可持续消费(Sustainable consumption)是可持续发展战略的一个重要组成部分,可持续发展的实现离不开可持续生产和可持续消费,可持续消费是可持续发展的实现机制。而人类不断膨胀的消费欲求,造成了对地球自然资源的掠夺性开采和破坏以及对生态环境的严重污染。因此,只有遏制人类的不当的消费欲求,走可持续发展的消费之路,用可持续消费理念指导人类科学消费和合理消费,才能逐步消除生态危机。认识到可持续消费的重要性,对于促进经济、社会、生态的可持续发展都有十分重要的意义。为解决这一问题,世界各国都在积极寻求可持续消费的道路。就目前笔者掌握的文献资料来看,国内外对可持续消费的研究比较多,概括起来主要表现在以下几方面:一是对可持续消费的概念、内涵及意义的认识研究;二是对可持续消费与可持续发展的关系的研究;三是对可持续消费指标体系的研究;四是区域的可持续消费战略制定及跨区域、跨国家的可持续消费专项研究等。经过综合分析,笔者认为目前国内外对可持续消费研究中还存在一些遗憾,主要是现有研究工作多停留于概念探讨、理论分析,其中定性研究多,而定量研究分析少。尽管目前已有一些组织分别从各自的角度提出了可持续消费指标,但对于可持续消费的度量研究工作没有深入开展下去,况且其指标体系的设置还在探索之中,更没有建立起完整的可持续消费评估度量体系。因此,本文旨在尝试构建一个可持续消费评估、度量体系,用以测量、评估目前的消费可持续度,并利用人工神经网络对可持续消费指标数据预测、构建可持续消费预警系统。本文需要解决以下几个关键问题:建立可持续消费评估的指标体系、确定可持续消费评估内容及方法、利用人工神经网络对可持续消费指标数据预测、构建可持续消费预警系统。本文将从可持续消费的内涵研究着手,以系统分析理论、消费理论为依据,着重研究可持续消费的评估体系等基本问题,将提出评估的层次结构、系统目标、指标体系和评估步骤,建立可持续消费指标体系模型,细化和确定评估指标和内容,测算评估总系统的可持续消费度,并将人工神经网络引入可持续消费预警系统,构建一套比较完整的可持续消费预测、评估及预警系统。文章分为五部分,第一部分绪论,主要是对可持续消费问题的提出及研究意义进行介绍,探讨可持续消费思想产生的理论渊源,分析可持续消费思想提出的背景,并提出本文研究内容和逻辑结构。第二部分可持续消费的系统分析,主要是从公平性、持续性和协调性三方面对可持续消费进行系统分析。提出公平性问题是可持续消费的核心问题,持续性问题是可持续消费良性循环的前提,协调性问题是可持续消费的手段。第三部分可持续消费指标体系分析,将通过对可持续消指标体系构建原则、结构、特点和框架分析,在第二部分可持续消费的系统分析基础上,探索确定可持续消费评估指标体系。第四部分基于人工神经网络的可持续消费评估及预警系统,本章将主要介绍可持续消费预警的作用、人工神经网络和预警流程设计。第五部分,可持续消费评估及预警应用。利用Matlab6.5软件中人工神经网络工具箱构建BP网络(多层前馈网络),对可持续消费指标进行预测;然后,根据预测结果和各指标权重确定指标分数,对可持续消费系统进行评估、预警,并对结果进一步分析。本文拟采用西方经济学一些理论,运用消费经济学、可持续发展理论以及系统理论分析可持续消费的概念、内涵、指标体系,构建可持续消费评估系统。采用实证和规范相结合的分析方式,如可持续消费公平性、持续性、协调性以及指标体系的作用、构建原则、结构、特点分析等将较多采用规范分析的方法;对可持续消费评估则将较多运用实证分析的方法。本文创新之处在于:(1)内容创新。目前国内外对可持续消费研究工作多停留于概念探讨、理论分析,其中定性研究多,而定量研究分析少。尽管目前已有一些组织分别从各自的角度提出了可持续消费指标,但对于可持续消费的度量研究工作没有深入开展下去,没有建立一个完整的可持续消费评估度量体系。本文在前人的研究基础上,旨在建立可持续消费指标体系,细化和确定评估指标和内容,确定可持续消费度量方法,构建一套比较完整的可持续消费评估体系。(2)方法创新。目前已有的预测方法主要是线性的分析方法,存在以下问题:惯于采用直线外推、指数平滑、回归分析、移动平均、灰色预测等模型,对高度非线性模型难以处理;缺少自适应、自学习能力等;多采用单一评估方法,而较少考虑多种方法的综合运用。而可持续消费系统是非线性、复杂、开放的系统,它的影响要素到底是什么,它们之间是否存在因果关系,哪个是原因,哪个是结果,或是否存在着既是原因又是结果的情况等等,这些到目前为止实际上还不是十分清楚,可以说,可持续消费系统仍然是“黑箱”,至少是“灰箱”,所以传统线性的分析方法不能简单用于可持续消费系统各指标的预测研究。本文利用BP神经网络较高的自组织、自适应和自学习能力,对可持续消费评估指标预测的效果良好,克服了由人工评价所带来的人为因素及模糊随机性的影响,保证了评估结果的精确度,而且具有较强的动态性,随着时间的推进和参与样本的增加,可以进一步的学习和动态跟踪。其所使用的非线性函数更贴近于复杂的非线性动态经济系统,摆脱了古典经济学赖以生存的线形分析工具,能够更为准确的预测指标,对可持续消费评估指标预测以及预警有重要的参考意义。本文的不足在于:第一,评估体系构建的科学性和合理性。本文虽从可持续消费的内涵、原则研究着手,以系统分析理论和消费理论为依据,同时也参考了前人的研究成果,大胆的提出了五个子系统和33个评估指标,但是,笔者觉得这个评估体系模型不够成熟,尚须完善。主要原因是:消费问题涉及面太广,经济、社会、资源等等。要想完全涵盖这些方面显然是不可能的,只能选取比较有代表性的指标,不同时期、不同区域经济发展水平的差异、资源环境的差异、传统文化的差异、社会制度的差异等,不能采取同一指标来量化标准。此外,在作实证研究时,还得考虑指标数据的可获得性,对于那些能很好衡量可持续消费性但又无法获得相关统计数据的指标,我们不得不舍弃或者寻找近似的指标来替代。可见,可持续消费评估指标体系的建立有很强的人为因素,必须依靠专家经验和长时期使用验证不断调整才能逐步完善。第二,评估指标预测的精确度。本文用于指标预测数据的人工神经网络模型存在以下局限性,如:BP网络学习过程收敛速度慢,可能导致局部极小点;网络结构和参数的选择缺少理论支持,仅是一种尝试性的和误差导向的;人工神经元网络模型是“暗箱”操作的,缺乏解释能力或理论基础等等。此外,整个预测、预警系统是建立在数据真实性的基础上的,如果原始数据不真实,或者有用的数据缺失,最终的预测的结果将不会有参考价值,预警的目的也难能达到。另外,由于本人能力和时间的限制,本文的研究还不够成熟,其中也不乏缺陷和不足,希望得到老师、同学的指正。