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2024 , Vol. 39 >Issue 9: 2044 - 2065

DOI: https://doi.org/10.31497/zrzyxb.20240903

其他研究论文

生态系统服务与人类福祉关系的研究框架、途径与方法

  • 刘芦萌 , 1, 2 ,
  • 邬建国 3
展开
  • 1.河海大学地理与遥感学院，南京 211100
  • 2.北京师范大学地理科学学部，北京 100875
  • 3.美国亚利桑那州立大学生命科学学院和可持续科学学院，坦佩 AZ 85287

刘芦萌（1994- ），女，山东烟台人，博士，讲师，主要从事景观可持续、生态系统服务与人类福祉研究。E-mail:

收稿日期: 2023-10-25

  修回日期: 2024-04-12

  网络出版日期: 2024-09-04

基金资助

国家自然科学基金国际（地区）合作与交流项目(42361144861)

收起

Frameworks, approaches, and methods for studying the relationship between ecosystem services and human wellbeing

  • LIU Lu-meng , 1, 2 ,
  • WU Jian-guo 3
Expand
  • 1. College of Geography and Remote Sensing, Hohai University, Nanjing 211100, China
  • 2. School of Geography, Beijing Normal University, Beijing 100875, China
  • 3. School of Life Sciences and School of Sustainability, Arizona State University, Tempe AZ 85287, USA

Received date: 2023-10-25

  Revised date: 2024-04-12

  Online published: 2024-09-04

Fold

摘要

生态系统服务与人类福祉的关系是可持续发展研究与实践的核心问题，近年来研究颇多，但缺乏对相关研究框架与方法的系统梳理。基于文献回顾，系统总结了二者关系的研究框架和分析途径，并提出了未来的发展方向。目前生态系统服务与人类福祉的研究框架大致分为四类，包括权力和能力方法类、驱动力—压力—状态—影响—响应框架类、千年生态系统评估框架类和生态系统服务级联框架类。四类框架的起源、要素构成和适用场景不同，但构建逻辑和内在假设存在相似之处。常用的生态系统服务与人类福祉关系的分析方法可归纳为直接评价法、统计分析法、模型模拟法和定性评估法。未来有必要更新生态系统服务与人类福祉关系的研究框架，基于机器学习等最新手段创新二者关系的研究方法，以及建立生态系统服务与人类福祉的指标选择与应用规范等，从而更好地促进对生态系统服务与人类福祉关系特征和作用机制的理解。

关键词： 生态系统服务; 人类福祉; 研究框架; 分析方法

本文引用格式

刘芦萌 , 邬建国 . 生态系统服务与人类福祉关系的研究框架、途径与方法[J]. 自然资源学报, 2024 , 39(9) : 2044 -2065 . DOI: 10.31497/zrzyxb.20240903

Abstract

The relationship between ecosystem services (ES) and human well-being (HWB) is a central issue in the science and practice of sustainable development, and numerous studies have mushroomed in recent decades. However, the diverse frameworks, approaches, and methods used in studying the ES-HWB relationship have rarely been reviewed systematically. Thus, here we provide an overview of the research frameworks, approaches, and methods for studying the ES-HWB relationship. In addition, we discuss future research directions. Our review shows that research frameworks for studying the ES-HWB relationship can be classified into four types, including frameworks related to the Entitlement and Capacity Approach, the Driver-Pressure-State-Impact-Response framework, the Millennium Ecosystem Assessment framework, and the Ecosystem Services Cascade framework. The four types of frameworks differ in their origins, core elements, and application scenarios, but show similarities in their construction logic and inherent assumptions. Methods for analyzing the ES-HWB relationship can be categorized as direct valuation, statistical analysis, model simulation, and qualitative assessment. To facilitate ES and HWB relationship research, future studies need to update the research framework, innovate research methods based on the recently developed method (e.g., machine learning), and develop coherent guidelines for indicator selection and quantification.

Key words： ecosystem services; human wellbeing; framework; analytical method

生态系统服务指人类从生态系统中获得的益处[1]，一般认为包括供给服务、调节服务和文化服务[1,2]。人类福祉是一个多维度的概念，大致分为客观福祉（人们已经或者能够取得的成果）和主观福祉（人们对自己现状的评估）[3]。具有里程碑意义的千年生态系统评估报告（Millennium Ecosystem Assessment，MEA）指出生态系统服务可以影响人类福祉[1]，而越来越多的研究也认识到人类福祉的提升将反作用于生态系统服务[4]。在维持生态系统服务的同时提高人类福祉已成为可持续发展的主要目标。然而该目标很难同时、同地实现，正如MEA显示，1950—2000年全球60%的生态系统服务经历了不同程度的退化，但人类福祉仍在持续增加[1]。这被称为“环保主义者悖论（environmentalist's paradox）”[5]，并在过去十多年引起广泛关注[6,7]。目前一般认为生态系统服务与人类福祉的关系十分复杂，随着指标、研究区和时空尺度而变，可能呈现非线性特征，存在阈值点和突变效应[6,8⇓-10]。如何在提高人类福祉的同时维持生态系统服务已成为学界普遍关注的话题。
为了寻求协调生态系统服务与人类福祉关系的可持续解决方案，越来越多的研究开始探讨生态系统服务与人类福祉的关系。及时总结、梳理这些研究将有助于把握最新研究进展、识别已有不足和探寻未来发展方向。目前已有一些综述系统梳理了生态系统服务与人类福祉关系的研究进展，可大致分为一般性综述和专题性综述（表1）。一般性综述旨在总结各种生态系统服务与人类福祉的关系，近两三年尤以中文综述或者国人所写综述居多，如程宪波等[19]和邱坚坚等[20]。专题性综述则限定了综述关注的地区[23]、生态系统[24]和生态系统服务[29]，其中大多旨在关注文化生态系统服务与人类福祉的关系。此外，也有部分研究总结了特定生态系统对人类福祉的贡献或影响，包括蓝绿空间[31]、野生动物[32]和旱区河流[33]等。
表1 关于生态系统服务与人类福祉关系的综述

Table 1 Reviews of the relationships between ecosystem services and human wellbeing

类别 作者 年份 内容概览
一般性综述 Fisher等[11] 2013 总结了关于生态系统服务与减贫关系的研究框架
Howe等[12] 2013 基于系统性文献综述的方式总结了气候变化、生态系统服务与减贫之间关系的研究进展
Suich等[13] 2015 回顾了生态系统服务与减贫关系的研究，重点关注研究类型、时空尺度、考虑的生态系统服务与贫困维度、调节因素、关系证据或影响、聚焦群体和未来的发展议题
Burki等[14] 2021 采用文献计量方法分析了环境退化与贫困关系的研究，主要关注出版趋势、有影响力的期刊、研究人员、研究机构、出版物和研究主题等
Wang等[15] 2021 采用文献计量方法分析了生态系统服务与人类福祉关系的研究时间动态、科学合作现状、研究热点和发展趋势
Liu等[16] 2022 基于系统性文献综述的方式探讨了土地利用/覆被、生态系统服务与人类福祉之间的关系、作用途径、在社会经济生态问题中的应用和未来发展趋势
冯伟林等[17] 2013 论述了人类福祉的测度指标、生态系统服务对人类福祉的贡献以及保护与发展权衡等议题，分析了生态系统服务与人类福祉研究的发展趋势，包括人类福祉的测度、生态系统服务的消费模型、弱势群体的生态服务收益以及自然科学与社会科学的融合
王大尚等[18] 2013 综述了生态系统服务供给、消费和人类福祉的部分特征，分析了生态系统服务供给与消费之间的不确定性关系与多尺度关联特征，阐述了生态系统服务与人类福祉之间的反馈与非同步性关系
程宪波等[19] 2021 梳理了生态系统服务与人类福祉的内涵与分类，重点阐述了生态系统服务与人类福祉的关系及其形式和评估方法
邱坚坚等[20] 2021 梳理了生态系统服务与人类福祉关系研究的阶段演进特征和主要进展，提出了从级联到耦合的关系研究新思路和研究展望
李昂等[21] 2021 总结了居民福祉的内涵、特征和评价方法，探讨了居民福祉与生态系统服务的关系，提出了研究不足和展望
董孝斌等[22] 2022 总结了土地利用/覆被、生态系统服务与人类福祉之间关系的研究进展，提出了未来的发展方向
专题性综述 限定地区 Cruz-Garcia等[23] 2017 基于系统性文献综述的方式总结了非洲、亚洲和拉丁美洲生态系统服务与人类福祉关系研究的时空格局、关注的生态系统服务与人类福祉、研究方法、应用框架和研究不足等
限定生态系统 Blythe等[24] 2019 回顾了沿海生态系统服务与人类福祉的关系研究，主要关注研究地区、所选生态系统服务与人类福祉、研究方法以及生态系统服务与人类福祉之间的实际证据等，提出了未来需要重点关注的研究方向
杨洋等[25] 2015 综述了海洋生态系统服务与人类福祉的特征和分类等，探讨了海洋生态系统服务与人类福祉之间的双向作用，构建了海洋生态系统服务与人类福祉关系评估的概念框架
限定生态系统服务 Pröbstl-Haider[26] 2015 阐述了不同学科关于文化生态系统服务与人类福祉关系的研究，包括心理学概念和方法、医学证据、经济概念和方法、文化人类学和民族志方法以及基于观察的实证研究
Aerts等[27] 2018 通过系统性文献综述的方式探讨了自然和绿色空间中生物多样性对人类健康的作用机制和影响
Chen等[28] 2019 介绍了城市地区文化生态系统服务与居民福祉的关系，提出了未来的关键研究议题
Kosanic等[29] 2020 基于系统性文献综述的方式回顾了文化生态系统服务与人类福祉关系的研究，主要关注研究区、聚焦的生态系统服务与人类福祉、学科与方法特点、考虑的影响因素和群体
Nowak-Olejnik等[30] 2022 基于系统性文献综述的方式回顾了与主观福祉有关的文化生态系统服务研究，重点关注研究的基本情况、评估的福祉种类或维度、考虑的影响因子、管理启示以及研究不足与未来展望
上述综述尽管从各方面呈现了生态系统服务与人类福祉关系的研究进展，但较少梳理二者关系的评估框架、途径与方法[34]。随着对生态系统服务与人类福祉关系的关注程度日益增加，相关分析框架与方法也不断扩展。2013年关于生态系统服务与人类福祉研究框架的综述文章[11]已过去十年之久，各框架的来龙去脉和适用情景仍有待更新总结。为了促进国内学者对相关研究框架、途径和方法的了解，本文将在文献梳理的基础上，简要介绍生态系统服务与人类福祉的概念与评估方法，总结梳理生态系统服务与人类福祉关系的研究框架，详细阐述生态系统服务与人类福祉关系的研究方法，最后识别已有研究不足并提出未来的发展建议。

1 生态系统服务与人类福祉的定义与评估方式

1.1 生态系统服务的定义与评估

生态系统服务（ecosystem services）的概念由来已久，最早可追溯至20世纪70年代[35]。1970年，关键环境问题研究组（Study of Critical Environmental Problems，SCEP）提出了“环境服务功能”一词[36]， 1977年变为“自然的服务”[37]，1981年正式出现了“生态系统服务”一词[38]。1997年得益于Costanza等[39]发表在Nature的文章和Daily[40]出版的著作，生态系统服务一词被正式推广开来。生态系统服务的分类包括多种方式，例如MEA认为生态系统服务包括供给、调节、文化和支持四种类型[1]；生态系统与生物多样性经济学（The Economics of Ecosystems and Biodiversity，TEEB）项目在MEA的基础上删除了支持服务，新增了栖息地服务[41]；欧洲环境署发布了生态系统服务的通用国际分类（Common International Classification of Ecosystem Services，CICES），提供了一种基于层次的分类方式[42]。
准确评估生态系统服务是生态系统服务研究领域的重点和难点。早期生态系统服务的评估主要基于货币化的评估方式，之后随着InVEST（Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs）等模型的兴起，生态系统服务的评估更多依赖于生物物理方式。与此同时，生态系统服务的社会文化属性逐渐得到重视，研究者开始通过调查人们对生态系统服务的感知和态度进行社会文化评估。由于各方法的原理不同，使用不同方法在同一地区评估时往往会产生不一致甚至相反的结果[43]，因此研究者需要根据科学问题选择合适的评价方法，或从多方法的视角评价生态系统服务（表2）。
表2 生态系统服务的评估方法

Table 2 Evaluation methods of ecosystem services

评估方法 方法介绍 特点
货币化评估
 基于核算好的单位面积价值量或者替代市场价值等方法，将生态系统服务的价值以货币的形式表现出来 • 有助于与经济评估方式相结合
• 可用于比较多种生态系统服务
• 具有较强的推广性
• 过分简化了生态系统服务的异质性
物质量评估
 以生态过程为基础，使用经验公式或者生物物理模型将生态系统服务的价值以物质量的形式表现出来 • 结果相对准确、客观
• 难以比较不同类型的生态系统服务
• 不适合评估难以量化的生态系统服务
• 对基础数据的要求较高
社会文化评估
 利用人们的感知或者偏好进行评估 • 便于获取不同利益相关者的感知
• 适用于数据稀缺地区
• 有助于比较多种生态系统服务，尤其是难以量化的生态系统服务
• 耗时耗力，难以评估历史与未来的生态系统服务
综合评估 结合两种或者多种评估方式 • 取决于综合评估的方式

1.2 人类福祉的定义与评估

人类福祉（human wellbeing）是一个复杂的、多维度的并随语境不断变化的术语。与生态系统服务不同，人类福祉没有统一明确的定义。在现有研究中，福祉通常与以下表述交替使用，包括“quality of life”“welfare”“well-living”“living standards”“utility”“prosperity”“needs fulfilment”“development”“empowerment”“capability expansion”“human development”“poverty”“happiness”和“life satisfaction”[44]。其中，贫困（poverty）可以理解为对福祉的剥夺[45]。最早定义或者评估福祉时往往基于国内生产总值（Gross Domestic Product，GDP），但越来越多的研究发现GDP不能反映主观福祉，也不能反映社会与环境维度的人类福祉[46]。因此，后续研究陆续开发了多种人类福祉的评估框架（表3）。
表3 代表性的人类福祉评估框架

Table 3 Examples of human wellbeing assessment framework

指数名称 包含维度 指数名称 包含维度
人类发展指数[47] 生活标准
健康
教育		 多维贫困指数[48] 生活标准
健康
教育
快乐星球指数[49] 生态状况
生活满意度
健康		 包容性财富指数[50] 建筑资本
人力资本
自然资本
发展中国家人类福祉指数[51] 物质维度
主观维度
关系维度		 美国人类福祉指数[52] 健康
社会凝聚力
精神和文化成就
教育
安全
生活标准
生活满意度和幸福感
休闲时间
与自然的联系
MEA人类福祉评估框架[1] 美好生活的基本物质需求
健康
安全
良好的社会关系
选择与行动的自由		 OECD美好生活指数[53] 收入和财富
工作
住房
健康
知识和技能
环境质量
主观福祉
安全
工作生活平衡
社会关系
民事关系
已有人类福祉的评估框架在包含维度与评估视角方面相似但也存在差异（表3）。从人类福祉的包含维度来看，一些代表性的研究框架均将健康与基本生活状况视为人类福祉的重要组成部分，但人类发展指数重点考虑了福祉的社会经济维度，而快乐星球指数和OECD （Organization for Economic Co-operation and Development）美好生活指数认为福祉也应包括生态环境维度。此外，尽管目前一般认为福祉分为客观福祉（人们已经或者能够取得的成果，如就业、收入和教育等；objective wellbeing）和主观福祉（人们对自己现状的评估，如生活满意度和个人安全满意度等；subjective wellbeing）[3]，但人类发展指数、多维贫困指数和包容性财富指数均只考虑人类福祉的客观维度。从评估视角来看，不同框架对福祉的评估存在“手段”（means）与“目的”（ends）之分。例如，包容性财富指数从福祉实现的“手段”出发，认为福祉取决于建筑、人力和自然三种资本的投入；而人类发展指数则基于“目的”视角，认为福祉包括健康、经济和教育三方面的最终获益。
人类福祉评估常用的数据包括四种：统计数据、调查问卷与访谈数据、遥感数据和社交媒体数据（表4）。不同类型的数据可服务于不同的研究需求。例如，客观福祉的量化可以基于统计数据、调查问卷和访谈数据以及遥感数据，主观福祉的量化可以基于调查问卷和访谈数据以及社交媒体数据。若想量化长时间的人类福祉动态，则一般依赖于统计数据、遥感数据和社交媒体数据；若想探究一年以内的人类福祉的时空动态，则可以选用社交媒体数据。
表4 人类福祉评估的数据源

Table 4 Data sources for human wellbeing evaluation

数据源 应用 优点 缺点 应用案例
统计数据 基于统计年鉴、普查资料和资料汇编等分析人类福祉的时空变化 • 相对省时省力
• 便于获取长时间和大尺度的数据		 • 统计口径的改变会影响数据的时间连续性和可比性
• 较难获取主观福祉和一些难以量化的客观福祉（如预期寿命）数据
• 难以获取镇、村等较高空间分辨率和季、月等较高时间分辨率的数据		 [54,55]
调查问卷或访谈数据 采用调查问卷或者访谈形式调查人们的客观福祉（如收入和家用电器数）和主观福祉（如幸福感和对福祉的满意程度） • 有助于量化不便量化的福祉（如主观福祉）
• 可采用回溯法评估历史时期的人类福祉
• 容易获取被访者的社会经济属性		 • 相对费时费力，不便于获取较大空间尺度和较长时间尺度的数据
• 容易受到个人评判标准、采访情绪和记忆偏差的影响		 [56,57]
遥感数据 基于遥感数据反演客观福祉 • 可以获取不同时空尺度的数据，有助于对福祉
进行动态监测		 • 技术要求较高
• 多用于量化贫困和经济福祉，很难量化其他福祉
 [58,59]
社交媒体数据 依托大众点评和微博等平台的社交媒体数据量化主观福祉或者瞬时福祉 • 能够量化瞬时情感
• 可以获取较大空间尺度和精细时间尺度的福祉
数据		 • 很难得到被访者的其他属性
• 只能代表部分群体的福祉		 [60,61]

2 生态系统服务与人类福祉关系的研究框架

研究任何事物均离不开概念框架的指导。概念框架提供了看待复杂系统的简化工具，有助于了解系统的组成元素及其联结、研究议程和重要的科学问题[20,62]。基于Fisher等[11]以及Pascual等[63]对生态系统服务与人类福祉关系研究框架的总结，本文将已有框架分为四类，简要介绍各类框架的要素构成、过程假设、发展演变和适用场景等（表5、图1）。
表5 生态系统服务与人类福祉关系的研究框架及其主要特点和贡献

Table 5 Major characteristics and contributions of frameworks for the relationship between ecosystem services and human wellbeing

框架名称 简写 核心要素及其联系 主要贡献
权力和能力方法 EA、CA 商品—特征—功能—效用 揭示了禀赋、权力和能力在将商品转化为效用中的作用，为理解生态系统产品和服务的转化机制奠定了基础
驱动力—压力—状态—影响—响应框架 DPSIR框架 驱动力—压力—状态—影响—响应—驱动力/压力/状态/影响 提供了系统思考社会生态系统的反馈框架，可用于理解生态系统与人类社会的反馈
可持续生计框架 SL框架 背景、状态与趋势—生计资源—制度过程与组织结构—生计策略—可持续生计结果 提供了系统思考资本与生计产出的框架，尤其适用于家庭尺度的生计研究
环境权力框架 EE框架 环境商品和服务—禀赋—权力—不同社会群体的能力—环境商品和服务/禀赋/权力 揭示了环境商品和服务对人类福祉的作用路径，尤其强调了禀赋、权力、能力和各尺度机构的作用
千年生态系统评估框架 MEA框架 宏观框架：间接驱动因子—直接驱动因子—生态系统服务—人类福祉—间接驱动因子
微观框架：生态系统服务—人类福祉		 提供了有影响力的生态系统服务和人类福祉的分类框架，建立了不同类型生态系统服务与不同维度人类福祉的联系，提出了社会经济因素对二者关系的调节潜力
生态系统服务级联框架 ESC框架 景观结构和过程—功能（能力）—服务（流）—获益（价值）—压力—景观结构和过程 区分了生态系统功能和服务，细化了从景观结构和功能转化为人类福祉的级联路径
生态系统和生物多样性经济学
框架		 TEEB框架 驱动因子—生态系统和生物多样性—服务—人类福祉—管理和决策—驱动因子 融入ESC框架建立了驱动因素、生态系统、服务、人类福祉、管理和决策的反馈回路，将人类福祉划分为经济、社会和生态维度
生态系统服务供给框架 FESP 驱动因子—压力—状态（支持系统、生态系统服务供给者、生态系统服务获益者）—对生态系统服务供给的影响—响应—压力/状态 提出了适用于生态系统服务的DPSIR框架，融入了生态系统服务供给者和获益者的概念，加入了减缓和适应途径
英国国家生态系统评估后续框架 UKNEAFO框架 管理、机构和间接驱动因子—直接驱动因子—自然资本和其他资本—产品和对人类的益处—人类福祉价值—管理、机构和间接驱动因子 建立了驱动因子、自然资本、生态产品和服务、福祉、管理和机构等要素间的联系
景观可持续科学框架 LSS框架 内循环：景观格局—生物多样性和生态系统结构与功能—生态系统服务—人类福祉—景观规划和管理—景观格局
外循环：驱动因子—景观格局—生物多样性和生态系统结构与功能—生态系统服务—人类福祉—景观规划和管理—驱动因子		 以景观为核心，建立了驱动因子、景观格局、生物多样性和生态系统结构与功能、生态系统服务、人类福祉和景观规划与管理之间的联系
生物多样性和生态系统服务政府间科学—政策平台框架 IPBES框架 机构、管理和其他间接驱动因子—直接驱动因子—自然和人为资本—自然对人类的贡献—良好生活质量—机构、管理和其他间接驱动因子 提出了自然对人类益处的概念，强调了自然和人类福祉通过机构和管理系统形成反馈回路
欧盟生态系统及其服务制图和评估工作组框架 MAES框架 生物多样性和生态系统功能—生态系统服务—益处—价值—响应—驱动因素—生物多样性和生态系统功能 融合了ESC框架、TEEB框架、UKNEA框架和DPSIR框架
生态系统服务与扶贫计划框架 ESPA框架 生态系统—生态系统服务—可达性和控制—贫困缓解和预防—人类福祉 建立了用于分析生态系统服务与贫困关系的系统分析框架
Spangenberg等[64]框架 Spangenberg等[64]框架 生态系统功能和要素—潜在的生态系统服务—使用的生态系统服务—人类福祉提升 揭示了生态系统服务级联框架中各级联过程的影响因素
Chaigneau等[65]框架 Chaigneau等[65]框架 生态系统商品与服务—作用机制（货币、使用和经历）—能力—选择机构—人类需求 揭示了生态系统服务对人类福祉的三种作用机制：使用、金钱和体验
反馈环框架 FL框架 生态系统—获益篮—生态系统支撑的人类福祉部分—态度和价值—行为和举动—生态系统 建立了生态系统与人类福祉的反馈环路，强调了人类福祉的变化将通过改变态度、价值观和行为对生态系统产生反馈
图1 代表性的生态系统服务与人类福祉关系的研究框架

Fig. 1 Representative frameworks for the relationship between ecosystem services and human wellbeing

2.1 权力和能力方法类

20世纪八九十年代，诺贝尔经济学奖获得者Sen[66]提出了权力方法（Entitlement Approach，EA）与能力方法（Capability Approach，CA），后被用于生态系统服务与人类福祉的相关研究。权力（entitlement）指通过各种合法渠道获得的一系列商品束（commodity bundle），受到一个人最初拥有的禀赋（如土地和劳动力，endowment）和通过贸易、生产获得的替代商品组合（即交换权力映射，exchange entitlement mapping）的影响。权力方法最早被Sen[67]用于分析饥荒问题，认为饥荒产生的原因并非在于食物可获得性的降低，而是交换权力的失效。与权力方法相关，能力方法区分了商品（commodity）、特点（characteristic）、功能（functioning）、能力（capability）和效用（utility），认为商品产生的效用需要通过个人的能力起作用，其中特点是商品的各种理想特征，功能指一个人基于所控制商品及其特点实现的状态（being）和活动（doing），能力则反映了一个人实现特定功能组合的能力，效用表现为从功能中获得的幸福感等[68]。
权力与能力方法启发了20世纪90年代末关于可持续生计（Sustainable Livelihood，SL）框架的研究[69]。1992年，Chambers等[70]提出了被广为采用的生计定义，认为生计包括一种生活方式所需的能力、资本和活动。1998年，萨塞克斯大学发展研究院（Institute of Development Studies，IDS）的Scoones教授[71]提出了可持续生计框架，认为可持续的生计能够应对压力和冲击并从中恢复，且在不破坏自然资源的同时维持或增强其能力和资产。SL框架包括背景、状态和趋势、生计资源、制度过程和组织机构、生计策略和可持续生计产出几大核心要素，认为在不同背景下，农户和其他决策主体通过获得生计资源，辅以不同的生计策略实现可持续生计[71]。不难发现，SL框架中的“资本”与权力方法中的“禀赋”相对应，“生计产出”则与能力方法中的“能力”含义相近。SL框架被联合国开发计划署（United Nations Development Programme，UNDP）和英国国际发展部（British Department for International Development，DFID）等诸多机构改编应用[72]，亦被若干实证研究所采用，已成为影响最为深远的系统揭示贫困原因的研究框架。SL框架虽然可用于个人、家庭、村庄乃至国家等多个尺度，但最常用于农户尺度[71]。
1999年，Leach等[73]在权力方法的基础上建立了环境权利（Environmental Entitlements，EE）框架，指出环境权力是从环境商品和服务中衍生出来的对福祉至关重要的可替代效用，社会群体对其拥有合法有效的控制权。EE框架由环境商品和服务、禀赋、权力、能力、不同社会群体和各尺度的机构六大核心要素构成，认为禀赋和权力是环境商品和服务转化为不同群体能力的媒介，整个转化过程受到行为者能力和不同尺度机构的影响。Polishchuk等[74]将能力方法融入生态系统服务的研究之中，认为生态系统服务既可以作为福祉的来源（即商品、服务），也可以作为环境转换因素（如调节气候、调蓄洪水等），进而影响人们将生态系统服务转化为福祉的能力。Chaigneau等[65]在能力和权力方法提出的直接使用和权力交易两种作用途径的基础上，认为人类可以通过直接使用、获得收入和体验三种方式从生态系统服务中获益，并基于此细化了生态系统服务与人类福祉的反馈路径。Masterson等[4]进一步提出了反馈环（Feedback Loop，FL）框架，强调生态系统与人类社会之间存在反馈环路，即人们通过使用、获得收入和体验三种方式从生态系统中获得的益处会影响对生态系统的价值观、态度和行动，进而影响生态系统的结构、过程和状态。
2014年，Fisher等[75]借鉴了EE框架、SL框架和MEA框架，提出了生态系统服务与扶贫计划（Ecosystem Services for Poverty Alleviation，ESPA）框架，细化了从生态系统服务到贫困和人类福祉的中间环节与影响因素。ESPA框架尤其强调社会分化（social differentiation）及其对生态系统服务可达性的影响，区分了贫困预防（poverty prevention）和贫困减轻（poverty reduction），促进了关于公平和社会分化的相关研究。ESPA框架适用于多个尺度，但由于其强调了社区间的群体差异，因此常用于社区尺度[75]。

2.2 驱动力—压力—状态—影响—响应框架类

1979年加拿大统计学家Rapport等[76]提出了压力—响应（Stress-Response，SR）框架，经济合作与发展组织（Organization for Economic Co-operation and Development，OECD）基于此提出了压力—状态—响应（Pressure-State-Response，PSR）框架[77]，后被欧洲环境属（European Environment Agency，EEA）拓展为驱动力—压力—状态—影响—响应（Driver-Pressure-State-Impact-Response，DPSIR）框架[78]。DPSIR框架及其相关版本被誉为“描述社会和环境之间交互作用的因果框架”。由于其强调了社会生态系统之间的联系，把复杂的社会生态系统归为驱动力、压力和状态等几个类别，且提供了不同类别之间的因果关系，因而更容易被政策管理者接受[79]。已有研究遵循DPSIR框架探究了中国江苏[54]和西班牙[55]生态系统服务与人类福祉的关系，亦有学者基于DPSIR框架提出了用于研究气候变化、生态系统服务与人类健康的关系框架[80]以及研究气候变化对生态系统服务影响的生态系统服务供给框架（Framework for Ecosystem Services Provision，FESP）[81]。然而，DPSIR框架过于简化了各要素之间的因果关系，忽视了其他因素的调节作用，且对各部分指标的选择尚未形成统一规范，使得各研究的指标变化较大，研究之间缺乏可比性[81]。

2.3 千年生态系统评估框架类

2005年，MEA在宏观与微观层面提出了生态系统服务与人类福祉的关系框架，其中宏观框架描述了直接驱动因子、间接驱动因子、生态系统服务、人类福祉等要素之间的关系，微观框架则提出了生态系统服务与人类福祉的关系强度和社会经济因素的调节潜力。Cruz-Garcia等[23]基于系统性文献综述总结了非洲、亚洲和拉丁美洲生态系统服务与人类福祉的相关研究，发现MEA框架被提及和应用的次数最多，意味着MEA框架成为迄今为止最具影响力的框架之一，具有较高的接受程度（如Yang等[82]）。然而，该框架忽视了社会群体的差异[11]，过于简化了生态系统服务与人类福祉的关系，其蕴含的“生态系统服务的损失将对人类福祉产生负面影响”的假设引发了“环保主义者悖论”等争议[5]。基于MEA框架，已有学者提出了适用于不同情景的新框架，例如，Wu[83,84]在MEA框架的基础上，基于景观生态学与可持续科学的研究背景提出了景观可持续科学（Landscape Sustainability Science，LSS）框架，强调景观是协调生态系统服务与人类福祉关系最可操作的尺度。
2009—2011年，英国开展了第一次国家尺度的生态系统评估（UK National Ecosystem Assessment，UKNEA），在其2011年发布的报告中构建了生态系统服务、商品、福祉和驱动因子的反馈回路，并在MEA框架的基础上区分了生态系统过程/中间服务（intermediate services）、最终生态系统服务（final ecosystem services）和商品（goods）以及经济（economic）、健康（health）和共享社会（shared social）三种人类福祉价值[85]。2014年，该框架被更新为UKNEAFO（UK National Ecosystem Assessment-Follow On）框架，考虑了管理和机构在决策过程中的重要性，凸显了建筑、人力和社会资本在将生态系统服务转变为商品和益处中的作用[86]。Rendón等[87]细化了UKNEAFO框架中的人类福祉部分，提出了连接自然资本和生态系统、中间服务、最终服务、益处和人类福祉的反馈框架。
2015年，生物多样性和生态系统服务政府间科学—政策平台（Intergovernmental Science-Policy Platform on Biodiversity and Ecosystem Services，IPBES）革新了MEA框架，提出了自然对人类的益处概念[62]。IPBES框架建立了自然、自然对人类的益处、高质量的生活、人类资产、自然和人类等直接驱动因子、机构和管理等间接驱动因子以及时空尺度等元素之间的联系，强调了社会文化因素及地方知识对于协调生态系统服务与人类福祉关系的重要性。

2.4 生态系统服务级联框架类

2010年Haines-Young等[2]提出了生态系统服务级联（Ecosystem Services Cascade，ESC）框架，强调了从生态系统服务到人类福祉需要经过生物物理结构或过程（包括生物多样性）、生态系统功能、生态系统服务和获益（价值）四个级联阶段。ESC框架区分了结构、功能和服务，解决了MEA框架混淆生态系统功能和生态系统服务的问题，有助于探究生态系统服务的实现机制。生态系统和生物多样性经济学（The Economics of Ecosystems and Biodiversity，TEEB）采用了ESC框架，建立了从驱动因子到生态系统和生态多样性、服务、人类福祉以及管理和决策的反馈回路[88]。Spangenberg等[64]进一步厘清了社会经济因素在每个级联过程中的具体作用，例如认为利益相关者需要投入时间、物质资源、能源和劳动力等才能将潜在的生态系统服务转化为实际使用的生态系统服务。欧盟生态系统及其服务制图和评估工作组（Mapping and Assessment of Ecosystems and their Services，MAES）基于ESC框架、TEEB框架、UKNEA框架和DPSIR框架建立了MAES框架，旨在为欧盟成员国的生态系统评估提供框架支撑[89]。

2.5 研究框架比较

上述四类框架在起源、核心要素和适用场景方面存在差异（表5）。从起源来看，与权力和能力方法以及DPSIR框架相关的研究框架将其他领域的框架改用于生态系统服务研究中，而与MEA框架和ESC框架相关的研究框架则专为生态系统服务研究而提出。由于生态系统服务与人类福祉的关系十分复杂，每个框架无法穷尽所有要素，因此上述框架可服务于不同的研究需求。例如，深入理解生态系统服务与人类福祉的多维度特性可选用MEA框架和ESPA框架；侧重理解景观结构与生态系统结构和功能的关系则可选用ESC框架、TEEB框架、LSS框架和Spangenberg等[64]提出的框架；分析生态产品和服务对人类福祉的影响途径则可选用EE框架、SL框架、Spangenberg等[64]和Chaigneau等[65]提出的框架；若侧重理解人类对生态系统的反馈过程，则可选用FL框架、FESP和DPSIR框架。
各类框架尽管包含要素和过程假设不同，但在框架建构方面存在相似之处。以上框架大致分为两类（图1），第一类框架可以称为“微观框架”，侧重理解从生态系统中的获益途径，采用了一种从“潜在”到“实现”或者从“手段（means）”到“目的（ends）”的构建逻辑，例如EE框架、SL框架、ESPA框架和ESC框架。其中，EE框架遵循了从商品到效用的构建逻辑，SL框架搭建了从生计资本到可持续生计产出的实现过程，而ESC框架则建立了从生态结构或过程到获益的级联链条。第二类框架可以称为“宏观框架”，将生态系统服务与人类福祉作为社会生态系统的两大主要组成部分，侧重理解驱动因子、生态系统、人类福祉和政策响应之间的反馈回路，例如DPSIR框架、FESP、MEA的宏观框架、TEEB框架和IPBES框架等。不同框架所含要素虽然名称不同，但实质含义较为接近。例如，FESP中的“驱动因素”相当于MEA框架中的“间接驱动因素”，“压力”与MEA框架的“直接驱动因素”含义接近。

3 生态系统服务与人类福祉关系的研究途径与方法

目前生态系统服务与人类福祉关系的研究途径大致分为定量和定性两种，其中定量评估包括直接评价法、统计分析法和模型模拟法（表6）。
表6 生态系统服务与人类福祉关系分析方法的比较

Table 6 Comparison of methods for analyzing the relationship between ecosystem services (ES) and human wellbeing (HWB)

方法 研究目的 研究主体 关系特征 推荐适用情景 应用案例
单向/双向 时间/空间
定量评估 直接
评价法		 客观评估
方式		 分析关系 少数ES和
HWB		 单向 无时空维度 分析生态系统服务对人类福祉贡献的时空动态 [90,91]
主观评估
方式		 分析关系 不限 单向 无时空维度 分析与比较（难以量化的）生态系统服务对人类福祉的贡献 [92,93]
统计
分析法		 双变量图
分析		 分析关系 可量化的
ES与HWB		 双向 时间或空间 研究初期或数据较少时 [94]
空间聚类 分析关系 可量化的
ES与HWB		 双向 空间 空间规划和管理 [56,95]
相关分析 分析关系 可量化的
ES与HWB		 双向 时间或空间 初步探究生态系统服务与人类福祉的双向关系 [54,96]
耦合协调
度模型		 分析关系 可量化的
ES与HWB		 双向 时间或空间 评估两个或多个系统相互作用和相互影响的程度 [97,98]
回归分析 分析关系 可量化的
ES与HWB		 单向 时间或空间 分析生态系统服务对人类福祉的相对贡献 [57,99]
地理加权
回归、地
理探测器		 分析关系 可量化的
ES与HWB		 单向 空间 分析生态系统服务与人类福祉空间关系的地区差异 [9,100]
格兰杰因
果检验		 分析（因果）关系 可量化的
ES与HWB		 单向或双向 时间 检验双向时间因果关系 [101]
结构方程
模型		 分析关系与理解机制 可量化的
ES与HWB		 单向或双向 时间或空间 探究生态系统服务与人类福祉的直接与间接作用路径 [55,102]
模型
模拟法		 模型模拟 分析关系与理解机制 可量化的
ES与HWB		 单向或双向 时间或空间 情景分析和预测 [103,104]
定性评估 分析关系与理解机制 不限 单向或双向 无时空维度 理解难以量化的生态系统服务与人类福祉的作用机制 [105,106]

3.1 直接评价法

直接评价法基于统计或者调研数据直接量化生态系统服务对人类福祉的贡献程度。按照贡献程度的表征方式，这类研究又可以分为客观评估方式和主观评估方式。客观评估方式将贡献程度表示为价值量或者物质量，评估结果相对客观。例如，Selomane等[90]基于已有数据集评估了基于自然的部门（农业、林业和渔业）对收入和就业率的贡献，发现1991—2010年在全球尺度上，基于自然的部门帮助全球18%的人口摆脱贫困，提供了37%的就业机会，但该贡献程度正在变小。Yang等[91]构造了反映人类福祉对生态系统服务依赖程度的指标，包括表征供给服务贡献的粮食、肉类和非木材林产品的收入以及由于燃烧木柴避免的其他能源费用，表征调节服务贡献的生态补偿收入和由于保护流域而获得的电费补贴，以及表征文化服务贡献的生态旅游收入等。他们发现在武隆自然保护区，生态系统服务对家庭净收益的贡献率从1998年的45%增至2007年的61%。借助统计数据或者连续的调研数据，客观评估方式擅长分析生态系统服务对人类福祉贡献的时空动态。然而该方法只能将贡献程度表示为价值量或者物质量，因此所量化的生态系统服务与人类福祉有限，近年来使用较少且发展较为缓慢。
与客观评估方式相比，主观评估方式则邀请利益相关者评估从生态系统中获得的益处或者生态系统服务与人类福祉的关系。常见的询问方式包括“请选出对福祉比较重要的几种生态系统服务或对生态系统服务的重要性进行排序”[92]，“请阐述从生态系统中获得的益处”[93]以及“请量化不同生态系统服务对人类福祉的重要程度”[107]。例如，Lau等[92]要求受访者按照对生活的重要性对九种生态系统服务进行排序，发现不同群体对生态系统服务重要性的评估结果相差不大；Lapointe等[93]要求受访者在开放式问题中描述每种生态系统服务对福祉的贡献，并采用提及生态系统服务与人类福祉的关联频率表征关系强弱；徐建英等[107]采用四等级打分的形式请受访者评价卧龙自然保护区内每种生态系统服务对个人和社会福祉的贡献。需要注意的是，“请选出对福祉比较重要的几种生态系统服务”或者“对生态系统服务的重要性进行排序”这两种询问方法既可以理解为评估生态系统服务对人类福祉的贡献，也可以理解为从社会文化视角评价生态系统服务。由于主观评估方式可以评估与比较难以量化的生态系统服务对人类福祉的贡献，并且可以分析不同利益相关者的态度和行为，因而近年来较受欢迎。然而，此类评估方法相对主观且耗时耗力，不适用于较大的空间尺度和较长的时间范围。

3.2 统计分析法

统计分析法通常首先分别量化生态系统服务与人类福祉，之后采用统计方法分析二者之间的关系。常用的统计方法包括双变量图分析、空间聚类、相关分析、回归分析、地理加权回归和结构方程模型等。
双变量图（如散点图）分析方法将生态系统服务与人类福祉绘制在二维坐标系内，有助于初步理解二者关系并探索可能的非线性特征、转折点或者阈值信息。例如，Hossain等[94]借助散点图发现孟加拉国沿海地区水质和GDP的关系并未出现库兹涅茨曲线假设的转折点。然而，该方法无法定量表达关系强度，多用于研究初期或者数据较少时。空间聚类法借助聚类方法同时耦合多种生态系统服务与人类福祉，将生态系统服务与人类福祉的关系划分为不同区域模式，提供了空间显式的结果，常用于区域规划和管理中。例如，Wang等[56]采用空间聚类方法将河北怀来各县划分为五类，发现人类福祉较高的地区通常具有较高的供给服务但较低的生境质量和森林休憩服务；张继飞等[95]利用Delaunay三角网聚类方法将岷江上游89个乡镇划分为高服务高福祉、中服务高福祉、中服务低福祉、低服务高福祉、低服务中福祉和低服务低福祉六类地区。
上述方法简单直接，却无法获知生态系统服务与人类福祉的关系强度。相关分析方法（如斯皮尔曼相关分析、皮尔逊相关分析）简单易行，可以评估多种生态系统服务与人类福祉的关系性质与强度，如柳冬青等[96]。然而，该方法只能反映变量的双向关系，无法量化生态系统服务对人类福祉的相对贡献。关系强度的常用分析方法还包括耦合协调度（Coupling Coordination Degree）模型，该模型可以阐释多个子系统之间的关系，包括耦合度、协调度和耦合协调度[97]。例如，李昂等[98]采用耦合协调度模型发现，2000—2020年京津冀县域尺度上生态系统服务与居民福祉的耦合协调关系显著改善。在相关分析的基础上，回归分析可以通过考虑其他影响因素从而评估生态系统服务对人类福祉的相对贡献。常用的回归分析方法包括普通回归[108]、多层线性模型[57]和逻辑斯蒂随机截距模型[109]等。例如，Huang等[57]基于多层线性模型发现在中国白洋淀流域，90%以上的主观福祉差异归因于个人层级的社会经济变量，而2.8%~7.9%的差异受到区域尺度生态系统服务的影响；Lavelle等[99]采用混合线性模型发现在亚马逊地区，生物多样性解释了社会福祉21%的变异，二者呈现显著负相关关系。
此外，研究者也常使用地理加权回归（Geographically Weighted Regression）和地理探测器（Geographical Detector）等地理数据分析方法探究生态系统服务与人类福祉的关系。地理加权回归方法是使用最广泛的局部统计手段之一，它通过赋予附近观测值更高的权重从而对每个观测值进行局部回归，进而分析关系的空间变化[110]。例如，杨雪婷等[111]和Liu等[9]分别运用GWR方法分析了川西山区和中国生态系统服务与人类福祉的关系。地理探测器方法的基本假设是如果某个自变量对某个因变量具有重要影响，那么两个变量的空间分布应该相似[112]。地理探测器同时适用于数值型和定性数据，且可以探究变量之间的交互作用，以其独特的优势在自然和社会科学中广为应用。例如，Zhao等[100]使用地理探测器探究了中国喀斯特地区贫困、气候和治理等因素的交互作用对植被变化的影响。
然而，上述方法只能分析变量间的相关关系，部分研究尝试使用因果推断方法分析生态系统服务与人类福祉的因果关系。格兰杰因果检验（Granger Causality）是一种常用的分析时间序列变量之间因果关系的方法[113]，其基本思想是如果时间序列X能够更好地预测时间序列Y的未来值，那么可以认为X对Y有因果影响。乔旭宁等[101]采用格兰杰因果检验发现，在中国渭干河流域，生态系统服务空间流转是居民福祉的格兰杰原因，尤其对安全与健康维度福祉的影响最大。需要注意的是，格兰杰因果检验只提供了关于预测能力的信息，但即使事件A是事件B的格兰杰因（得知事件A的发生有助于预测事件B），也不一定先发生事件A才发生事件B。除此之外，结构方程模型也常用于分析多变量间的因果关系，尤其便于量化直接和间接作用路径。例如，Santos-Martin等[55]基于西班牙国家尺度的时间序列数据构造结构方程模型，探究了驱动力、压力、生物多样性、生态系统服务、人类福祉和政策响应之间的关系；刘迪等[102]基于农户调查数据构建了结构方程模型，评估了生态系统服务、主观福祉、客观福祉和农户属性之间的联系。

3.3 模型模拟法

模型模拟法指基于系统动力学和基于智能体等模型模拟生态系统服务与人类福祉的关系和作用机制。比如，Cazalis等[103]基于动态模型模拟了自然和人类的未来情景；Sandker等[104]使用系统动力学模型模拟了不同情景下热带森林景观自然保护和经济发展的关系，发现长期来看，持续贫困对自然保护将产生负面影响。模型模拟法操作比较复杂，通常不易开展。然而，此类方法有助于理解生态系统服务与人类福祉的作用机制并预测未来的变化趋势，从而为区域政策的制定提供依据。

3.4 定性评估法

除定量评估外，部分研究亦采用访谈等定性评估的方式理解生态系统服务与人类福祉的关系。例如，Sandhu等[105]通过访谈的形式定性探讨了喜马拉雅东部生物多样性热点地区生态系统服务对人类福祉的贡献，发现供给服务与粮食安全和营养、水资源供给以及居住和能源需求紧密联系，调节服务与卫生保健和应对外来冲击相关，文化服务与性别平等有关，支持服务与农业资产密切相关；代光烁等[106]基于实地调研发现在草原生态系统中，供给服务对牧民福祉的作用最大、最明显。显而易见，定性评估无法获得定量信息，但却有助于深入理解难以量化的生态系统服务与人类福祉的作用机制，尤其便于获取已知知识之外的作用路径。

3.5 方法选择

方法的选择应视研究目的、研究主体与关系特征而定（表6）。从研究目的来看，多数方法只适用于分析生态系统服务与人类福祉的关系性质与强度，结构方程模型、模型模拟和定性评估方法可用于理解作用机制，其中结构方程模型有助于分析直接与间接作用，模型模拟法有助于预测未来动态，定性评估法则有助于获取已知知识之外的作用路径。从研究主体来看，多数方法要求所研究的生态系统服务与人类福祉可以量化，而主观直接评价法和定性评估方法也同时适用于难以量化的生态系统服务与人类福祉。
关系特征可以分为单向和双向关系以及时间和空间关系。从单向关系和双向关系来看，直接评估方法和回归分析方法（包括地理加权回归等）适合评估单向关系，散点图、空间聚类、相关分析和耦合协调度模型常用于评估双向关系，格兰杰因果检验、结构方程模型、模型模拟和定性评估方法同时适用于评估单向和双向关系。从时间关系（基于时间序列数据的计算）和空间关系（基于空间匹配数据的计算）来看，以上多数方法可以同时用于分析时间与空间关系，部分方法（如直接评价和定性评估）对数据的时空特性没有特殊要求，格兰杰因果检验方法多用于分析时间关系，空间聚类和地理加权回归等空间分析方法则常用于分析空间关系。综合来看，每种方法均有其独特的适用情景，研究者应综合研究状况选择最佳或者多个研究方案。

4 研究不足与展望

4.1 研究不足

总体来看，尽管目前针对生态系统服务与人类福祉关系的研究框架与方法取得了一定进展，但仍存在一些不足之处，例如：
（1）生态系统服务与人类福祉关系的研究框架应用程度较低，关系的分析途径和方法仍有待拓展更新。尽管生态系统服务与人类福祉关系的研究框架较多，但已有框架却很少被用于实证研究中[16,44]。这种现象的产生可能包括多种原因，例如部分框架比较宽泛，缺乏具体的要素以指导研究实践（如MEA框架）；部分框架要素复杂且繁多（如ESPA框架），导致实证研究难以同时考虑众多要素，或者只能采用定性的方式描述要素关系；研究途径与方法相对落后，相关分析、回归分析等应用较广的研究方法难以探究生态系统服务与人类福祉的作用机制，无法适应已有框架的需求，也无法深化拓展已有框架[24]；生态系统服务与人类福祉的关系在不同地区差异较大，造成各个框架的普适性不强等。因此，亟需检验、丰富、充盈已有框架，提高其理论指导实证研究的能力。
（2）生态系统服务与人类福祉指标的选择与聚合方法缺乏统一标准，研究之间的可比性较低。由于生态系统服务与人类福祉的多维度特性，可以采取若干指标量化二者的时空格局。在已有研究中，生态系统服务既被量化为区域尺度生态系统服务的潜在供给[55,57]或实际供给[114]，也被量化为家庭或者个人尺度的生态系统服务可达性或使用量[109]，抑或是从生态系统服务中获得的益处[109]和个人对生态系统服务的满意程度[115]。显而易见，不同研究所量化的生态系统服务位于从生态系统过程或功能到实际获益链条上的不同阶段以及不同尺度，若未清楚说明生态系统服务的实质含义，则容易造成研究结果的混淆与误读。再如在分析人类福祉时，不少研究使用卫生技术人员数代表人类福祉的健康维度[116]，然而卫生技术人员只是作为社会资本提供福祉，并非真正的健康福祉（如寿命）。此外，指标的多样性通常伴随着多维指标的聚合问题。已有研究在聚合指标时常采用指标聚类[117]或者基于熵权法[118]和主观打分法[119]为各指标赋予权重。指标选择与聚合方法的多样性增加了不同研究之间的比较难度，也因此通常不易得到统一公认的生态系统服务与人类福祉关系。

4.2 展望

针对上述问题，未来研究可从以下几个方面加以改进：
（1）简繁结合、更新要素，完善并发展生态系统服务与人类福祉关系的研究框架，为相关研究提供理论依据与方向指引。为了更有效地指导研究实践，相关研究框架应适度调整其简繁程度。一方面，简单的框架有助于不同群体就共同的概念及其联系达成一致，但也可能由于过度简化造成不必要的误解。例如，由于MEA框架过于简化了生态系统服务与人类福祉的关系，导致了与“环保主义者悖论”相关的争议。另一方面，复杂的框架虽然认识到社会生态系统的复杂性，但由于过于复杂使得决策者或研究人员无法使用。此外，随着生态系统服务研究领域的不断发展，一些概念或术语不断涌现并日益引起关注，如生态系统服务感知、生态系统服务的潜在供给与实际供给、生态系统服务的权衡与协同、生态系统服务簇、生态系统服务供给与需求、生态系统服务提供者与受益者、溢出效应和远近程耦合等。未来的研究框架需准确、有效地融入这些重要概念或术语，以促进不同领域研究者的合作以及生态系统服务领域的整合与进一步发展。
（2）更新生态系统服务与人类福祉关系的研究方法，以满足不断发展的研究框架的需求。一方面，未来可基于大数据和机器学习等途径提高生态系统服务与人类福祉数据的可得性与时空分辨率。例如，在依托统计年鉴和问卷调查获取人类福祉数据的基础上，借助高分辨率遥感影像反演福祉与贫困[58,59]，提高人类福祉的监测精度；借助社交媒体数据量化潜在与实际的文化服务及其流动等[120]。另一方面，未来研究应在相关与回归分析的基础上，借助机器学习和因果推断探明生态系统服务与人类福祉的作用关系及其因果效应；耦合定量与定性分析方法，结合系统动力学模型和基于智能体等模型分析生态系统服务与人类福祉的作用关系等。
（3）建立生态系统服务与人类福祉指标的选择与应用规范，提高研究结果的代表性和稳健性。由于生态系统服务与人类福祉的多维度性，研究结果往往因所选指标和聚合方法而异，因此指标的选择与聚合方法便成为较受争议的话题。选择哪个生态系统服务与人类福祉的指标框架较好?是否所选的指标越多越好?是否存在某几个指标可以较为全面地反映生态系统服务与人类福祉?不同聚合方法对研究结果有何影响?这些问题仍有待探索。本文建议未来应统一明确生态系统服务与人类福祉领域术语的使用规范，阐明所选指标的实质意义，而非使用生态系统服务或者人类福祉一词笼统代替；发展针对典型社会生态系统的指标体系和特定情境下的指标聚合方式，厘清指标选择与聚合方式对结果的影响，促进研究结果的比较与综合。

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