用于美国制造业供应链材料效率评估的物理扩展 EEIO 框架
综合经济学
2025-12-17 v1 计算机与社会
经济学
摘要
对经济中物质流进行的物理评估(例如物质流量化)能够通过提供工业生产数量与供应链关系的具体物理背景,支持可持续脱碳与循环战略的制定。然而,由于高质量原始数据的稀缺以及数据报告中所用行业分类系统之间的协调性较差,完成物理评估颇具挑战。本文描述了对美国能源部(DOE)工业脱碳 EEIO 模型(EEIO-IDA)的一项新的物理扩展,从而得到一个同时在物理与环境方面均得到扩展的扩展型 EEIO 模型。在该模型框架中,美国经济被划分为商品生产部门与服务生产部门,并使用贸易数据(如 UN Comtrade)与物理生产数据(如美国地质调查局数据)的组合,对每个商品生产部门的物质流进行量化。鉴于并非所有部门都有一手生产数据,我们开发并使用了价格归算与质量平衡假设,以高质量的估计值补全物理流数据集。所得到的数据集在与 EEIO-IDA 工具集成后,能够按质量基础(如 COeq/kg)对每个工业部门的环境影响强度指标进行量化。本工作旨在与现有的 DOE 框架与工具保持一致,包括 EEIO-IDA 工具、DOE 工业脱碳路线图(2022)以及美国工业转型路径研究(2025)。
引用
@article{arxiv.2510.15121,
title = {A physically extended EEIO framework for material efficiency assessment in United States manufacturing supply chains},
author = {Heather Liddell and Beth Kelley and Liz Wachs and Alberta Carpenter and Joe Cresko},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.15121},
year = {2025}
}
备注
9 pages, 4 figures. Accepted manuscript, presented at the REMADE 2025 Circular Economy Conference & Tech Summit, Washington DC, April 10-11, 2025