研究，一部分的特别功能粮食系统可持续性多准则评估

粮食系统可持续性评估方法的范围和准确性

• 摘要
• 简介
• 方法和标准的制定
  • 确定可持续性评估方法
  • 开发用于分析方法范围的类型学
  • 开发一个分析方法精度的框架
  • 精度评估方法的选择
  • 对六种选定方法的精确度进行评估
  • 识别的权衡
• 结果
  • 可持续性方法的范围概述
  • 六种选择方法的精度
• 讨论和结论
  • 这是一种未来更加透明和协调的方式
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

粮食生产，特别是其农业生产阶段，对气候变化和生物多样性以及水、土壤和空气等不同环境资源有重大影响(Steinfeld 2006, Rockström等人2009,Fobeplay竞技ley等人2011)。此外，粮食生产的社会经济影响很重要，因为社会和经济条件，特别是农场，往往是不利的，农业往往是农村地区为数不多的经济活动之一(欧洲委员会，2004年)。可持续发展(WCED 1987)已成为以全面和整体的方式分析农业和粮食部门最常用的框架之一。

在过去15年里，人们开发了各种不同的方法来评估粮食部门的可持续性，特别是农业生产的可持续性(Grimm 2009, Singh等人2009,Binder等人2010)。然而，这些方法有各种各样的局限性。例如，生命周期评估(LCA)工具以相当精确的方式和高分辨率的数据定量处理了许多环境方面的问题，但在很大程度上忽略了对生物多样性和土壤质量的影响(Schader等，2012年)b)以及经济和社会文化影响(Finkbeiner et al. 2010)。农场整体评估方法，如响应诱导可持续性评估(RISE;Grenz et al. 2009)，全面解决可持续性问题，但只能应用于农业企业。环境管理，即国际标准化组织(ISO) 14001、生态管理和审计计划以及可持续发展报告系统(GRI 2011)建立了在公司层面处理可持续发展的程序，但不允许跨公司比较，缺乏明确定义的基于科学的评估方法。

文献中提出了几种分类方案，以系统地比较现有的可持续发展评估方法。Gasparatos和Scolobig(2012)将可持续性评估工具分为三大类:货币工具、生物物理工具和指标工具。Ness等人(2007)对基本的可持续性评估方法进行了全面概述，并根据时间范围(即前瞻性和回顾性)对这些方法进行了分类，以及它们是与产品相关的、基于指标的还是采取了综合观点。De Ridder等人(2007)将这些方法分为评估框架、参与工具、场景分析工具、多准则分析工具、成本效益和成本效益分析工具、会计工具、物理分析工具和指标集以及模型工具。Marchand等人(2012)比较了两种评估工具，重点关注农场级评估方法的复杂性，并使用了包括复杂性、数据正确性、有效性和兼容性在内的10个标准列表。Bockstaller等人(2006)将评价概念、可行性和有效性的指标作为评价标准，对4种农场级环境评价方法进行了交叉比较。Schader(2009)比较了7个包含环境指标的经济模型。Binder等人(2010)在农场和区域层面研究了7种可持续性评估方法的规范、程序和系统维度。他们将这些方法分为3种:自上而下的农场评估，带有利益相关者参与的自上而下区域评估，以及自下而上的综合参与式或跨学科方法。为了了解可持续性评估方法的结果可能存在的差异，有必要研究不同的可持续性评估方法在目的、评估水平、主题和地理覆盖方面的广度。

我们的目标是阐明可持续性评估方法之间在范围和精度方面的普遍差异。我们的目标是根据主要特征对用于评估农场、耕作系统或产品的可持续性评估方法进行分类;评估不同方法在范围和精度上的差异;并讨论这些方法对解释力和目标受众的可能后果，以及对当前关于粮食生产可持续性的辩论的影响。

方法和标准的制定

我们分六个步骤对不同的可持续性评估方法进行了比较。

确定可持续性评估方法

首先，通过文献调查和专家咨询来确定不同的可持续发展评估方法。我们包括了所有可以应用于粮食部门的方法，至少解决了可持续性的环境层面，并涵盖了不止一个可持续性影响类别。仅涵盖一个影响类别的方法，如碳足迹(例如，Hillier等人，2011年)或生物多样性评估(Jenny等人，2013年)被明确排除在外。

虽然可持续性是一个多维度的概念，包括环境、经济、社会和治理层面(见粮农组织2012年)，但即使只评估可持续性的环境层面，也经常使用“可持续性评估”一词。因此，我们还纳入了农业系统的可持续性评估方法，如果它们至少解决了可持续性的环境层面。我们确定了可持续性评估的35种方法，但并不声称这一列表是完整的。

开发用于分析方法范围的类型学

在第二步中，我们开发了一种类型来描述35种可持续性评估方法的范围。根据这些方法和其他比较论文(De Ridder et al. 2007, Ness et al. 2007, Zapf et al. 2009, Binder et al. 2010)，我们定义了以下描述标准(表1):评估的主要目的、评估水平、地理范围、部门范围、主题范围和可持续性视角。通过查阅公开的文件和科学论文，可以对可持续性评估方法进行实际描述。

可持续性评估方法的主要目的可以有很大的不同，包括以下几点:纯科学导向的研究方法;旨在向消费者等提供证明公司可持续性表现的监测和认证计划;注重区域层面的景观规划工具，并考虑到，例如，一些农场的环境和社会经济环境，并评估对可持续性的影响;农场咨询工具，以指导性的方式评估农场的优势和劣势，并作为管理改进或战略发展的基础;还有类似的自我评估工具，但没有顾问的支持。最后，一些可持续性评估方法主要是为政策建议而设计的。

评估水平描述了可持续性评估是否涉及一个国家、地区或景观的整个农业部门;整个农场或田地;或一个产品或一组产品和标准。解决产品级别的方法通常涵盖整个供应链或至少相关的生产过程。

地理范围描述了这些方法已经被应用和可以被应用的领域。方法的地理适用性取决于数据的可用性以及模型算法或指标对不同社会、区域或生态系统的适用性。

与地理范围类似，部门范围界定了一种方法是否只适用于特定的农场类型，例如乳制品或肉类，还是适用于农业和食品部门的所有分支。一种方法的适用性可能会受到模型算法和指标或数据约束的限制。

为了分析可持续性评估方法的主题范围，根据每个可持续性维度所涵盖的影响评估类别，我们使用了环境、社会和经济的子主题粮食和农业系统可持续性评估(SAFA)指南(粮农组织2012)作为参考。SAFA是全球适用的粮食和农业部门可持续性评估指导框架。我们采用了一种简单的方法，通过计算在各自的可持续发展评估方法中所涉及的SAFA子主题的份额(见附录1)。我们强调，这种方法可以显示SAFA子主题是否得到了解决，但不能评估子主题是否得到了充分和准确的解决。尽管SAFA框架将“治理”描述为第四个维度，但我们将这一类型化建立在WCED(1987)经典结构的基础上，只包含经济、环境和社会维度，因为治理维度中的许多主题涉及的是公司而不是农场。

在这些方法对可持续性的看法方面，必须作出重要的区分。在林业领域，可持续性的概念最早是由卡洛维茨于1713年提出的，这个术语最初描述的是防止森林资源过度使用和退化的“最低标准”。然而，在粮食和农业系统的背景下，“可持续性”的概念目前有两种普遍的观点:

• 可持续性的商业或农场视角描述了农场是否能够在较长一段时间内维持自身。这种解释的重点是，作为一个经济实体，农场是否有足够的弹性来利用其自然、社会和经济资源，而不消耗它们，并有能力应对未来社会、经济和环境框架可能发生的变化。
• 报告中定义的社会视角我们共同的未来(WCED 1987)，评估农场是否有助于社会的可持续发展。这意味着评估的重点是农场管理对社会经济、社会和环境资源的影响。这些影响可以是积极的，即提供的服务，也可以是消极的，即造成的损害或成本。在农业的多功能性概念中也经常采用社会视角(经合组织2001年)。

开发一个分析方法精度的框架

在第三步中，我们开发了一个评估方法精确度的框架。由于“精确”一词本身的使用往往不精确，因此必须对其不同的含义作出明确的区分:

1. 精确意义上的精确描述了测量值或计算值与考虑变量的真实值的接近性。
2. 再现性意义上的精度是指从重复测量同一变量得到的值之间的相似程度。
3. 测量分辨率意义上的精度反映了给定方法所能检测到的所考虑变量的最小变化。

在研究中，精确度最常用于精确的意义上。就我们的目标而言，这将意味着将真实或实际的可持续性绩效(如农场)与通过评估方法计算的可持续性绩效结果进行比较。然而，这需要知道可持续性变量的“真实值”。以如此直接的方式评估可持续发展评估方法的准确性超出了我们的范围，事实上，在许多情况下是不可能的。因此，在本研究中，我们采用了与测量分辨率相关的精度解释。这种解释涉及一种方法的能力，以区分不同情况下的结果，例如在农场实施旨在提高可持续性的行动之前和之后。从实践的角度来看，这种能力在许多情况下都非常重要:从影响评估到农业咨询。为了将可持续性维度测量分辨率意义上的精确度操作化，我们使用了以下标准:(1)是否使用定性、半定量或定量评估(如适用)来生成可持续性维度的结果;(2)影响评估类别在每个可持续发展维度内的主题覆盖范围，即可持续发展维度内的主题覆盖范围越广，对该维度的描述越精确;(3)评估模型算法的复杂度; and (4) the time required for on-site data collection.

在评估模型算法的复杂度时，我们区分了低、中、高三个级别。与政府间气候变化专门委员会(IPCC)用于温室气体建模的第三层方法(IPCC 2006)相比，如果考虑到许多输入变量，则模型算法被认为是高度复杂的。beplay竞技中等复杂程度意味着温室气体被涵盖但不太详细。本例的低复杂度意味着仅使用第1层方法或一组指标来评估温室气体排放。其他指标可据此进行评价。然而，模型算法的复杂性大多适用于可以定量覆盖的指标，主要是环境指标和一些经济指标。

现场数据收集对提供信息作为可持续性评估基础的人员(如农民或加工操作的经理)造成机会成本。然而，现场数据的收集不仅取决于可持续性评估方法本身，还取决于二次数据的可用性。事实上，对于与产品相关的方法，数据和背景信息可以通过生命周期库存数据库获得，例如ecoinvention (Frischknecht et al. 2007)。Zapf等人(2009)认为，因此，农民参与可持续性评估的意愿在很大程度上取决于现场数据收集所需的时间。Zapf等人(2009)比较的可持续性评估方法的现场数据收集从6小时到3天不等。以这个范围为基础，我们认为现场数据收集时间小于3小时为低，在3 - 6小时之间为中等，超过6小时为高。

精度评估方法的选择

第四步是从35种确定的方法中选择6种可持续性评估方法，用于第五步确定的精度评估。我们选择的方法中，信息的可用性和透明度允许对准确性进行知情的评估。第二个选择标准是，该方法是为不同的主要目的制定的，例如研究、政策咨询或农场咨询，以便涵盖广泛的潜在应用领域。在此基础上，我们选择了以下标准:瑞士农业生命周期评价(SALCA);德国的REPRO方法，该方法专注于可持续发展的环境层面，随后被集成到可持续发展认证工具“dgl - zertifikat”中;农业咨询方法RISE;农场层面的可持续发展影响评估委员会;公共监测系统agri - umweltindikatoren(农业环境指标，AUI);政策影响评价方法农场建模信息系统(FARMIS)。

对六种选定方法的精确度进行评估

在第五步中，我们根据第三步中定义的标准评估了六种选择的方法的准确性。对于某些方法，精确度评估可以基于作者自己的方法经验或可用的文档(RISE、FARMIS和SALCA)来完成。然而，由于我们在应用方面的经验有限，可用的文件也不足，对于其他这些可持续发展方法，我们采用了电话采访(J. Frei，联邦农业办公室，2013年9月5日，个人沟通;D. Giovannucci, COSA, 2013年9月6日，个人沟通;K.-J。Hülsbergen, Technische Universität München, 2013年9月2日，个人沟通)以获取所需资料。

为了保证对方法的公正评估，由前两位作者根据第四步开发的框架独立地对方法的精度进行判断。为了最大化有效性，我们采用了Jankowicz(2005)的共同再分类程序，该程序用于量化并说明分配评级中的一致程度。对评级判断的分歧进行讨论，直到达成共识。没有必要使用完整的程序，因为类别已经提前确定，所以我们可以省略第一步，即确定类别，而只是比较个别研究人员对每个类别的判断。

识别的权衡

在最后的第6步中，根据35种可持续性评估方法的范围数据和6种选定方法的精度数据，确定了范围和精度之间的权衡。首先，我们寻找不同类型的作用域和已识别的模式之间的相互依赖性。其次，我们在精确度方面寻找6个模型之间的相互依赖性。最后，我们比较了范围和精度方面的数据，并确定了潜在权衡的原因。

结果

在展示结果时，我们将范围的类型学应用于文献中发现的35种方法(表2)，展示了对6种选定方法的精度分析的结果，最后比较了工具的范围和精度，以确定潜在的权衡。

可持续性方法的范围概述

根据表1所示的标准对文献调查中确定的35种方法进行分类。这些工具的主要用途，如引用的出版物中所述或源自它们的实际应用，如表2所示。在35种方法中，14种主要用于研究(Agri-LCA, CAPRI, DRAM, FARMIS, MMF, MODAM, PASMA, PROMAPA)。G、PROSA、RAUMIS、REPRO、SAFE、SALCA和SPA)， 12种方法可用于政策建议(CAPRI、DRAM、FARMIS、ISAP、MODAM、PASMA、PROMAPA)。G、RAUMIS、SAFE、SDA、SILAS和SSP)， 3个农场监测(AUI、KSNL和可持续发展监测和评估例行程序[SMART])， 4个农场建议(IFSC、OCIS PG、RISE和SSP)， 2个认证(dgl - zertifikat和KSNL)， 2个自我评估(DairySAT和Fieldprint calculator)， 2个景观规划(FESLM和SSP)， 1个消费者信息(世界自然基金会标签指南)。有9种方法用于不止一种目的，其中7种既用于研究又用于政策咨询。

就评估水平而言，所确定的方法涉及的范围很广。我们发现18种方法可以应用在农场层面(AUI、AVIBIO、COSA、DairySAT、dgl - zertifikat、IDEA、IFSC、ISAP、KSNL、MMF、MOTIFS、OCIS PG、REPRO、RISE、SAFE、SALCA、SMART和SSP)， 6种在产品层面(Agri-LCA、GEMIS、PROSA、REPRO、SALCA和SEEbalance)， 9种在部门层面(CAPRI、DRAM、FARMIS、MODAM、PASMA、PROMAPA)。G、RAUMIS、SDA和SILAS)，景观或区域层面的5个(FESLM、MMF、SAFE、SPA和SSP)，评估标准的1个(世界自然基金会标签指南)。

大多数可持续性评估方法的地理范围是有限的，有28种方法是针对特定的地理环境设计的，并不是全球适用的。然而，尽管这些方法专注于特定的地理环境，但通过算法或背景数据的扩展，它们也可以适用于其他地理环境。总共有7种方法被明确设计用于全球应用，并在许多不同的国家得到应用，例如RISE和SMART。除了以发展中国家为目标的COSA之外，所有地理范围有限的方法都以欧洲国家为重点。

诚然，评估的地域范围和水平不能清楚地区分开来。不是所有的方法都可以明确地分配到一个特定的评估水平。例如，REPRO可以评估农场层面和产品层面的环境影响，而FARMIS除了部门层面的评估外，还可以进行农场层面的比较。

关于部门范围，27个部门不限于农业和粮食部门的一个具体部门。有4种方法仅限于特定的分支，如乳制品(乳制品)、家禽(AVIBIO)、咖啡和可可(COSA)，以及玉米、棉花、水稻、小麦、土豆和大豆(Fieldprint计算器)。最后，AVIBIO和Fieldprint计算器仅限于他们的部门和地理范围。

对办法的专题范围的分析表明，所有办法都包括可持续性的环境方面。经济方面有27个办法，社会方面有19个办法。总的来说，17种方法涵盖了可持续发展的所有3个方面。大多数与产品相关的方法都是基于LCA框架(ISO 2006一个，b)，并关注环境可持续性指标(PROSA除外);而农场和部门一级的方法既包括可持续性的社会或经济层面，也包括两者。

在35种方法中，有25种采用了可持续发展的社会视角，而没有一种采用了明确的商业视角。然而，有11种方法采用了社会和商业视角的混合(表2)。OCIS PG、RISE和COSA采用了混合视角，但以农场层面的可持续发展视角为主要领域。事实上，农业咨询工具RISE从农业的角度考虑了经济可持续性，即经济稳定性、盈利能力和流动性;例如，它从社会的角度考虑童工和工作条件。REPRO的经济可持续性主要从农场角度进行评估，但也采用了社会角度的要素。SMART明确地从社会角度涵盖了环境和社会层面，而治理和经济层面则从农场或商业角度涵盖。对于FARMIS，即环境和经济层面，以及产品层面的方法，如SALCA和AUI(监测)，都发现了完全一致的可持续发展社会视角，但它们只处理可持续发展的环境层面。

六种选择方法的精度

环境副主题的范围和精确度

比较评估环境方面的工具的精度，很明显，RISE(全部)和REPRO(17)涵盖了SAFA的19个环境分主题中的大部分;而SALCA和COSA(各为12)的覆盖率为中等，AUI(7)和FARMIS(8)的覆盖率不到SAFA指南中指定的19个环境子主题的一半(表3)。RISE是唯一评估动物福利的方法，这是SAFA指南中可持续性环境维度的一部分。

在为研究而开发的方法中，环境模型算法的复杂性是最高的:在SALCA中，甚至在REPRO中稍微复杂一些。例如，REPRO模拟每天的营养流动，也考虑到有机物的组成和分解。

RISE使用的定量和半定量算法比SALCA和REPRO算法更简单。根据开发人员的说法，COSA的目的是以一种科学合理的方式覆盖环境话题，同时允许对大量农场进行快速概述。RISE和COSA都通过农场实施的农场管理措施或征求农民的意见来间接评估一些环境影响。例如，土壤侵蚀本身没有量化，但对防止侵蚀措施的实施进行了评估。由于部门级影响评估方法FARMIS的聚合水平高，它只能处理有限的农场特定环境信息，因为它使用会计数据作为主要数据源。因此，它在环境农场层面的评估精度很低。

社会副主题的范围和精确度

粮农组织SAFA准则的16个分主题涵盖了可持续性的社会层面。只有农场层面的咨询工具RISE(10个社会SAFA分主题)、评估工具COSA(11个)以及较小程度上的REPRO(3)涵盖了可持续性的社会层面。RISE半定量地处理工作条件，包括性别问题和工作时间;农场管理，包括战略和规划;以及生活质量。COSA还评估了参与和透明度，这在SAFA框架中被分配到可持续性层面的“治理”。REPRO关注农民的工作条件，因为这个子主题可以通过检查工作时间、工资和休假天数直接量化。这样做的原因是认证系统dgl - zertifikat需要基于明确可验证的信息。相反，COSA和RISE明确地扩大了关注的焦点，包括农民对环境问题的看法、生活质量和产品质量等“软”因素。为了评估社交子主题，所有工具都使用相对简单的算法。 If possible, topics are assessed quantitatively, e.g., number of working days, whereas most assessments are done semiquantitatively.

经济副主题的范围和精确度

AUI和SALCA没有讨论可持续性的经济层面。然而，也有人试图将SALCA与农业会计数据联系起来，以涵盖经济表现(Hersener等人，2011年)。FARMIS包括对农场收入及其决定因素(即收入和成本)的详细评估。总之，FARMIS涵盖了14个经济SAFA分主题中的5个，而COSA和RISE则涵盖了7个经济SAFA分主题。dgl - zertifikat通过分析流动性、稳定性和盈利能力，采用了经典的农场层面视角来分析可持续性的经济维度。然而，模型算法的复杂度较低。由于FARMIS最初是一个经济部门模型，其经济模型算法非常复杂，且基于农场会计数据。所有模型都以定量的方式评估经济层面。

数据收集所需时间

在SALCA和REPRO研究方法中，数据收集所需的时间非常长。SALCA需要超过6个小时的数据收集，而REPRO需要两天的农场数据收集。RISE所需要的时间少于6小时，被评估为中等时间消耗。根据开发人员的说法，COSA对一个普通家庭农场的数据收集只需要1到1.5小时。对于AUI，我们判断数据收集的时间要求较低，因为大量的农场可以实现高效的数据处理，尽管农民输入数据的时间无法量化，因为该系统还在开发中(J. Frei，联邦农业办公室，2013年9月5日，个人沟通)．FARMIS基于农场会计数据，而环境分主题的数据则来自SALCA计算，作为每个农场的固定因素。因此，FARMIS不需要任何主要数据收集。

讨论和结论

很明显，所有的方法在范围上都有其局限性。没有一种方法是完美的，因为它全面涵盖了所有可持续性方面，可以在全球范围内应用，并可用于从农业部门层面到产品层面的所有级别的评估。

例如，SALCA侧重于环境方面，其地理范围有限;RISE和COSA涵盖了所有可持续性层面，但只能应用于农场层面的评估，而不是整个供应链;FARMIS和AUI的可持续性维度覆盖范围和地理范围都是有限的。没有一种方法能满足可持续发展评估的所有目的。例如，FARMIS是一种研究方法，它也可以用于提供政策建议，但不能为农民提供建议。另一方面，RISE是一个农业咨询工具，在回答研究问题方面能力有限。所有的方法都在作用域上有一个特殊的重点，而很少强调作用域的其他方面。因此，在作用域的不同特征之间存在权衡。

此外，这些方法要么在每个可持续性方面涵盖有限数量的SAFA主题，要么对主题的分析深度有限。大多数方法在可持续性维度的覆盖范围和分析深度之间做出妥协。然而，这种妥协往往存在于一方或另一方。例如，RISE涵盖了所有环境主题的100%，而SALCA只涵盖了19个主题中的12个。另一方面，SALCA的模型算法比RISE的模型算法详细得多。REPRO为19个环境主题中的17个实现了复杂的模型算法，代价是数据收集需求高，对社会和经济方面的分析深度低。因此，我们可以在可持续性主题的覆盖范围、分析的深度和数据收集所需的时间之间确定一个权衡:换句话说，在我们用于操作精确度的标准之间。

有一些以研究为导向的高精度可持续性评估方法，如SALCA和REPRO，旨在进行农场或产品层面的影响评估，但其地理范围有限，即仅对一个特定国家进行验证，所涵盖的可持续性维度的主题范围有限，即侧重于环境维度。例如，REPRO的完整版本只适用于欧洲，而SALCA不包括可持续性的社会和经济层面。另一方面，为推广而设计的可持续性影响评估方法精确度较低，但既具有广泛的地理意义(如旨在全球适用的RISE)，又具有专题范围。因此，我们在可持续性评估方法的范围和准确性之间找到了一个平衡点。

总之，我们对范围和精度的分析揭示了三种类型的权衡:范围的不同特征之间的权衡，精度的标准之间的权衡，范围和精度之间的权衡。由于已经确定的权衡，我们进一步可以得出这样的结论:一刀切的解决方案是不可行的;因此，这些方法必须适合特定的目的。这一结论与De Ridder等人(2007)的发现一致，他们强调不同或特定的任务需要不同或特定的工具。因此，可持续性评估方法需要根据其应用的任务背景仔细选择。此外，可持续性影响评估方法的设计应针对具体问题、其目的和地理覆盖范围。

我们还发现了对可持续性这个术语的一些误解，这可能导致利益相关者和消费者对该术语的混淆。误解的原因是:(1)在可持续性的角度上缺乏明确的使用和透明度;(2)即使只涉及到环境方面，也要使用“可持续性”一词。

1. 本分析中的可持续发展方法混合了可持续发展的社会和商业视角(见表2)，通常没有有意识地区分它们。面向企业和面向社会这两个视角可以采用相同的影响类别或指标。例如，保护土壤和水资源对个体农场和社会都有好处。单个农场的运营能否持续是“私人商业利益”的问题，但单个农场的运营可持续性可能不一定是“社会利益”的问题。因此，商业视角并不总是与社会的可持续性相关。
2. 有些方法只涉及可持续性的环境层面。对“可持续性”与环境绩效同义的概念的这种有限解释是利益攸关方对可持续性一词的混淆的进一步原因。此外，这些方法所使用的指标集对于同一影响类别并不一致。这意味着，精度高的指标不一定与精度低的指标产生相同的评估结果。因此，我们建议只有在至少可持续性的三个方面，即环境、社会和经济，都有足够的广度和深度时，才使用可持续性一词。

进一步的结论是，模型和指标的统一对于加强可持续性评估方法的可比性是必要的。前面所述的异质性导致了不同的可持续性影响评估方法，例如，当应用于同一农场时，可能会得到不同的影响评估结果。为避免影响评估结果相互矛盾，应协调指标选择程序，使指标集具有主题一致性。因此，必须在语言上区分农场/公司层面的可持续性评估和社会角度的可持续性评估。

因此，协调各种办法或比较各种办法的倡议对于粮食市场和农业系统之间更透明和可信的竞争将具有很大的价值。然而，由于一些方面，例如动物福利，是由不同文化之间不同的伦理价值观驱动的，因此完全统一可持续性评估方法是不可能的。一些作者甚至认为这种协调是不利的，因为他们认为，在特定环境下的可持续性评估反映利益相关者的特定价值是重要的(Gasparatos等人，2008年，Gasparatos 2010年)。然而，如果在农场咨询服务的背景下进行的可持续性评估(例如RISE)与使用基于lca的方法(如SALCA)进行的可持续性评估得出的结果不同，即使在农民中也会产生混淆。

这是一种未来更加透明和协调的方式

SAFA指南追求不同的概念(粮农组织2012年)。它们旨在使粮食部门的可持续性评估方法和结果更加透明和可比较。这与公开可持续性背后的价值和假设的呼吁是一致的(Binder等人，2010年，Gasparatos 2010年)。SAFA准则通过建立一种广泛接受的全面的农业和粮食可持续性语言，有助于克服上述挑战;促进透明比较各公司的可持续发展表现;强调需要考虑到企业影响的不同范围，这种影响可能超出生产场所的物理边界，甚至包括供应链之外的供应商和利益攸关方。因此，尽管SAFA方法是以操作者为中心，而不是以产品为中心，但它保持了供应链的视角。尽管SAFA准则提供了一套标准的可持续发展主题和目标，该行业的所有企业都应该追求，但它们允许在选择衡量可持续发展绩效的指标时具有灵活性。因此，尽管他们的目标是在全球范围内适用于所有食品，但SAFA指南的实际适用性还需要在各种条件下进行测试和评估。与SAFA一致的评估工具，如SMART，可以帮助实施SAFA指南，为食品公司建立透明和可比的报告系统(Schader等，2012一个， Jawtusch et al. 2013)。

然而，可持续性的交流需要对观点、价值观和假设的完全透明。因此，对研究人员、开发人员和相关利益相关者来说，开发有效和透明的可持续发展沟通方法仍然是一项跨学科的挑战。然而，如果评估视角之间的可变性保持不变，甚至增加，“可持续性”概念将失去目前在公众和科学辩论中的核心影响力，这只是一个时间问题。

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