动与价格驱动结果，发现估值差异在17%-167%。

- 尽管存在较大差异，但数量级一致，验证模型初步可用性，提示需进一步优化和误差源分析。

结论与后续工作方向 [page::6]

• 建立简化、适合多用途扩展的物理-环境耦合EEIO模型框架，减轻数据依赖与模型复杂度。

- 当前重点为构建完整且高质量的美国物理生产数据集，支持工业减碳定量分析。

• 面临的数据覆盖不足问题主要依赖价格驱动估算，未来工作聚焦数据融合与质量提升。

报告详尽分析报告

一、元数据与概览（引言与报告概览）

标题：
A Physically Extended EEIO Framework for Material Efficiency Assessment in United States Manufacturing Supply Chains

作者与机构：
Heather Liddell（Purdue University，通讯作者），Beth Kelley（Purdue University），Liz Wachs（National Renewable Energy Laboratory，NREL），Alberta Carpenter（NREL），Joe Cresko（U.S. Department of Energy，DOE）

发布日期与状态：
预印本（pre-print），具体发布日期未明

主题：
报告聚焦于美国制造业供应链物质效率评估，核心是对DOE环境扩展的经济投入产出（EEIO）模型进行物理扩展，将物理质量单位纳入工业物质流和环境影响分析，从而推动工业脱碳和循环经济战略设计。

核心论点与目的概要：

• 传统EEIO模型基于经济（货币）单位计算产业链环境影响强度，忽略了商品的物理量，致使环境影响指标以碳排放等环境负荷除以货币总产出（例如kg CO₂e/USD）呈现，缺乏物理基准。

- 论文提出一种新的“物理扩展”EEIO框架，在保留经济IO结构的同时引入工业实物产量（质量）数据，实现在质量基础上衡量环境影响强度（例如kg CO₂e/kg产品），提升生命周期评价和脱碳情景分析的精细度和准确度。

• 美国工业物理产量数据极其稀缺，作者基于政府数据、贸易数据等构造了一个物理产量估计方法和数据集，补全尚缺的行业数据，以支撑物理扩展模型。

- 通过此框架与DOE的工业脱碳工具（EEIO-IDA）结合推进美国制造业的环境影响和材料效率评估，支持DOE战略路线图。

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二、逐节深度解读

1. 引言与研究动机

• 关键论点：经济投入产出模型（IO模型）反映产业间的货物流转与价值创造，适用于分析供应链和循环经济系统。传统IO模型主要基于货币价值流，但环境扩展型输入输出模型（EEIO）则引入环境影响指标（如温室气体排放）用于全产业链环境定量分析。

- 作者观点与挑战：现有EEIO将环境强度以网美元计，但没有直接以物理单位衡量（如kg CO₂e/kg产品），导致在生命周期评价尤其是Scope 3碳排放的准确性受限。美国缺乏完整且高质量的物理单位物产量数据成为瓶颈。

• 图表解读（图1）：图示经济IO模型中产业Z的总经济需求分解为直接和间接需求，明晰产业间货币流动及价值链层级结构，强调了IO模型对产业供应链的层级贡献揭示能力。此为后续物理扩展模型框架的基础。[page::0]

2. EEIO的环境扩展与现存局限

• 概念阐释：EEIO通过将温室气体排放等环境指标与货币产出结合，计量整个经济的环境影响，包括难以直接测量的Scope 3碳排放（即供应链排放）。

- 关键阐述：目前的EEIO模型环境强度以kg CO₂e/USD等货币单位衡量，缺少物理基准，主要EEIO模型均如此（EPA USEEIO, Carnegie Mellon EIO-LCA, DOE EEIO-IDA等）。

• 局限揭示：建立在货币基础上的强度指标无法全面反映产品物理流量和材料效率，限制了其在细粒度生命周期研究和产品级碳减排策略中的适用性。

- 图表解读（图2）：图展示价值链与供应链Tier结构，以及环境排放分为Scope 1, 2, 3的分层，图右环境分级排放累积与经济产出对应，突显基于货币扩展的环境排放对应结构。

• 研究创新：本研究设想并设计了将物理单位整合进EEIO的框架，实现环境影响以kg CO₂e/kg计，弥补美国市场现有模型的盲点。

- 数据缺口与挑战：美国缺乏全面、细致的物理单位产量数据，报告以此为开局，提出数据估计及集成方案。[page::1]

3. 相关工作回顾

• PIOT模型介绍：物理输入输出表（PIOT）为以物理量替代货币计量的输入输出模型，可弥补经济IO的不足，但目前在美国尚未广泛采用且数据覆盖有限。

- 混合模型举例：国际多区域模型EXIOBASE结合货币和物理单位，进行混合计量，虽分辨率较高，且与国家统计基本相符，但依赖底层数据的完整性和准确性，存在不一致性与不确定性。

• 本研究定位：针对美国国别物理产量数据极度缺乏，致力于填补这一空白，进一步推动基于物理单位的环境扩展IO模型研发。

- 学术贡献明确：将国内EEIO方法和物理计量相结合，实现高质量物理单位供应链分析尚属开创性工作。[page::1]

4. 研究方法（Approach）

• 物理扩展建模方法：避开构建全PIOT模型的复杂性，采用类似环境扩展的线性代数方法，对经济投入输出模型进行物理扩展。

- 数学模型详解：
- 环境扩展采用$E=(I-A)^{-1} \cdot d \cdot r$，输出环境影响向量；
- 物理产量向量$P$利用$P=(I-A)^{-1} \cdot d \cdot (1/p)$反算产量，其中$p$为单位产品价格；
- 结合两者，环境影响强度（单位产品质量基础）计算为$E=(I-A)^{-1}\cdot d\cdot(1/p)\cdot r^{}$，其中$r^$为质量基础环境强度。

• 该方法仅需获取对应产业实物产量和价格信息，简化数据需求，特别考虑到美国经济中商品与服务并存的“双单位”问题，对服务以货币单位计量，对商品以质量计量。

- 产量数据选择：重点对2018和2022年制造业数据进行分析，呼应MECS调查周期，方便整合DOE EEIO-IDA工具与工业脱碳策略。

• 数据难点：明确指出缺乏高质量且完整的原始物理单位数据是主要难题。[page::2]

5. 物理产量数据构建

• 数据现状：详尽调研263个制造详细行业，仅发现48个（约18%）有高质量原始物理数据覆盖，6个行业有部分数据，2个为无物理流行业，剩余207个无或极差数据覆盖（78%）。

- 三种数据填补方法：
1. 数据驱动方法（首选）：直接利用USGS、EIA等权威政府统计，获得实物产量。
2. 价格驱动方法（次选）：基于贸易数据（UN Comtrade）计算各工业子行业的平均单位价格（$/kg），根据货币产值除以价格估算实物产量，具体涵盖：
- 进口贸易数据优先使用，因美国为净进口国；
- 关税调整（通过USA Trade数据）校正CIF价格至生产者价格；
- 运用HS编码向NAICS和BEA编码转换，对价格实施三级分等级（低、中、高关税），取平均赋值；
- 最终公式为$\text{Producer Price} = \frac{\text{CIF}+ \text{CIF} \times \text{Duty Rate}}{\text{Net weight}}/\text{Tau ratio}$，其中Tau矩阵来自USEEIO，用于基本价到生产者价的转换。
3. 输入驱动方法（最后补充）：当前两种方法无法覆盖时，通过行业输入物质量和废弃率反算特征单价，利用物料平衡公式估算，如建筑业。

• 这些方法确保产量估计尽可能完整，评估方式自顶向下依次降低准确度，保障数据全面性。[page::3][page::4]

6. 数据质量与覆盖分析

• 图3剖析（物理产量数据覆盖热图）：

- 绿色=良好数据覆盖，黄色=部分覆盖，红色=数据缺失严重，灰色=无物理流。
- 可以明显观察到农业、采矿、某些化工及钢铁、石油等行业较好，机械、电子、家具、印刷、纸制品等行业生硬，大量制造业子行业物理产量无可靠数据。
- 大量红色块表明数据缺口极大，需后续估计填补。

• 图4对比分析（数据驱动vs价格驱动）：

- 以作物生产和石油煤炭产品为例比对两种估测法；
- 差异范围17%-167%，虽然偏差较大但数量级一致，显示两方法在数量纲上的有效性和互补性，后续工作将致力于减少不匹配，提高准确性。

• 不确定性来源分析：

- 数据驱动的不准确可能因统计漏报、不完整采集；
- 价格驱动的不确定则可能因价格波动、产品异质性、贸易政策差异等。

• 建议：未来工作需进一步数据融合，差异较大的子行业中特别关注数据补充和误差降低。

- 报告显示研究仍在进行，目标是完整覆盖2018及2022年数据，明晰数据质量等级。[page::5][page::6]

7. 结论与展望

• 本文提出物理环境扩展EEIO框架，简化传统混合物理货币输入输出表（PIOT）编制难度，通过价格和质量向量整合，实现环境强度物理单位化。

- 物理产量数据极缺严重限制此类建模，美国制造行业只有极小部分有可靠物理产量数据，大量行业依赖价格估算法等间接估计方法。

• 未来工作将致力于构建全面数据集，持续评估数据质量，优化方法精度，以支撑DOE新一代工业脱碳决策和循环经济相关分析。

- 该框架兼容DOE EEIO-IDA工具，紧密配合美国工业脱碳路线和创新路径研究方向。

• 本文为工业环保输入输出分析领域提供了创新的物理单位整合视角，推进碳排放评估从货币到物质基础的转型。 [page::6]

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三、图表深度解读

图1（经济IO框架示意图，page 0）

• 内容述评：展示产业Z的总经济需求分为直接和间接需求输入，及其导致的毛产值，分层阐释供应链价值累积过程。

- 意义解读：形象化IO模型对产业间货物流和价值贡献的揭示机制，为后续环境和物理扩展提供方法论基础。

图2（环境扩展输入输出模型示意图，page 1）

• 内容述评：扩展图1，加入温室气体排放数据，以供应链层级划分Scope1、2、3排放量，体现全链路环境影响累积。

- 作用说明：体现EEIO方法如何从经济产值映射到环境排放强度，说明目前使用货币单位计量的环境影响指标体系。

图3（物理产量数据覆盖热图，page 5）

• 内容阐释：基于政府及研究获悉的物理产量数据覆盖度，对美国制造业子行业分级标色。

- 解读趋势与焦点：产业间数据差异巨大，传统基础原料和部分农林矿采行业数据较好，制造机械电子服装家具等行业数据空白严重。研究数据补全亟待突破。

图4（数据驱动与价格驱动产量估计对比，page 6）

• 内容概要：对作物生产和石油煤炭子行业，分别用两种估测方法估计的物理产量（百万吨）条形图对比。

- 解读数据差异：两方法估算结果虽有大幅波动，但尺度相近，表明方法互为补充，反映了数据不足条件下不同估计策略的权衡。指出进一步偏差减小的研究方向。

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四、估值分析（模型数学框架）

• 估值方法为经济投入产出模型的矩阵运算扩展，非传统财务估值。

- 采用列向量乘Leontief逆矩阵（$ (I - A)^{-1} $）驱动模型，结合最终需求（$d$）及环境影响强度（$r$）或单位物理产量价格（$p$）实现扩展。

• 关键假设：（1）产业间投入满足物理质量或货币单位的可逆性和均衡；（2）价格反映真实产物市场；（3）亩分能够准确匹配HS编码到产业分类，价格估计可通过贸易数据合理转换。

- 通过此方法，即可计算行业环境影响强度单位质量基础下的生产及供应链排碳情况。

• 省去了构建完整物理IO表（PIOT）的复杂性，数据需求明确且简化便于操作。

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五、风险因素评估

• 数据风险：物理产量的核心数据严重欠缺，数据不完整和不准确导致环境影响估算存在较大不确定性。

- 估算方法的局限风险：价格驱动和输入驱动法的假设可能导致误差，价格波动、贸易政策变化和分类匹配不准确都会降低估算精度。

• 模型适用性风险：物理扩展只针对商品行业，服务业仍以货币单位计量，两者混合可能带来变量解释的复杂性。

- 系统性风险：输入输出模型固有的线性假设可能无法捕捉动态市场结构变化和技术进步的影响。

• 报告提供了风险的具体表现形式，但未对风险概率及缓解措施展开详细量化说明，后续工作可加强。

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六、批判性视角与细微差别

• 创新与局限并存：提出的物理扩展框架简便直接，避免构建完整PIOT的高门槛，但基于粗糙的价格估计或质量平衡，估算精度难以完全保证。

- 数据依赖强烈，且极端行业数据覆盖不均，这导致若干行业物理产量估计仅依赖间接推断，数据有效性与一致性成疑。

• 行业分类转换的复杂性与随之的统计误差未详细说明，跨编码体系的映射可能带来不确定性。

- 虽然对比两种估算方法的数量级一致，但差异高达167%显示需要较大的方法优化空间。

• 本文中价格估算的关税分段平均方法虽合理，但忽视了商品细分异质性及贸易结构变化，可能带来定价偏差。

- 模型服务于DOE工业脱碳战略，有潜在的政策目标驱使，需警惕可能的选择性数据解读。

• 建议未来工作专注于数据完整性提升，系统误差校验，及透明公开估算假设。

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七、结论性综合

本报告详尽阐述了美国制造业供应链环境扩展经济投入产出模型的“物理扩展”创新框架，核心贡献在于：

• 理论上将环境影响强度转变为基于质量的指标（kg CO₂e/kg产品），从而提升生命周期评估的物质基础和细粒度精确度，尤其对Scope 3排放计量具有重要意义。

- 方法上采用矩阵运算结合物理产量和价格估算，避免完全构建物理输入输出表（PIOT），简化模型结构和数据需求。

• 实践上针对美国制造业物理产量数据缺失极为严重的现实，构建了多层次的估计方法体系——优先数据驱动，辅以价格驱动及输入驱动方法，保证数据覆盖。

- 通过多方法对比（crop production与petroleum subsectors示例），尽管估计存在较大差异，但方法数量级一致，为后续数据融合与改进提供了坚实基础。

• 结合DOE工业脱碳战略与路径研究，提供了实现产业级碳减排、循环经济评估、资源效率提升的关键数据支撑和模型工具。

- 报告清晰展示了目前美国供应链物质流量数据的不足与估算复杂性，指出未来重点在于提升数据质量和模型精细度，确保估算结果的可信度以支持政策制定。

图表完美佐证了文本论证：

• 图1和图2清晰阐释了经济IO模型及其环境扩展原理，说明为何货币计量不足且需要物理扩展。

- 图3映射真实的产业数据覆盖情况，直观展现数据鸿沟与优劣势领域。

• 图4则提供了不同估算方法的初步验证，体现当前框架的应用潜力和挑战。

总结作者态度是一种理性探索框架创新的尝试，既不忽视挑战，也不夸大成果，呈现了一个向高质量数据集和物理单位环境影响评估迈进的路径。该研究对于深化美国制造业碳足迹估算、辅助工业绿色转型具有重要理论与实践价值。[page::0,1,2,3,4,5,6]


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（完）

报告