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【24h】

Going Global to Local: Connecting Top-Down Accounting and Local Impacts, A Methodological Review of Spatially Explicit Input- Output Approaches

机译：走向本地：将自上而下的会计与本地影响联系起来，一种空间明确的投入产出方法的方法论综述

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摘要

Environmentally Extended Input-Output Data-bases (EEIOs) provide an effective tool for assessing environmental impacts around the world. These databases have yielded many scientific and policy relevant insights, especially through the national accounting of impacts embodied in trade. However, most approaches average out the spatial variation in different factors, usually at the level of the nation, but sometimes at the subnational level. It is a natural next step to connect trade with local environmental impacts and local consumption. Due to investments in earth observation many new data sets are now available, offering a huge potential for coupling environmental data sets with economic models such as Multi-Region Input-Output (MRIO) models. A key tool for linking these scales are Spatially Explicit Input-Output (SIO) models, which provide both demand and supply perspectives by linking producers and consumers. Here we define an SIO model as a model having a resolution greater than the underlying input output transaction matrix. Given the increasing interest in this approach, we present a timely review of the methods used, insights gained, and limitations of various approaches for integrating spatial data in input-output modeling. We highlight the evolution of these approaches, and review the methodological approaches used in SIO models so far. We investigate the temporal and spatial resolution of such approaches and analyze the general advantages and limitations of the modeling framework. Finally, we make suggestions for the future development of SIO models.
机译：环境扩展的投入产出数据库（EEIO）为评估全球环境影响提供了有效的工具。这些数据库已经产生了许多与科学和政策有关的见解，特别是通过对贸易所含影响的国家核算。但是，大多数方法通常在国家一级，但有时在国家以下一级，对不同因素的空间变化进行平均。将贸易与当地环境影响和当地消费联系起来是自然而然的下一步。由于对地球观测的投资，现在可以使用许多新的数据集，这为将环境数据集与经济模型（例如多区域输入输出（MRIO）模型）耦合提供了巨大的潜力。链接这些比例的关键工具是空间显式输入输出（SIO）模型，该模型通过连接生产者和消费者来提供需求和供应方面的信息。在这里，我们将SIO模型定义为分辨率高于基础输入输出事务矩阵的模型。鉴于对这种方法的兴趣日益增加，我们对使用的方法，获得的见解以及将空间数据集成到输入输出模型中的各种方法的局限性进行了及时的回顾。我们重点介绍了这些方法的演变，并回顾了迄今为止在SIO模型中使用的方法学方法。我们调查这种方法的时间和空间分辨率，并分析建模框架的一般优势和局限性。最后，我们对SIO模型的未来发展提出建议。

著录项

  • 来源
    《Environmental Science & Technology》 |2019年第3期|1048-1062|共15页
  • 作者

    Sun Zhongxiao; Tukker Arnold; Behrens Paul;

  • 作者单位

    Leiden Univ, Inst Environm Sci CML, Einsteinweg 2, NL-2333 CC Leiden, Netherlands;

    Leiden Univ, Inst Environm Sci CML, Einsteinweg 2, NL-2333 CC Leiden, Netherlands|Netherlands Org Appl Sci Res TNO, NL-2595 DA The Hague, Netherlands;

    Leiden Univ, Inst Environm Sci CML, Einsteinweg 2, NL-2333 CC Leiden, Netherlands|Leiden Univ Coll The Hague, NL-2595 DG The Hague, Netherlands;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);美国《生物学医学文摘》(MEDLINE);美国《化学文摘》(CA);
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