Metabolic Return on Investment (MROI): A Biophysical Efficiency Metric for Infrastructure Decision-Making

A jelenlegi fenntarthatósági mutatók (GDP, ESG, HDI) nem ragadják meg a biofizikai korlátokat, beleértve az ellátási lánc entrópiáját és az infrastrukturális adósságot. A metabolikus megtérülést (MROI) az energiaáram-egység (EFU) keretrendszerén belül formalizáljuk (20 kg/nap emberi metabolikus alapérték): MROI = (Σ ΔE_megtakarított × grid_CO₂ / RACF) / Σ EFU_bemenet (korrigált) × 100 A regionális referenciaértékekhez (Magyarország, MAVIR hálózat: 0,35 kgCO₂/kWh, 2024–25) kalibrált modellezett forgatókönyvek a diszkriminatív teljesítményt mutatják be: • Napelemes közvilágítási archetípus: MROI = –3% (alacsony javíthatóság, JIM-30 = 25%) • Moduláris szélenergia-tárolási archetípus: MROI = +27% (magas javíthatóság, JIM-30 = 88%) Az MROI az ESG-kompatibilis rendszereket metabolikusan negatívként azonosítja, ha figyelembe veszi a javíthatósági hiányosságokat. A mutató kompatibilis a CSRD kettős lényegességi értékelésével, a Párizsi Megállapodás 6.4. cikkének szén-dioxid-kibocsátási keretrendszereivel és az ISO 14044 életciklus-értékelési szabványokkal. A modellezett forgatókönyvek a MAVIR hálózati adatokkal (0,35 kgCO₂/kWh, 2024–25) és a regionális EKR referenciaértékekkel kalibrálva . A paramétertartományok és az érzékenységelemzés a Kiegészítő Anyagokban (megjelenés alatt) található. This document presents the current state of an ongoing research project. The EFU framework is not proposed here as a ready-made standard, license, or certification scheme, but rather as an evolving analytical approach. It is intended to stimulate further research, critical discussion, and refinement, including empirical validation, methodological extensions, and ethical debate. Researchers, practitioners, and institutions interested in flux-based accounting and sustainability metrics are encouraged to engage with, test, critically examine, and contribute to the further development of the framework. The preparation of this document was supported by artificial intelligence–based tools; however, the analyses, conclusions, and interpretations reflect solely the independent professional judgment of the author.