地域の持続可能性のために安全で公正な運営空間におけるカップリング相互作用を評価する

Nature Communications volume 14、記事番号: 1369 (2023) この記事を引用

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6 オルトメトリック

メトリクスの詳細

人間の活動は前例のない規模で地球システムに影響を与え、望ましくない不可逆的な劣化を引き起こします。 国連の持続可能な開発目標 (SDGs) は、持続可能な開発のための統合された世界的な行動計画を提供します。 しかし、社会環境上の制約の中で地域の持続可能性を達成するための実行可能な戦略を開発することは依然として大きな課題です。 ここで私たちは、地域の持続可能性と、規模を超えた環境パフォーマンスと人間の幸福の間の相互作用を評価するために、安全で公正な運営空間（SJOS）とSDGsを統合するフレームワークを提案しました。 中国は 2000 年から 2018 年にかけて持続可能な発展を完全に達成できていないにもかかわらず、ほとんどの省で大幅な改善が見られました。 私たちの分析では、4 つの開発パターン (すなわち、結合と発展、結合と低開発、非結合と低開発、結合と低開発) をさらに詳しく説明し、持続可能性に移行するための各パターンの目標戦略と経路を開発しました。 私たちの運用可能な枠組みは、持続可能な開発を実現するために他の地域や国にも広く適用できます。

産業革命以来、地球システムは人新世に入り、人間の活動が地球環境変化の主な原動力となってきました1。 その結果、資源の使用、排出、環境劣化におけるいくつかの重大な閾値に近づいているか、さらにはそれを超えているという差し迫った兆候が現れています（生物圏の完全性、気候変動、土地系の変化、生物地球化学的流れなど）2、3、4。 実際、地球システムが持続不可能な軌道に向かって進んでいる、あるいは人類が安全に活動するのに望ましくない状態に入っていることを、実質的な証拠が証明しています5。 したがって、持続可能性への移行の探求は緊急に必要とされていますが、人新世における極めて重要な課題のままです。

持続可能な開発目標（SDGs）は、持続可能な開発に対するより統合的かつ包括的なソリューションを提供し、概念的な課題から測定可能な基準と運用可能な変革へのパラダイムシフトを示しています6、7。 それにもかかわらず、持続可能性の評価と、SDGsに向けた政策の追跡と進捗状況の監視は、断片的で孤立した一貫性のない実施が多く、依然として課題が残っています。 場合によっては、たとえSDGsが達成されたとしても、環境はさらに悪化する可能性があります8。 したがって、実行可能な政策と持続可能な開発戦略に情報を提供するために、SDGsの達成に向けた進捗状況を定量化および評価する方法を理解することが急務となっています。

これは、持続可能な開発を導くための堅牢で正確かつ包括的な評価フレームワークを開発する科学的かつ実際的な必要性を強調しています9、10、11。 この枠組みは、対象となる社会生態システムの実際のパフォーマンスと、対応する持続可能性基準との間の持続可能性のギャップを特定する必要がある12。 この基準は、政策目標によって規定することも、環境限界と社会的限界値の両方を含む、特定された能力限界値から導き出すこともできます13。 この目的を達成するために、成長限界 14、安全最低基準 15、16、予防原則 17、許容範囲 18 などの一連の持続可能性基準概念が開発されています。 惑星境界 (PB) フレームワーク 19,20 は、以前の持続可能性基準に基づいて構築され、それを強化する新たな概念です。 重要な進歩は、PB フレームワークが、地球の自己調整能力を決定する地球システムの生物物理学的プロセスに焦点を当てていることです19。 PB 枠組み 19,20 は、地球の供給能力の人為的流用に対する量的制限を提案し、人類にとって安全な活動領域を描いています。 このような PB 制限を超えると、突然または不可逆的な環境変化は人間社会にとって有害、または壊滅的なものになる可能性があります。 社会経済的側面を考慮するため、安全かつ公正な運営空間（SJOS）フレームワーク 21 が開発され、PB（生物物理学的限界）19 と社会基盤（人間の基本的ニーズ）22 をさらに統合し、社会の持続可能性基準を評価しています。社会生態システム23．

持続可能性の評価における SJOS フレームワークの最近の進歩にも関わらず、いくつかの顕著なギャップが存在します。 (1) 転送可能なダウンスケーリング。 持続可能な開発は一般に、国、準国家、地域、地方のそれぞれの規模で活動する政府、企業、コミュニティ、およびキーストーンアクターによって実施されます24。 したがって、政策指向の評価では、枠組みを縮小して、規模（地方から地域、国家、地球規模まで）や社会生態学的文脈を超えた持続可能性の問題に対処できるようにする必要がある25。 これまでの多くの研究では、さまざまなアプローチを使用して SJOS フレームワークを国家または地域規模に変換することが試みられてきました 26、27、28。 しかし、環境の持続可能性を評価するためのフットプリント境界の枠組み9において、環境フットプリントとSJOSのPBを共同で実施する例は依然として少ない。 それにもかかわらず、このようなアプローチは、進捗状況を評価するためのベンチマークとして機能する、SJOS の環境持続可能性を定量化するための、スケーラブルで複製可能で移転可能な道を提供します 29,30,31。 (2) 時空間ダイナミクス。 SJOS と比較した持続可能性を評価する場合、先行研究のほとんどは静的（特定の期間の評価）であるか、地域全体の概要の時間的変化に焦点を当てています。 環境パフォーマンスと人間の幸福における空間的不均一性と時間的ダイナミクスを明確に扱った研究はほとんどありません32。 しかし、そのような情報は、対象を絞った政策措置のホットスポットを特定したり、持続可能な開発の空間的変動につながる推進要因を理解したり、SDGs達成に向けた進捗状況を追跡したりするために重要となる可能性があります。 (3) SDG の相互作用。 異なる SDG の間には複雑な相互作用 (つまり、トレードオフ、相乗効果) があることがますます明らかになってきています 33,34。 したがって、SJOS に基づいて持続可能性を評価する際には、生物物理学的プロセスと社会的幸福の両方、およびそれらの相互作用を考慮することが重要ですが、これについてはまだ十分に対処されていません。

したがって、持続可能性評価における環境パフォーマンスと人間の幸福目標の間の時空間ダイナミクスと複雑な相互作用を説明するために、私たちは、元々は SJOS 分析フレームワークに革新的な「カップリング調整度」(CCD) を導入しました。物理学35． 「カップリング」とは、2 つ以上のシステムがさまざまな方法で互いに緊密に相互作用する現象を指します。 「調整」は、サブシステム間の一貫性の程度、およびシステムが望ましい順序に向かってどの程度動く傾向があるかを反映します。 したがって、CCD は相互作用するサブシステム間の相乗効果の尺度であり、無秩序から秩序までの統合された社会生態システムの軌道を決定します 36。 たとえば、CCD が 1 は完全なコヒーレンスの発達を反映しており、すべてのサブシステムが相乗効果を発揮します。 この概念は、特に都市化と生態環境37、経済発展と生態環境36、生態系サービスと都市開発38など、環境と経済的側面の間の矛盾に関連して、2つ以上の（サブ）システム間の相互作用を測定するために広く採用されています38。 、39。 また、政策介入 (公共投資や規制など) からの緊急またはシステムレベルの結果を評価および比較するために使用することもできます。

この研究では、持続可能性評価のための SJOS フレームワークにおける CCD の適用を実証するために、世界で最も人口の多い国で最大の輸出国であり、世界の持続可能性の主要な主体である中国の実用的なケーススタディに焦点を当てました。 中国は他国に資源基地を提供し、商品を生産し40、世界の他の地域での消費によって引き起こされる環境への影響を負担している29。 さらに、これまでの社会経済的発展の多くは環境悪化を犠牲にしており、経済発展と生態系管理との間に深刻な矛盾を引き起こしています。 人間による資源の搾取、社会経済改革、急速な人口増加、工業化と都市化もこの長期紛争を加速させている41。 したがって、中国は、すべての人のニーズを満たすために使用できる十分な資源を確保するという重大かつ緊急の課題に直面しています。 つまり、国家は人類の幸福のために地域資源の持続可能な利用を重視すべきである。 中国はまた、天然資源、文化遺産、環境保全性、社会的不平等において実質的な空間的不均一性を受け入れており、（1986 年以来）30 年を超える長期持続可能な開発実践を経験しており、私たちが提案する持続可能な評価枠組みをテストするための理想的なケースを示しています。

この研究の 3 つの主な目的は次のとおりです。(1) 定義された SJOS と比較したパフォーマンスを測定することにより、SDGs の観点から持続可能な開発ステータスを評価すること。 （2）空間的に明示的な方法で複数のスケールで人間と環境の相互作用を考慮する持続可能性評価（つまり、目的1から）を使用して開発パターンを特定するためにSJOSにCCDを実装する。 (3) 地域の持続可能性に向けた進歩として、開発パターンに関する的を絞った戦略を提案する。

社会生態システムでは、人間と生物物理システムの間の相互作用は双方向であり、システム全体のダイナミクスを決定します。 一方で、健全な生態系は人類の持続可能な発展を支える基礎であり、人類の生存と経済発展のための基本的な物質とサービスを提供します42。 その一方で、人間開発は、環境を保護するための資本保証、インフラストラクチャおよび技術的サポートを提供することができます。 しかし、資源の集中的な消費、土地利用の変化、汚染は環境に悪影響を与える可能性があります43。

したがって、この研究の概念的な基盤は、CCDモデルを使用して人間と生物物理システムの間の相互作用を明示的に考慮した社会生態システムにおける地域の持続可能性を調査するために、SJOSとSDGsのフレームワークを統合します（図1）。 持続可能な開発を達成するために、人間社会は SJOS 内で運営されなければなりません。SJOS とは、PB によって定められた環境限界と環境フットプリントと、人間の成果の最低基準または目標とする社会的閾値として定義される社会基盤との間の持続可能性の範囲であり、環境パフォーマンスと人間の幸福を維持するものです。相乗的な発展パターンで作用しています。

このフレームワークは、安全で公正な運営空間とフットプリント境界のフレームワークを統合し、結合された社会生態システム内で対応するSDGsに関連する持続可能性を測定します。 人間の幸福の指標（人間システム内の社会基盤）はSDGsに対応していますが、これらの目標を達成するためのプロセスは、環境限界（生物物理システム）、つまりスケールダウンされた惑星の境界によって定量化された環境限界によって制限される必要があります。 これら 2 つのサブシステムは孤立しているわけではありませんが、それらの間には複雑な相互作用があります。

具体的には、私たちの概念フレームワークは、環境パフォーマンスと人間の幸福の間の結合関係と、持続可能な管理に情報を提供するために明示的に適用できる方法で社会生態学的システムの発展パターンを分析しました。 私たちの概念化に基づいて、開発パターンはカップリングのレベルと開発のレベルの 2 つの側面に基づいて分類されます (図 2)。 結合レベルは CCD の大きさによって定量化され、開発レベルは CCD の変化傾向によって定量化されます。 結合レベル (y 軸) にわたって、領域またはシステムは結合または非結合として分類できます。 カップリングのレベルが高い場合は相乗効果 (カップリング) を示し、値が低い場合は環境パフォーマンスと人間の幸福の目標の達成の間のトレードオフ (デカップリング) を示します。 開発レベル (x 軸) に沿って、地域またはシステムを開発済みまたは開発途上に分類できます。 発展した領域は結合レベルが増加する (より結合する) 傾向があるのに対し、未開発の領域はより結合しない (より結合しない) 方向に向かう傾向を示します。 したがって、これら 2 つの側面は、対応する持続可能な管理戦略を生成するために使用できる開発パターンの 4 つの象限を表します。 象限 I は比較的理想的な開発パターンであり、結合次元と開発次元の両方で良好に機能します。 第 1 象限のこのような開発パターンは、持続可能な開発の前提条件として、環境面と社会経済面の間の相乗効果が必要であることを示しています。 象限 II は、結合および未発達のパターン用で、結合レベルが分割点より上で、発達レベルが分割点より下です。 一方、第 3 象限は結合が解除され未発達のパターンを表しており、その結合と発達のレベルは両方とも分割点を下回っています。 特定の地域の結合レベルが第 3 象限に分類されている場合、これは管理政策が持続可能な開発の要件を満たすことができないことを示しています44。 第 4 象限では、内部の領域は結合されていませんが、よく発達しています。

4 つの発展パターンは、発展のレベル (x 軸) と結合のレベル (y 軸) の 2 つの次元に基づいて分類されます。 結合レベルは人間の幸福と環境パフォーマンスの間の結合調整度の大きさに応じて地域を分類しますが、発展レベルは時間の経過に伴う結合調整度の変化傾向を反映します。 中央の水平線から離れた象限に位置する領域は、より結合されています。 中央の垂直線から遠く離れた象限内の領域はより発達しています。

私たちの概念フレームワークを実装するために、私たちは SDGs の文脈において環境限界と社会的基盤の間にある SJOS を定義しました。 定義された SJOS と比較して、焦点となる地域またはシステムの状況を調査することは、次のことに役立ちます。(1) 必要不可欠な社会福祉を損なうことなく、地球の収容力以下で活動することが可能かどうかを確認する。 (2) 環境と社会経済的パフォーマンスの間の結合調整度（つまり、結合のレベル）とその変化（つまり、開発のレベル）を定量化する。 (3) 可能な政策と戦略を開発し、持続可能な方法で人間の基本的ニーズを最もよく満たす方法について現実的な期待を設定すること。

このセクションでは、上記の 3 つの相互に関連する分析 (つまり、持続可能性の評価、結合相互作用、政策と戦略の開発) の結果を示し、その意味と関連する結論については後続のセクションで説明します。

私たちは2000年から2018年までの履歴データを収集し、SJOSから提供された5つの環境フットプリント（縮小PBとの比較）と10の社会指標（社会基盤との比較）に関する国家パフォーマンスを分析しました（図3）。

世界。 b 中国。 内部のくさびが社会基盤に達し、外部のくさびが環境の限界内にある場合、その状態は安全で公正な運営空間とみなされます。 内部のくさびは、社会的基盤に対する実際の社会的指標を示します。 外部ウェッジは、環境制限に対する環境フットプリントを示します。 値は特定の指標の平均を表します。 ウェッジは、各次元のステータスをその境界と比較したパーセンテージ (中心で 0%、境界で 100%) として測定します。 尊重される環境限界は緑のくさびであり、到達した社会基盤は青のくさびです。 破線のウェッジはチャート領域を超えて伸びています。 O'Neill et al.30 から引用。 特定のデータ ソースについては、表 S6 および表 S7 を参照してください。

環境パフォーマンスについては、世界規模と国家規模の両方で、5 つの環境境界のうち 3 つ (気候変動、リン、窒素循環) が大幅に超過しており、高リスク状態と見なされています。 一方、他の 2 つのプロセス (土地システムの変化と淡水の利用) は依然として境界内に留まり、安全な状態とみなされます。 一般に、土地制度の変化を除けば、環境面での中国のパフォーマンスは世界レベルよりも悪い。 特に、中国では気候変動、リンと窒素の循環がその限界を3.86倍、9.92倍、3.68倍も超えています（表S11）。

社会的パフォーマンスについては、世界的な観点から見ると (図 3a)、10 の社会指標のうち 1 つが閾値 (つまり、雇用) に達しています。 対照的に、中国の場合、国家規模で（図3b）、2つの指標（エネルギーと雇用）で閾値を達成しており、食料安全保障、所得、教育でも良好な成績を収めている。 一般に、世界と比較して、中国は男女平等を除き、社会的基盤に比べて社会的成果のレベルが高い（表S12）。

同時に、中国は完全に SJOS 内で活動していたわけではない。 世界平均と比較すると、中国は環境パフォーマンスでは劣っていますが、人間の福祉では上回っています。 これは、中国が国際貿易において他国に資源基盤を提供しており、したがってアウトソーシングによる環境への影響を負っているという事実に起因すると考えられる。 この過程で、中国は経済発展と人間の福祉の向上を引き換えに、CO2 排出や土地利用の転換などの環境への影響45を犠牲にしてきた。

さらに、時間と空間にわたる中国の社会進歩と生態学的劣化を明確に把握するために（図4と5）、2000年から2018年の期間における環境的および社会的パフォーマンスの空間的および時間的軌跡を追跡しました。 環境パフォーマンスを測定するために、4 つの PB (気候変動、土地システムの変化、淡水利用、生物地球化学的流れ) を 1 人当たりの割合にスケールダウンし、対応する環境フットプリントと比較します (図 4a)。 PB の生物地球化学的流れ (つまり、窒素とリンの循環) について 2 つの指標が測定されるため、5 つの環境指標が考慮されます。 環境パフォーマンスは、環境限界に対する環境フットプリントの比率を示します（つまり、縮小された PB）。 フットプリントと境界の比率は、地球の収容力がすでに超過しているかどうかを示します。 私たちが選択した制御変数は、それぞれ、年間 CO2 排出量、人工化された土地の表面積、淡水の使用量、農地に適用される窒素およびリン肥料の配分です。 2000 年から 2018 年までの一人当たりの環境制限を表 S10 に示します。

a 一人当たりの環境境界に関する環境パフォーマンス。 b 社会基盤に関する人間の幸福。

a 環境パフォーマンス。 b 人間の幸福。 環境パフォーマンスは、縮小された惑星境界までの環境フットプリントを示します。 人間の幸福は、社会的閾値に対する社会的指標を表します。 Z スコア値は Mann-Kendall 検定の結果を示し、赤色は負の変化のある州を表し、青色は正の変化のある州を表します。 具体的には、環境パフォーマンスと人間の幸福におけるマイナスの変化は、それぞれフットプリントの増加と社会指標の減少を表します。 与えられた有意水準 α は 0.05 です。

環境パフォーマンスには、州間の実質的な空間的不均一性が発生します。 省規模（図4a）で見ると、中国のほとんどの省は一人当たりの値を大幅に超えており、環境限界を超えるレベルで資源を使用している。 その中で、最も困難な境界線は気候変動です。境界線内にどの州も存在しません。 さらに、ほとんどの州で窒素とリンの循環の限界も超えています。 土地システムの変化、窒素とリンの循環の一人当たりの境界内にある州の割合は、それぞれ 36.7%、6.7%、6.7% です。 一方、淡水の利用状況はかなり改善されており、州の 80% が制限内にとどまっています。 私たちは、どの州もすべての生物物理学的境界内で同時に活動していないことを発見しました。 私たちの分析により、尊重される境界の数が 0 から 4 までの範囲で大きく異なることが明らかになりました。

環境パフォーマンスの空間分布を分析した後、次に 2000 年から 2018 年までの時間的変化を調べました (図 5a)。 国家規模で見ると、中国のすべての環境フットプリントは 2000 年から 2018 年の期間に増加し、SJOS から遠ざかりました（表 S13）。 全体として、時間の経過とともに州全体で環境圧力が増大する傾向にあります。 具体的には、北京を除くすべての省のCO2排出量が大幅に増加した。 青水のフットプリント、土地のフットプリント、窒素のフットプリント、リンのフットプリントは、それぞれ州の 70%、73%、70%、73% で増加しています。 注目すべきことに、環境フットプリントの減少は主に北京、天津、河北省や東部沿岸地域などの中国東部の省に集中しています。

私たちの結果は、環境制限に対する環境パフォーマンス（すなわち、縮小された PB）が指標によって大きく異なることを示しました。 この違いは、資源ベースの指標（淡水利用、土地システムの変化など）と汚染ベースの指標（気候変動、生物地球化学的流れなど）などの環境指標の種類によって異なりました。 このことは、各 PB の重要性と特性を考慮して、適切な政策を策定する必要があることを示唆しています。

社会基盤の代理として人間の幸福を定量化するために、SDGs と SJOS のフレームワークに従って 10 の社会的側面を選択しました。 各側面について、対応する社会指標を選択し、SDGs の目標に基づいて閾値を特定しました (図 4b および図 5b)。 人間の幸福度は、実際の社会的指標と社会的閾値の比によって測定できます。

中国における人間の幸福度の空間パターンについては、結果は非常に複雑です。 省規模（図4b）で見ると、中国の各省は食糧安全保障、エネルギー、雇用の面で全体的に良好な成績を収めており、すべての省が基準値に達している。 州の 1/3 近くが世帯収入の基準に達しています。 教育、医療、社会的公平性、水、衛生の基盤を達成している州の数は、それぞれ26.7%、6.7%、10%、13.3%、3.3%である。 対照的に、各州は男女平等の取り組みが不十分であり、この基準に達する州はありません。 注目すべきは、10 の社会的基準をすべて達成している州はないということです。 各省にまたがる社会基盤の数は 2 から 9 までの範囲にあります (つまり、上海)。

社会的パフォーマンスの時間的変化については、中国では2000年から2018年にかけて人間の幸福度の全体的な改善が観察され、あらゆる側面での発展が見られました（表S14）。 州規模（図5b）では、2000年から2018年の間に、すべての州の10の社会指標のうち5つ（つまり、水、衛生、医療、教育、男女平等）が増加しました。 さらに、変化の傾向が見られない州を除き、ほとんどの州で収入とエネルギーが増加した。 天津、黒竜江省、広東省を除く90％の省で食料安全保障が向上した。 山西省と山東省を除く９３％の省で雇用が増加した。 対照的に、73％の州では社会的公平性が低下した。 変化の増加は主に西部の州に分布しています。

全体として、私たちの結果は、特定の指標に依存する持続可能性パフォーマンスにおける顕著な空間的不均一性と時間的ダイナミクスを明らかにしました。 これらの結果は、持続可能性に向けた進歩を測定しようとする場合、環境または社会的パフォーマンスを監視するだけでは不十分である可能性があることを示しています。

環境パフォーマンスと人間の幸福に関する持続可能性パフォーマンスの分析 (つまり、SJOS の定量化) に基づいて、相互作用の強さと方向 (相乗効果やトレードオフなど) を定量的に測定するために、カップリング配位度をさらに計算しました。 ) 環境パフォーマンスと人間の幸福の間。

私たちは、2000 年から 2018 年の期間にわたる中国のすべての省について、CCD に基づいて人間と環境の相互作用の空間的および時間的変化を分析しました（図 6）。 高い値は相乗効果 (カップリング) を示し、低い値は環境パフォーマンスと人間の幸福の間のトレードオフ (デカップリング) を示します。 生物物理学的サブシステムと人間のサブシステムの相対的なパフォーマンスをさらに比較するために、システムを環境開発の遅れ（つまり、人間の幸福を下回る環境パフォーマンス）、社会開発の遅れ（つまり、人間の幸福を上回る環境パフォーマンス）、または環境開発の遅れ（つまり、人間の幸福を下回る環境パフォーマンス）に区別しました。社会的同調（つまり、環境パフォーマンスが人間の幸福とよく一致する）タイプ。 分析をサポートし、結果の解釈を容易にするために、CCDの結果を5つのレベルに分類し（図6a）、それぞれの社会的/環境的遅れを区別しました（表S16）。

a 大きさ。 b トレンドの変化。 Shi et al.36 および Li et al.78 を参照して、カップリング配位度の範囲を表 S5 に示します。 与えられた有意水準 α は 0.05 です。

CCD の空間的変化については、中国は全体的に社会的遅れ段階と中程度に調整されています（表 S16）。 州規模（図6a）では、私たちの分析により、州全体のCCDの顕著な不均一性が明らかになりました（0.075から0.993の範囲）。 私たちの結果は、CCD の空間パターンが西部領域から東部領域に向かって増加しているように見えることを示しました。 高い値は東部地域に集中しており、低い値は主に中部と西部に位置しています。 具体的には、強いシナジー、つまり高度な連携が主に中国東部に集中しています。 これらの地域は、環境パフォーマンスと人間の幸福の間に強力な相乗効果をもたらします。 適度な調整は主に中国中央部で行われています。 主な調整、中間の不均衡、極度の不均衡は中国西部に位置しており、環境パフォーマンスと人間の幸福の間には大きなトレードオフがあります。

カップリング調整の発展を妨げる相対的な遅れの側面をさらに理解するために、環境および社会経済的側面における州のパフォーマンスを比較しました（表S16）。 全体として、30 州のうち 21 州は社会開発が遅れているタイプです。 これは、人間の福祉の発展が環境パフォーマンスに遅れをとっており、これらの地域の持続可能な発展を妨げていることを意味します。 環境発展遅れ型は中国西部（新疆、内モンゴル）の経済後進地域に位置する。 対照的に、社会環境同調型は主に東部地域に集中しており、環境と社会経済の発展の点で最もバランスのとれた状況となっている。 特に、高結合調整領域は主に東部平原に位置し、低結合調整領域は西部地域にあり、これは社会的および環境的パフォーマンスの空間分布と一致しています。 この結果は、サブシステム間の結合相互作用が環境的および社会的パフォーマンスとよく一致することを示しました。 つまり、CCD が高い場合、それは主に社会と環境の同期です。 CCD が低い場合は、主に社会開発または環境開発の遅れが原因です。 したがって、これらの結果は、環境パフォーマンスや社会福祉の向上が必ずしも持続可能性への移行を意味するわけではないことを示唆しています。

時間的変化を追跡するために、マン・ケンドールの傾向検定とセンの傾き推定器を適用して、2000 年から 2018 年までの CCD の傾向を分析しました。国家規模で見ると、CCD は時間の経過とともにわずかな上昇傾向を示しています（表 S16）。 。 州規模（図6b）では、2000年から2018年までに30州中16州でCCDが増加しました。具体的には、30州中14州は主に西部と東部に位置し、大幅な進歩を遂げています。 私たちの分析では、ほとんどの省でこの期間に CCD が増加しており、中国における持続可能性の達成に向けた進歩が示されていることが明らかになりました。

カップリング相互作用の推進要因について詳しく説明するために、我々は、CCD の変化に対する 3 つのカテゴリーの 24 の要因の寄与を定量化しました。それぞれの要因は、環境目標と社会経済的開発目標 (つまり、CCD の大きさ) の間の相乗的発展を潜在的に促進または阻害する可能性があります。 。 この分析により、その背後にある主な原動力を理解し、最終的に調整不能への取り組みにおける緊急度のレベルと、より効果的に対処する方法を評価することができます。 この目的を達成するために、私たちは、従来の分類木と回帰木を拡張した機械学習技術であるブースト回帰木に基づく経験的診断モデルを開発しました。 ブースト回帰ツリー モデルは、すべての指標における CCD の変化の 90% 以上をうまく説明します。

私たちの分析によると、気候変動、淡水利用、土地システムの変化、リン循環、窒素循環、および全体的な環境パフォーマンスのカップリング調整関係の違いはすべて、主に環境要因に起因しています（図S18）。 しかし、主要な要因は各指標によって異なりました（図S19）。 気候変動、土地システムの変化、および全体的な環境パフォーマンスの主な要因は草地であり、それぞれすべての要因の26％、22％、および45％を占めています（図S19a、c、fおよび表S17）。 一方、窒素とリンの循環の主な推進要因は都市化率であり、それはそれぞれすべての要因の22％と21％に寄与しています（図S19d、eおよび表S17）。 淡水使用の場合、CCD は主に正規化植生指数 (NDVI) の影響を受け、24 要素すべての中で 32% を占めます (図 S19b および表 S17)。

これらの主要な要因が CCD の変化にどのような影響を与えるかをさらに理解するために、各指標の主要な要因の影響を調べました。 気候変動、土地システムの変化、および全体的な環境パフォーマンスについて、我々の結果は、草地面積が増加するにつれて全体的な影響が減少することを示しました。 駆動因子への部分依存性（図S20）を参照すると、草原面積の相対的な影響は主に正であり、草原の増加がカップリング調整を促進することを示しています。 窒素とリンの循環については、都市化率の増加とともに全体的な影響が増大します。 都市化率はCCDの減少に寄与する。 淡水の使用では、NDVI が増加するにつれて全体的な影響も増加します。 十分位スケールから、データの 10% だけがこの 0 ～ 0.4 の範囲にあることがわかります。 これらの結果は、NDVI が淡水の利用と人間の幸福の間の相乗的な発展を促進することを示唆しています。

したがって、これらの結果は、持続可能性の環境と社会経済的側面を同時に考慮し、それらの間のトレードオフを特定して対処し、人間の基本的ニーズを持続可能な方法で満たす最善の方法について現実的な期待を確立する必要性を強調しています。

上で述べたように、私たちの結果は、地域の持続可能性に向けて環境と社会経済の相乗効果を促進するための的を絞った政策と戦略の必要性を強調しました。 効果的な政策立案に貢献するために、私たちは2段階のアプローチに基づくロードマップを提案しました（図2）。 最初のステップでは、CCD の大きさ (つまり、図 6a の結合レベル) と CCD の傾向 (つまり、図 6b の現像レベル) を考慮して、さまざまな現像パターンが描かれます。 2 番目のステップでは、各パターンの特性とその根底にある要因または原因に基づいて、的を絞った開発戦略が推奨されます。

結合と発展のレベルに対する実績に基づいて、中国の省は結合と発展、結合と低開発、非結合と低開発、非結合と発展の 4 つのカテゴリーに分類されます（図 7a）。 中国の省については、30 省のうち 7 省が第 1 象限に属し、比較的理想的な発展パターンを示しており、主に中国東部に位置しています。 これらの領域は、結合と開発の両方の側面で良好に機能し、高度な調整段階で、同時により多くの結合に向けて移行します。 第 2 象限の 3 つの州は結合しており、東部地域に位置し未開発です。 第 3 象限は、未結合で発展が遅れている州を表します。 この象限には 11 の州があり、主に中部と西部に位置しています。 最後に、9 つの州が第 4 象限に属し、分離され発展した状態にあります。 これらの省は主に中国西部に位置しています。 私たちの結果（図7b）が示すように、西部地域は結合レベルが最も低く、結合の改善も最も少ないため、政府はこの結合されていない未開発のパターンにさらに注意を払う必要があることを示唆しています。 対照的に、東部地域は結合と発展のレベルが最も高くなっています。 これは、より経済的に発展した段階で環境を保護し、環境フットプリントを削減するための投資が増加したことに起因すると考えられます。

a カップリング (y 軸) と開発 (x 軸) のレベルに対するパフォーマンス。 b 空間パターン。 結合のレベルは CCD の大きさを表します (つまり、図 6a から)。 開発のレベルは、CCD の変化する傾向を表します (つまり、図 6b)。 図 2 に対応して、第 1 象限、第 2 象限、第 3 象限、第 4 象限は、それぞれ結合型と発展型、結合型と未発達型、非共役型と未発達型、非共役型と発展型を表します。

各開発パターンのパフォーマンス特性と主な推進力に基づいて、環境負荷と社会福祉の分布の両方を望ましい範囲内に持続可能な範囲内に収め、維持するために、州の各象限に合わせた政策（ディスカッションを参照）をさらに詳しく練り上げました。やり方。 この文脈において、私たちのアプローチは、より効果的な目標を設定し、より良い情報に基づいた政策決定を行うのに役立つ可能性があります。

私たちの研究では、環境パフォーマンスと人間の幸福、およびその結合調整相互作用を統合して持続可能性パフォーマンスを評価し、定義された SJOS と比較したそれらの空間的および時間的変動を定量化しました。

中国国内の環境および社会経済的側面における持続可能性のパフォーマンスは地域によって大きく異なり、時間の経過とともに明らかに変化しています。 一般に、中国東部の省は、上海、北京、天津など、より環境上の制限内で活動し、より多くの社会基盤に到達する傾向があります（図S15）。 この空間的不均一性は、(a) 気候、地形、土壌、天然資源の不均一条件、(b) 人口密度、(c) 産業構造 (農業、軽工業、重工業)、および(d) 政策の実施。それぞれに特有の効果がある46。 したがって、私たちの結果は、環境および社会経済的側面を含む、SJOSと比較した持続可能性パフォーマンスにおける重大な地域差を明らかにし、環境パフォーマンスと人間の幸福の間の関連性および結合関係、および時空間変動の根本的な原因をさらに調査する必要性を強調しています。地域の持続可能性を実現するために。

社会経済的側面と環境的側面は密接に関連しており、全体として持続可能性のパフォーマンスに影響を与えます。 SJOS と比較した持続可能性パフォーマンスを理解することに加えて、私たちの研究は、環境パフォーマンスと社会的成果の間の結合調整関係の範囲にも焦点を当てました。 CCD の結果は、国家規模での社会発展の遅れとして、全体的に緩やかな調整を示しました。 一般に、東部地域（図S3を参照）は西部および中部地域（図6a）よりも高いレベルの連携を有しており、2000年から2018年の期間にわたって大幅な進歩が見られます。 これらの時空間パターンは、カップリング調整関係に影響を与えるいくつかの基礎的なメカニズムの外部の現れです。 私たちのドライバー分析は、カップリング調整関係が主に環境要因によって影響されることを実証しました。 土地利用/被覆パターン (草地面積など) と都市化率は、環境パフォーマンスと人間の幸福の間の CCD 変化の主な要因です。 具体的には、主な推進要因は、淡水の利用についてはNVDI、気候変動と土地システムの変化については草地面積、窒素とリンの循環については都市化率です。 私たちの分析に基づくと、草地面積と NDVI は一般に CCD の増加をもたらします。 これは、植生被覆（すなわち草原や森林）の増加が持続可能な開発に貢献し、生態学的保護と社会経済的発展の間の不均衡を軽減する可能性があることを示唆しています47。 これは、急速な経済発展による生態系劣化に対応した大規模な持続可能性介入の統合ポートフォリオの実施に起因すると考えられます。これには、生態学的プログラム41や自然資本への投資48、特にGrain for Greenプログラムや天然林保全プログラムが含まれます。 これに応じて、中国の森林面積はここ数十年で変化し、純損失から増加に転じました49,50。 中国北部と西部の草原生態系は、大規模な修復と放牧の排除に反応し、荒れ地や低収量の耕作地からの転換によって草原が増加しました41。 これらの介入は森林破壊を遅らせ、生態系の回復を促進し、生態系の状態を改善しました。 研究によると、中国の生態系サービスは過去 20 年間で改善され、人間の幸福を維持、向上させてきたことが示されています 48。 環境面と社会経済面の相乗的な発展により、CCD が改善されます。 対照的に、都市化率は CCD の減少につながりました。 急速な都市化により、2018 年には世界人口の 55% が都市部に住み、2050 年までに 68% に達する可能性があります 51。世界の国内総生産 (GDP) の約 80% が都市で生み出されています52。 一方、都市住民は環境悪化の重要な寄与者であり、たとえば世界の温室効果ガス排出量の約 80% に関与しています53。 都市では、窒素元素やリン元素を含む廃水を大量に排出しています。 1970 年代後半以来、中国は急速な都市化開発に起因する大きな環境問題、特に大気、水、土壌の汚染に直面してきました54,55。 これらの排出量が地球システムの収容力を超え、環境の遅れを引き起こす場合、特に懸念されます。 環境と社会経済の不均衡が CCD の減少につながる可能性があります。 中国は過去数十年にわたって都市環境ガバナンスにおいて大きな進歩を遂げてきたが、この課題は依然手に負えないことに留意すべきである。 したがって、PB の持続可能な開発目標の達成は、都市が文化、経済、材料使用、廃棄物の発生を推進するため、主に都市によって決定されます13。 持続可能な開発を達成するには、都市化による環境への悪影響を積極的に管理しながら、都市化による成長と開発の利点を活用するという、新しい開発パラダイムに従う必要があります。

環境パフォーマンスや人間の幸福の改善は、地域が持続可能な発展に向けて移行することを保証するものではありません。 カップリング調整関係に関する我々の結果は、空間的不均一性を示し、ほとんどの地域で環境面と社会経済面との間のトレードオフを示しています。 しかし、目標を絞った持続可能な管理戦略を通じて、そのようなトレードオフを軽減する機会は存在します。 したがって、最終的にトレードオフを緩和し、持続可能性を実現するためには、人間の幸福と環境パフォーマンスの間の調整開発を組み合わせることを考慮して、地域ごとに戦略を課す必要がある。

第 1 象限の結合および発展したパターン (図 7) では、結合および発展のレベルは比較的高くなります。 これらの地域は、人間の幸福と環境パフォーマンスの間に相乗効果をもたらします。 これらの地域のうち、沿岸地域に位置する北京、天津、江蘇、浙江、福建、山東は（図 S3 参照）、経済発展と資源消費との乖離度が高い57。 これらの省は、急速な技術進歩、適切な人的資本と社会資本、そして高学歴人口の大量流入を備えた、中国で最も発展した地域（例えば、高いGDPと世帯収入）の一つです。 東海岸地域でこのパターンが見られる理由の 1 つは、政策の実施に関連しています 32。 中国の改革開放政策の開始当初、中国政府は東海岸地域の経済発展の促進に重点を置いていた58。 さらに、中国東部は比較的平坦な地形（地形の大部分が平地）であるため、交通 59 や気候条件（降水量など）60 にとってより有利です。 したがって、これらの地域は、人的資源、資金的資源、および新しい技術へのアクセスを提供することにより、地域間協力に対してより多くの責任を負うことが推奨される57。 一般に、これらの省は中国の持続可能な開発の最前線を表しており、他の地域、特に一部の先進国や地域にとって、より強靱で持続可能な開発を達成するための典型的なパターンとして機能する可能性があります。 このパターンでは、現在の開発戦略を通常どおり維持しながら、さらなる改善を促すことができます。 たとえば、農業用肥料がこのパターンの主な要因であり、一般に CCD の減少をもたらします (図 8a および図 S21a)。 したがって、環境問題はもっと注目されるべきです。

a 象限 I。 b 象限 II。 c 象限 III。 d 象限 IV. 相対的な寄与が整数パーセンテージ (%) として表示されます。 各指標について、カップリング調整度の変化に対する 3 つの要因 (環境要因 (茶色)、社会要因 (深緑)、経済要因 (ワインレッド)) のそれぞれの寄与を示します。 各開発パターンのすべてのドライバーは、2000 年から 2018 年までのカップリング調整度の変化の少なくとも 90% を説明できます。

第 II 象限の結合および未発達のパターン (図 7) では、結合のレベルは分割点を超えていますが、低くなる傾向があります。 このパターンの領域は、CCD の減少と高度に連携しています。 NDVI がこのパターンの主な要因です (図 8b)。 NDVI の増加は一般に CCD の減少を示します (図 S21b)。 これは、このパターンの発展が不均一であるためです。たとえば、一部の地域では生態環境は良好ですが、経済水準は相対的に遅れています。 これは、生態系保全を優先する現在の政策が人間の幸福の向上を伴わず、環境開発と社会経済開発の間に不均衡が生じていることを示唆しています。 環境、社会、経済の目標全体にわたる政策の一貫性を優先することが推奨されます61。 遼寧省などの資源を基盤とする地域では、主に人口減少、出生率の低下、高齢化によって社会経済発展の改善が妨げられている60。 この未開発のパターンに対応するには、プロモーション戦略を実行する必要があります。 推進戦略は、実質的な支援を提供するために、遅れている側面への投資と資源の配分を増やすことを目指すべきである44。 この戦略のためには、住民の生活環境と生活の質を改善するインフラの建設を保証するために十分な資金が提供されるべきである62。 十分な経済的支援があれば、これらの地域は調和のとれた環境および社会経済的発展を促進することができます。 さらに、人材を惹きつけ、地域の人口減少を阻止するための奨励政策を実施する必要がある。

象限 III の非共役および未発達のパターン (図 7) では、発達と結合のレベルは両方とも分割点を下回っています (図 7a)。 これらの地域のうち、ほとんどの省は化石エネルギーと鉱物資源が豊富ですが、特に中国西部では環境パフォーマンスが遅れています（表S18）（図7b）。 たとえば、石炭資源が埋蔵されている内モンゴル自治区や山西省など、一部の省は主にエネルギー部門の経済発展から恩恵を受けています。 これらの地域は中国の乾燥地域および半乾燥地域に位置しているため、このパターンでCCDに影響を与える主な要因は相対湿度です（図8cおよび図S21c）。 水不足は、これらの地域の開発パターンに影響を与える大きな制約となっています。 内モンゴルは電力生産とエネルギー産業の主要供給源の一つとして、中国のエネルギー消費と炭素排出量のかなりの部分を占めている57。 これらの州はエネルギー輸出国として、エネルギー輸入国と環境に対する責任（例えば、大量の排出量や資源消費）を共有しているため、より多くのストレスを経験している63,64。 さらに、これらの地域の経済後進性は技術の向上を妨げ、エネルギー効率を改善する能力を弱めています。 資源集約度の増大と化石燃料への依存度の増大、および緩やかな技術変化は、持続可能な開発に大きな課題をもたらし、環境パフォーマンスと人間の幸福の間の不均衡につながります。 したがって、このパターンの問題は、エネルギー生産のための効率的な技術を開発し、資源スループットへの依存を減らし、環境コストを軽減する方法です。 変革的戦略は、生態系の劣化と社会的成果の増加を切り離すことを目指すべきである。 この戦略では、産業構造の変化（すなわち、第三次産業の発展）とエネルギーミックスが、エネルギー部門からの悪影響を軽減する可能性がある。 さらに、化石燃料消費量を削減するための技術更新を促進するために、先進地域からの地域協力と技術支援を強化することができます。

第 IV 象限の非共役パターンと発展したパターン (図 7) では、結合のレベルは分割点を下回っていますが、2000 年から 2018 年にかけて改善されました (図 7a)。 このパターンでは、ほとんどの地域は北西部の開発が遅れた地域（図 7b）、特に甘粛省、青海省、寧夏回族自治区です。 これらの州は、生態学的環境収容力が低く、生態学的に脆弱な地域に位置しているため、依然として環境要因がこのパターンの主な要因となっています。 ビルド領域はこのパターンを形成する主な要因であり、一般に CCD の減少につながります (図 8d および図 S21d)。 このパターンの経済発展は炭素多量産業（建設業など）に大きく依存しており57、環境に深刻なダメージを与えています。 伝統的な開発パターンはこれらの地域の環境脆弱性を悪化させる可能性があり、その結果、環境パフォーマンスと人間の幸福の間の結合レベルが低くなります。 フィルギャップ戦略は、より結合された方向への進歩を維持および強化するために、トレードオフの原因に対処するための経営介入を導くことができます。 このパターンに対して推奨される解決策は、エネルギー集約型産業の変革と非化石燃料開発を促進することです。 これらの地域には、増大するエネルギー需要に完全に対応し、将来の世代のために持続可能な環境を維持できるクリーン エネルギー (太陽エネルギー、風力エネルギー、水力発電など) を開発する大きな可能性があります。 したがって、これらの地域は効率的なクリーンエネルギー利用技術の開発にもっと注意を払う必要があります。

私たちの枠組みを経営活動や環境ガバナンスとより良く統合するために、私たちの将来の研究優先事項は、グローバルなSDGsを地域特有の行動と結び付けることを目指しています。それには、地域の環境、状況に応じた社会経済的要因、および多様なステークホルダーの願望と利益をより良く考慮する必要があります。例：地域社会、小規模企業、都市など）65． Moallemi et al.65 が提案しているように、ボトムアッププロセスからの真の利害関係者の関与を介して状況固有の目標を共同で枠組み化することは、政策決定のためのフレームワークのガイダンスを補完することができます。 参加型プロセスを通じた利害関係者の関与は、環境制限や社会的閾値の設定、提案された政策が実行可能かつ実現可能かどうかの判断など、地域の SJOS を定義および規制するのに役立ちます。

第二に、持続可能性を局地化する際に私たちの概念的枠組みをより適切に適用するために、フェアシェアアプローチ（地球システムの関連性と世界的責任）の利点を組み合わせたPBの地域使用に対する調和のとれたアプローチを使用して、地域規模で環境限界を定義することを試みることができます。ローカルの安全な操作スペースのアプローチ (ローカル関連性)。 この割り当てアプローチを使用すると、地域規模での行動が地域から世界規模までのあらゆる規模で持続可能性に確実に貢献することができます66。

この研究の限界は、制御変数と対応する指標の選択に関係します。 例えば、PB ベースの持続可能性評価は、意図的に選択された環境指標のサブセットのみに焦点を当てていました26。 結果をグローバルなコンテキストで比較および配置できるように、同じ指標セットを採用しました。 しかし、我々はまた、他の指標（例えば、大気汚染、水質汚染、資源利用に関連する指標）も地域の持続可能性にとって重要である可能性があることを認識しており、国の主要な側面を参照して、環境の質に関連する評価のための追加の指標を組み込むことを試みてきた。地域と世界の持続可能性を現実的かつ効果的に結びつけるための政策上の懸念（図 S9 ～ S12）5. さらに、持続可能な開発に対するさまざまな利害関係者の責任を明確にするために、PB に基づく持続可能性評価は、より包括的かつ包括的であり、さまざまな観点（つまり、生産ベースの方法と消費ベースの方法の違い）からの貢献を反映する必要があります67。 複数の持続可能性の観点を共同で組み立てること（つまり、生産と消費に基づく推定値の両方を考慮すること）により、実際の人為的環境圧力をより包括的に評価し、反映することができます。 この目的を達成するために、消費パフォーマンスと領土パフォーマンスの比較をさらに試みました（図S4〜S8）。 生産ベースの観点と消費ベースの観点との間には異なる定量的結果があるが、これらは環境パフォーマンスの観点からほとんどの結果のカテゴリー (すなわち、安全/リスク増大/高リスク) を変更するには十分ではない。

もう 1 つの制限は、PB フレームワーク (表 S4) とダウンスケーリング方法に固有の不確実性に関連しており、主な結果に影響を与える可能性があります。 例えば、私たちは人口規模と一人当たりの価値に基づく公平な分配の原則を採用しました。これは、最も一般的な縮小アプローチです29。 一方、この問題は基本的に政策志向であり、倫理的な影響を与える可能性があるため、科学界はまだ株式の配分方法について合意に達していません。 それにもかかわらず、PB の結果は、特定のダウンスケーリング方法の選択に影響される可能性があります。 この目的を達成するために、我々はフェアシェア法の変更に対するカップリング調整関係の感度を調査し、ダウンスケーリング法が気候変動に関連する結果に最も大きな影響を与えることを示しました（図S22）。

我々は、これらが原則、制御変数と選択された指標、持続可能性の観点の共有による方法論的な懸念であることを認識していますが、将来の研究への道を提供します。 例えば、環境境界線の設定には、実践者や利害関係者の共感を呼ぶ価値判断が必然的に含まれますが、これは学際的な研究と知識の共同生産を通じて達成できます68。 この問題には、さまざまな共有原則、縮小アプローチ、持続可能性の観点を比較することでさらに取り組む必要があります。 さらに、将来の研究では、環境の質や重要な​​資源利用の自然資本に関する他の指標を含めるなど、PB ベースの持続可能性評価の枠組みを洗練するために、特定の研究地域と地域の状況に基づいて追加の側面を探求する必要があります。

環境パフォーマンスを測定し、対応する環境限界と比較するには、惑星境界の元の制御変数を状態から圧力に変換する必要があります26。これにより、政府やその他の関係者による効果的な監視が可能になります。 元の PB の大部分は、局所的に不均質な環境状態または圧力からの集合的な影響として考えられており、私たちは、一人当たり均等割アプローチに従う環境制限を定義するためにトップダウンのダウンスケーリングを採用しました。 一人当たりの平等な権利のアプローチでは、人々は配分の直接の受益者として選択されます69。 集約されたプロセスの場合、これらの境界は、年間総人口に応じて比較的簡単に割り当てることができます。 体系的なプロセスの場合、この一人当たりの世界的な制限は、年間予算ごとに異なる方法で計算されます。 年間予算 (気候変動) とみなされる指標の場合、1 人当たりの均等な割合を計算するには、現在および将来の地球の人口を考慮する必要があります。 この境界を縮小するには、予算を 2100 年までの年間全住民の合計で割る必要があります。 1 人あたりの制限は、2100 年までの中出生率における補間された総人口データを使用して、年間の世界人口に応じて毎年変化します。

私たちの研究では、Dao et al.69 および Algunaibet et al.70 から改訂されたアプローチを参照して、4 つの惑星の境界 (気候変動、生物地球化学的流れ、淡水の利用、土地システムの変化) を 1 人当たりの換算値にスケールダウンしました。 生物地球化学的流れ (窒素とリンの循環) に対して 2 つの PB が定義されているため、5 つの環境指標が考慮されます。 次に、一人当たりの環境制限が、対応する環境フットプリント (炭素フットプリント、窒素フットプリント、リンフットプリント、青水フットプリント、および土地フットプリント) と比較されます。 環境フットプリントのデータソースを表 S6 に示します。 環境パフォーマンスは、制限を超える設置面積の比率として計算される定量的なスコアです。 環境パフォーマンスは、表に示すように、安全、リスク増大、高リスクの 3 つのカテゴリに分類されます。 S3.

当初の境界は、大気中の CO2 濃度が最大 350 ppm、または産業革命以前のレベルと比較して追加の放射強制力が 1 平方メートルあたり 1 ワットに設定されており、これにより地球温暖化は 2 °C 未満に抑えられるはずです19。 気候変動の世界的な限界値は、残りの累積 CO2 排出量に応じて、「中程度の」確率 (50%) で 2100 年までに産業革命以前のレベルと比較して 2 ℃ 上昇未満にとどまるように設定されています71。 2018 年から 2100 年までの住民の合計は 8,144 億 4,000 万人/年です72。 気候変動の影響を受けるすべての住民に一人当たり均等に配分すると、2000 年から 2018 年までの一人当たり年間許容 CO2 排出量は 1.54 トンとなります。

元の惑星境界の一人当たりの平等な割り当て（ロックストロームらによると、年間最大総消費量 4000 km3 の青水使用量19）は、一人当たり年間 587 立方メートルの年間青水使用の許容量に換算されます。

元の惑星の境界線に従った土地利用の一人当たり均等配分19は、一人当たり年間0.29ヘクタールの人為的土地利用に換算されるか、あるいは農業および都市化地域を氷のない土地の15%に制限することになる29。

窒素サイクルの元の境界は、意図された生物学的および化学的窒素固定を含めて、年間 62 Tg の窒素です20。 Steffen et al.20 によると、現在の窒素流量は年間 150 Tg N で、このうち年間 96 Tg N (64%) は肥料による化学固定によるものと考えられます。 Algunaibet et al.70 を参照し、その割合が一定のままであると仮定して、産業固定のみを考慮して、N サイクル惑星境界を年間 62 から 39.7 Tg N に削減しました。 惑星上の窒素境界の一人当たり均等配分（産業固定による39.7 Tg N y-1）は、2000年から2018年の期間に一人当たり年間約5.82kgの窒素に換算される。 リン循環の元の境界（6.2 Tg P y-1 が採掘され、侵食性の農業土壌に適用される）20 は、一人当たり年間約 0.91 kg のリンに相当します。

PB 指標によって計算された環境制限に加えて、国家政策上の懸念の主要な側面を参照して、環境の質に関連する地域的背景の観点から追加の指標も検討しました。 補足評価（データの入手可能性に基づく）には、大気質、水質、資源使用に関する指標が含まれます（図S9〜S12）。

SJOSの枠組みとSDGs22に含まれる社会目標に従って10の社会指標を選定しました。 これらの社会指標のデータソースは表 S7 にリストされています。 Raworth et al.22 は、リオ + 20 会議における人権とそれに対応する基盤を保証するための 11 の社会指標を特定しています。 SDGs では 17 の目標が特定されており、そのうち 12 は社会目標として分類できます。 これらの目標は、極度の貧困の終結、飢餓と栄養失調の終結、きれいな水と衛生設備の評価、手頃な価格のクリーン エネルギーへのアクセスなど、人間の基本的なニーズ (人間の幸福) の充足に直接関係しています。 他の目標は、責任ある消費と生産など、人類が環境に与える影響 (環境フットプリント) に間接的に対応しています73。 一般に、目標は SJOS フレームワークの社会的基盤にかなりよく適合します。 社会的閾値は、SDGs 指標と O'Neill et al.30 の閾値を参照しています。 人間の幸福度は、しきい値を超える社会指標の比率として計算される定量的なスコアです。 この比率が閾値に達すると、社会的基盤が達成されたとみなされます。

Mann-Kendall 法 74,75 は、環境フットプリント、社会指標、環境パフォーマンス、人間の幸福、カップリング調整度の長期的な変化傾向を測定するために適用されます。 このノンパラメトリック手法では、トレンドが線形か非線形かを指定しません。 このアプローチは、非正規分布データに対して堅牢であり、外れ値に対する感度が低くなります。 したがって、時系列の傾向の重要性を検出するために広く適用されています。

帰無仮説 H0 を使用した Mann-Kendall 検定では、時系列データ (x1..., xn) には、同じ分布を持つ n 個の独立変数と確率変数のサンプルが含まれます。 対立仮説 H1 では、時系列に増加または減少の傾向があります。 統計量 S は次のように定義されます。

ここで、時系列の長さ n = 19、\({x}_{i}\) と \({x}_{j}\) はそれぞれ時系列 i と j (j > i) のデータ値です。 テストは Z 値を使用して実行されます。

ここで、n はデータ ポイントの数、m は時系列内のノードの数、ti はノードの幅です。 Z の正の値は増加傾向を示し、負の Z 値は減少傾向を示します。 |Z| の場合、帰無仮説が受け入れられます。 ≤ Z1-α/2 であり、時系列内の傾向は重要ではないと考えられます。 |Z| のとき > Z1-α/2 の場合、帰無仮説は棄却され、時系列に有意な傾向が存在します。 指定された有意水準 \(\alpha\)=0.05 では、 |Z| の場合、傾向がないという帰無仮説は棄却されます。 > 1.96。

Sen の傾き 76 は、トレンドの傾きを推定するためのノンパラメトリック手順です。 Sen の傾き法を使用して、2000 年から 2018 年までの時系列の大きさの変化を測定しました。

異なるデータの大きさや測定値を排除するために、次のような最大差分正規化モデルを採用することで、環境パフォーマンスと人間の幸福に関するデータをさらに標準化しました。

ここで、\({Y}_{{ij}}\) は正規化された値を指します。 \({X}_{{ij}}\) は、i 年の \({j}_{{th}}\) 指標の原点値を指します。 \({X}_{{maxj}}\) と \({X}_{{minj}}\) は、それぞれ \({j}_{{th}}\) インジケーターの最大値と最小値です。

結合理論は、相互作用する 2 つ以上のシステム間の関係をテストする効果的な方法です。 この論文では、SJOS における環境パフォーマンスと人間の幸福の間のカップリングと調整の相互作用を調査するために使用されます。 具体的には、まず式(8)で結合度を計算し、次に式(9)、(10)で結合配位度を測定しました。 Yang et al. を参照すると、式は次のとおりです。 (2020)77:

ここで、C は結合度 C\(\in \left[{{{{\mathrm{0,\,1}}}}\right]\) を指します。 結合度が大きいほど、サブシステム間の相互作用は強くなり、その逆も同様です。 \({f}_{(X)}\) と \({f}_{(Y)}\) は、それぞれ環境パフォーマンスと人間の幸福を表します。

ここで、D は結合配位度 D \(\in \left[{{{{\mathrm{0,\,1}}}}\right]\) を表します。 カップリング調整度の値が高いほど、環境システムと社会経済システムの間の相乗効果を表します。 Tは総合開発レベルを指します。 \({f}_{(X)}\) と \({f}_{(Y)}\) は、環境パフォーマンスと人間の幸福を指します。 環境パフォーマンスは、環境限界（縮小された惑星の境界）に対する環境フットプリントの比率を示します。 人間の幸福度は、社会的基準に対する社会的指標の比率を示します。 \(\alpha\) と \(\beta\) はそれぞれ、各サブシステムの重要性を示す重みであり、 \(\alpha+\beta=\)1 です。 私たちの研究では、生物物理学的システムと自然システムは社会生態学的システム内で同様に重要であると仮定しています。 したがって、\(\alpha=\beta=\) 0.5 が設定されます。

物理学における調整タイプの分類を参照すると、環境パフォーマンスと社会的パフォーマンスの結合タイプは、Shi et al.36 および Li et al.78 によって与えられた結合調整度の分類基準に従って分割されます。 環境パフォーマンスと人間の幸福を比較することにより、カップリング調整度をさらに環境発展遅れ型、社会発展遅れ型、環境社会同調型の３つのタイプに分類した。 値の範囲が異なると、環境と社会経済的側面の間の異なる相関関係が表されます（表S5）。

カップリング調整度の空間的および時間的変動メカニズムを理解するために、ブースト回帰ツリー手法を採用して、カップリング調整度の空間的および時間的変動に対する駆動因子の相対的な寄与を分析します。 ブースト回帰ツリー手法は、従来の分類ツリーと回帰ツリーを拡張した機械学習手法であり、再帰的なバイナリ分割を使用して単純なモデルを各結果に適合させる回帰ツリーのアルゴリズムと、反復手法を使用して徐々にツリーを追加するブースティングを組み合わせたものです。最終モデルを開発する79。 一般的に使用される多重線形段階回帰と比較して、BRT 法は複雑な非線形関係を当てはめることができ、予測変数間の交互作用効果を自動的に処理できます。

私たちのモデルでは、2000 年から 2018 年までのカップリング調整の空間的および時間的変化が応答変数であり、24 の駆動因子 (つまり、表 S17 にリストされている予測変数) が予測変数です。 原動力は、主に、人口動態と人間開発、経済とライフスタイルと政策と制度、技術と環境と天然資源の要素など、共通の社会経済的経路80によって構成される側面を参照して、社会経済的環境の側面から選択されます。 特定の要因は主に、環境フットプリント要因81、82、83、84、85 の文献分析の結果とデータの入手可能性に基づいて選択されます。 これらのドライバーのデータ ソースを表 S8 に示します。 私たちの研究では、推奨されているように、ガウス誤差分布、学習率 0.001、相互作用の深さ 5、バッグ率 0.5 を含む 3 つのパラメーターが指定されています 79,86。 すべての分析は R (バージョン 3.4.3) で実行され、「gbm」パッケージとオンラインで入手可能なカスタム コードを使用してモデリングされます79。

研究デザインの詳細については、この記事にリンクされている Nature Portfolio Reporting Summary を参照してください。

私たちの研究は複数の情報源からのデータに依存しており、環境および社会指標のすべての情報源は表 S6 および表 S7 にリストされています。 駆動要因のすべての情報源を表 S8 に示します。 すべてのデータは 2000 年から 2018 年までのものです。比較に使用されるグローバル データは主に EDGAR87、FAOSTAT88、World Bank89、および Eora MRIO90,91 データベースからのものです。 世界人口は UNPD72 による。 中国の地方データは、CEADS データベース (www.ceads.net/data/)、資源環境科学データ センター (https://www.resdc.cn/)、および中国統計年鑑からのものです。 中国の追加の環境データは、ACAG92 データベースと中国統計年鑑からのものです。 この研究で生成されたすべてのデータは、補足情報/ソース データ ファイルで提供されます。 ソースデータはこのペーパーに付属しています。

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この研究は、第 2 回国家青海チベット科学研究プロジェクト: 気候データが乏しい高原地域の気候変動とその影響と対応 (助成金番号 2019QZKK1001、YD)、中国国立自然科学財団 (41971269) のプログラムによって支援されています。 ）、青海省科学技術局の重点プロジェクト（助成金番号2019-SFA12、2022ZY024、2021-SF-A7-1、YD）、および地球表面プロセスと資源生態学の国家重点研究所（助成金番号2022-TS-07、YD)。

地球表面プロセスと資源生態学の国家重点実験室、北京師範大学地理科学部、北京、100875、中国

ハン・ドンニ＆ユ・デヨン

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デヨン・ユ

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デヨン・ユ

フロリダ大学フォートローダーデール研究教育センター、森林水産地球科学部、米国フロリダ州デイビー

ジャンシャオ・チウ

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YD と HD は調査を設計し、分析を計画しました。 HDは基礎データを用意し、データ分析を行い、原案を執筆した。 QJ と YD が原稿をレビューし、編集しました。 すべての著者が原稿に修正を加え、最終原稿を承認しました。

デヨン・ユへの対応。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

Nature Communications は、この研究の査読に貢献してくれた Enayat A. Moallemi 氏、Carlos Pozo 氏、およびその他の匿名の査読者に感謝します。 査読者レポートが利用可能です。

発行者注記 Springer Nature は、発行された地図および所属機関の管轄権の主張に関して中立を保っています。

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転載と許可

Han, D.、Yu, D. & Qiu, J. 地域の持続可能性のために安全で公正な運営空間におけるカップリング相互作用を評価する。 Nat Commun 14、1369 (2023)。 https://doi.org/10.1038/s41467-023-37073-z

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受信日: 2021 年 6 月 4 日

受理日: 2023 年 3 月 1 日

公開日: 2023 年 3 月 13 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-023-37073-z

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