“一带一路”倡议下的可再生能源整合:政府支出、绿色金融与经济增长
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以下文章来源于数字生态与绿色发展学术团队
摘要
中国正引领可再生能源融入“一带一路”倡议（BRI），这是迈向可持续发展的关键第一步。本文基于2013—2023年数据，探究“一带一路”框架下政府支出、绿色金融与经济发展如何协同支持可再生能源发展。研究特别采用分位数自回归分布滞后（QARDL）模型，捕捉绿色金融以及太阳能、风能、水电等可再生能源基础设施投资对经济增长和环境可持续性的非对称与非线性影响。结果表明，政府补贴、绿色债券和可持续贷款等绿色金融工具极大地推动了向低碳能源的转型。此外，与传统方法相比，分位数自回归分布滞后（QARDL）方法通过揭示多个分位数下的短期和长期动态关系，提供了更为深入的研究视角。研究结果强调，“一带一路”沿线国家需加强国际协调并协同财政政策，以最大化可再生能源的经济和环境效益。本文为“一带一路”倡议下提升绿色金融效率、实现长期可持续发展目标提供了政策建议。
研究背景与意义
在 BRI 框架下，中国已成为全球可再生能源投资领域的领先国家。截至 2023 年，中国在 BRI 参与国的可再生能源项目投资超 500 亿美元，涵盖太阳能、风能、水电及生物质能项目。例如，中国为巴基斯坦 1320 兆瓦中巴经济走廊（CPEC）煤电转型项目提供资金支持，在非洲则助力建设了共和 2.2 吉瓦太阳能电站等大型光伏项目。国际可再生能源署（IRENA）数据显示，2013—2023 年期间，中国贡献了 BRI 参与国全球可再生能源装机容量增长总量的超 40%。这些投资体现了中国降低化石燃料依赖、推动发展中国家低碳能源转型的战略决心。
工业化与经济增长无疑提高了人类生活水平，但也导致环境显著恶化，全球变暖便是其中最受关注的问题之一。温室气体（GHG）排放与不可持续的资源利用是全球气温上升的主要驱动因素，目前已对包括气候在内的地球自然系统稳定性构成严重威胁。二氧化碳（CO₂）等温室气体是这一问题的核心诱因。对此，195 个国家通过签署《巴黎协定》作出承诺：制定可持续发展计划实现净零排放，并将全球气温上升幅度控制在远低于工业化前水平 2℃的范围内。减少 CO₂排放是可持续发展的关键环节，尤其在发展中国家 —— 经济活动是其环境破坏的主要根源。发展中国家虽往往拥有丰富的自然资源，却面临着部分最严峻的生态问题。要实现长期环境可持续性，这些国家必须优先减少温室气体排放、推动更绿色的增长模式。这一转型需要强化制度能力、创新技术手段并获得大量资金支持。《巴黎协定》第 9、10、11 条主要针对这些需求，强调通过能力建设、技术转让和财政援助，支持贫困国家向可持续未来转型。此外，近期研究表明，环境可持续性受经济发展、贸易自由化、城市化、全球化及可再生能源应用等多重因素影响，但现有文献在很大程度上忽视了技术创新、可持续国内生产总值（GDP）等关键要素。
本研究探究了 BRI 参与国的可持续 GDP、可再生能源使用与技术创新（TINOV）如何改善环境质量（EQ）、推动可持续发展。特意选择 BRI 参与国作为研究对象，主要基于以下原因：首先，BRI 是中国牵头的重大项目，主要面向发展中国家，其中多数属于中低收入和中高收入经济体；其次，这些国家是全球减排行动的核心力量 ——BRI 参与国的温室气体排放量约占全球总量的 20%；第三，BRI 旨在通过重振古代丝绸之路贸易路线，加强欧洲、非洲与亚洲的经济合作，是成员国基础设施项目（包括港口扩建、电力生产和交通网络建设）的重要资金来源。
尽管已有大量研究分析环境质量（EQ）的影响因素，但鲜有研究明确探讨 BRI 经济体中可持续 GDP、技术创新（TINOV）、可再生能源消费（RENC）与环境质量（EQ）之间的关联。本文旨在探究 GDP、TINOV 和 RENC 对 EQ 是否存在短期和长期影响，尤其采用分位数方法考量其非线性和非对称特征。此外，本研究还将对低收入、中低收入、中高收入和高收入等不同收入水平的 BRI 参与国进行比较分析，以深入理解 GDP、RENC、TINOV 与 EQ 之间的相互关系。尽管现有研究已取得显著进展，但仍存在若干空白：其一，缺乏解释 GDP 对 EQ 影响的理论模型，若在环境评估中随意纳入 GDP，可能导致虚假关联；其二，BRI 参与国缺乏统一的可持续 GDP 综合指数，不同模型采用不同指标，难以精准衡量 GDP 活动对 EQ 的影响；其三，以往研究主要依赖单一代理指标（如产业结构）衡量技术创新，尚未构建综合指数评估 TINOV 对 EQ 的整体影响。本研究旨在探究政府支出、绿色金融与经济发展与 “一带一路” 倡议（BRI）可再生能源整合之间的关联，以 2013—2023 年中国为研究对象，聚焦可持续贷款、绿色债券等绿色金融工具的应用，以及太阳能、风能、水电等可再生能源基础设施投资，分析其如何助力向低碳能源系统转型。
研究亮点
本研究通过多方面为现有文献作出重要贡献：首先，本研究是首批探究 BRI 经济体中可持续 GDP、技术创新（TINOV）与可再生能源消费（RENC）的交互作用如何促进环境可持续性的研究之一；其次，采用独特的协整回归方法 —— 分位数自回归分布滞后（QARDL）模型，考量 GDP、TINOV、RENC 与 EQ 之间短期和长期调整中的区位非对称性；其三，QARDL 模型提供了全面的计量经济学框架，可评估不同分位数下长期关系的稳定性；其四，对不同收入水平国家进行比较分析；最后，采用主成分分析（PCA）构建 GDP 和 TINOV 的综合指数。
此外，本研究以温室气体（GHG）总排放量而非仅 CO₂排放量作为环境质量（EQ）的衡量指标。这种更全面的方法涵盖所有类型的温室气体，能更深入地反映环境质量状况。QARDL 模型相比线性模型具有明显优势：其一，可探究不同强度下具有非线性和非对称特征的变量间关联；其二，与主要估算短期关系的线性自回归分布滞后（ARDL）模型不同，QARDL 模型能分析波动效应和非对称关联；其三，QARDL 模型可适应分位数间的变化，允许协整系数存在波动。综上，QARDL 是研究变量间非对称和非线性关系的最优计量经济学方法。
本研究为可持续发展与可再生能源整合领域（尤其是 BRI 相关研究）的知识库提供了重要补充：首先，全面分析了中国绿色金融项目与政府支出对可再生能源项目的支持作用，凸显其在环境保护与经济繁荣中的双重贡献；其次，通过聚焦财政政策、绿色金融与能源转型的动态交互作用，采用 ARDL 模型深入解析这些金融策略的短期和长期影响，与其他研究形成差异化；最后，研究结果为中国及其他 BRI 参与国提供了富有洞见的政策建议，强调跨国合作与协调财政政策在实现可持续增长、构建全球经济韧性中的重要性。
研究结果
研究假说：
H1:政府对可再生能源基础设施的支出增加，会促进更多低碳技术的采用，减少GHG排放。
H2:绿色金融在推动可再生能源转型的同时，有助于促进经济增长。
H3:可再生能源使用的增加会显著减少短期和长期的GHG排放。
H4:绿色金融与政府支出相结合，会促进可再生能源的采用，加速经济脱碳。
1.描述性分析
表1提供了本研究中所有分析变量的统计摘要，包括观测次数、估计均值、标准差、最小值和最大值等信息。双变量相关数据显示变量之间存在相关性，但不存在显著的多重共线性问题。
所调查变量的相关矩阵（表2）显示，数据中存在强正相关关系，特别是GHG与GDP（0.9464）以及TINOV与GDP（0.8354）之间。值得注意的是，RENC与TINOV之间存在弱负相关关系（-0.1114），而GHG与TRADE之间存在负相关关系（-0.2986）。其他变量与FDI之间仅存在弱相关关系（图1）。总体而言，相关性分析表明变量之间存在关联，但不存在显著的多重共线性问题。
2.面板单位根检验
在QARDL模型之前，对本研究的所有变量进行平稳性检验。表3呈现了所使用的多项单位根检验结果，包括费雪ADF检验、费雪PP检验、莱文-林-朱检验、伊姆-佩萨兰-申检验和佩萨兰横截面ADF检验。这些检验对于评估变量的平稳性特征至关重要。基于估计的概率值，结果显示，除GDP和FDI外，所有变量在水平值上均非平稳。为避免有偏结果并实现平稳性，采用序列的一阶差分（图2）。所得估计结果证实序列满足平稳性要求，这为采用QARDL模型提供了合理性依据。
3.分位数面板自回归分布滞后（QARDL）模型
表4呈现了低收入国家的QARDL模型估计结果，探究了GHG排放与GDP、TINOV和RENC之间的关系。与预期相反，所有分位数上低收入国家的调整速度（ρ）在1%水平上均显著为正，这表明变量未回归到长期均衡状态。数据显示，除90分位数外，GDP与GHG之间存在统计上显著的负相关关系，表明二者的长期关联呈减弱趋势。同样，在低分位数（0.10-0.30），TINOV对GHG具有显著负向影响，意味着二者长期呈下降关联。相比之下，在高分位数（0.50-0.90），RENC与GHG之间存在强烈的负相关关系，表明分布顶端的长期关联呈下降趋势。另一方面，在中分位数（0.20-0.60），贸易对GHG具有显著正向影响，表明二者的长期关联呈上升趋势。此外，在大多数分位数上，FDI对GHG具有极大的正向影响，表明其长期关联呈增强趋势。在0.30-0.90分位数，CREDIT与GHG之间存在统计上显著的正向关联，表明二者的长期关联呈增强趋势。
表4呈现了QARDL模型的短期动态估计结果。结果表明，在高分位数（0.50-0.90），滞后值与当前GHG排放之间存在负相关关系。此外，在高分位数，GDP的过往和滞后变化对当前GHG具有极大的不利影响。同样，在大多数分位数，TINOV的过往和滞后波动对当前GHG具有显著负向影响。在中高分位数（0.50-0.70），GHG与RENC之间也存在显著负相关关系。
另一方面，在大多数分位数，TRADE的过往和滞后波动对当前GHG具有强烈的正向影响。此外，在特定分位数（0.20、0.50-0.70），CREDIT对GHG具有显著正向影响，但在低至中分位数（0.20-0.70），FDI对GHG具有显著负向影响。
低收入经济体的QARDL模型估计结果显示，在大多数分位数，GHG与GDP、TINOV和RENC之间存在显著的长期和短期负相关关系。这些发现与以往的研究结果一致。一项针对34个国家的研究考察了国内生产总值对二氧化碳排放的影响，发现其对排放具有显著负向影响。另一方面，针对全球热门旅游国家的数据得出结论，旅游人次对二氧化碳排放具有正向影响。
表5呈现了中低收入经济体的QARDL模型估计结果，同样探究了各变量对GHG排放的影响。除10分位数外，大多数分位数的调整速度系数（ρ）显著为正，表明变量未回归到长期均衡。结果显示，GDP与GHG排放之间的长期关联呈下降趋势，大多数分位数均呈现统计上显著的负相关关系，尤其是在中分位数。除90分位数外，大多数分位数的TINOV与GHG之间也存在强烈的负相关关系，支持长期下降趋势。此外，在90分位数，RENC与GHG之间存在统计上显著的负相关关系，表明高分位数的下降趋势。
另一方面，在高分位数，TRADE与GHG之间存在强烈的正相关关系，表明二者的长期关联呈上升趋势。除80分位数和90分位数外，大多数分位数的FDI与GHG之间存在强烈的正相关关系，表明其长期关联呈增强趋势。最后，由于所有分位数的系数均显著为正，CREDIT与GHG之间的长期关联呈上升趋势。
表5呈现了中低收入国家QARDL模型的短期动态结果，表明在所有分位数，GHG的过往和滞后值对当前GHG排放具有强烈的正向影响。此外，对于极低和极高分位数，GDP的过往和滞后变化对当前GHG具有显著正向影响。同样，发现所有分位数的TINOV的过往和滞后波动均显著促进当前GHG排放。然而，在0.30、0.70和0.80分位数，RENC的过往和滞后值与当前GHG之间存在显著负相关关系。
相反，对于低至中分位数（0.10-0.60），TRADE的过往和滞后变化对GHG具有显著正向影响。除90分位数外，所有分位数的FDI与当前温室气体排放之间均存在显著负相关关系。同样，在所有分位数，CREDIT的过往和滞后波动对当前GHG具有强烈的负向影响（图4）——中低收入经济体的分位数系数。
QARDL模型的结果考察了中高收入国家不同分位数下关键变量与GHG排放之间的关系（表6）。结果显示，在1%水平，低分位数（0.10-0.30）的调整速度（ρ）显著为负，表明这些分位数的变量更快回归到长期均衡。此外，在大多数分位数，GHG排放与GDP之间存在显著负相关关系，表明国内生产总值与排放之间的长期关联呈下降趋势。同样，除10分位数、30分位数和60分位数外，TINOV与GHG之间存在负相关关系，表明创新通常有助于减少排放。在80分位数和90分位数，GHG与RENC之间存在显著负相关关系，表明RENC在高分位数对减少排放的影响更为显著。除80分位数和90分位数外，TRADE与GHG之间存在正相关关系，表明低至中分位数的排放与贸易之间的长期关联呈上升趋势。
此外，在中至高分数（0.40-0.90），FDI与GHG之间存在显著正相关关系，表明这些地区的FDI可能是增加排放的一个因素。除40分位数外，大多数分位数的CREDIT与GHG之间存在正相关关系，表明随着信贷可获得性的提高，排放总体呈上升趋势。这些发现表明，不同经济变量对不同分位数的GHG排放具有不同影响，且特定背景下的长期关联会发生变化。
表6呈现了中高收入经济体短期动态的QARDL模型实证估计结果。结果表明，在所有分位数，当前GHG排放均受到其过往和滞后值的强烈正向影响。此外，结果显示，在所有分位数，GDP的过往和滞后波动与GHG排放之间存在显著负相关关系，表明GDP的变化在短期内持续减少排放。
同样，发现所有分位数的TINOV差异均显著减少当前GHG排放，表明创新在减排中的重要性。研究表明，在低分位数，RENC成功减少了GHG排放，10分位数的过往和滞后值与GHG排放之间存在显著负相关关系。
此外，在所有分位数，TRADE与当前GHG排放之间存在强烈的负相关关系，表明贸易改革有助于减少排放。另一方面，在大多数分位数，FDI的过往和滞后值对当前GHG排放具有显著正向影响，表明FDI在短期内导致排放增加。最后，研究结果显示，在中高分位数（0.50-0.70）和极低分位数（0.10），CREDIT对当前GHG排放具有显著负向影响，其影响在分位数范围内有所不同——中高收入经济体这些分位数系数的直观呈现。
中高收入国家的研究结果表明，在长期和短期内，TINOV和GDP与GHG排放均呈显著负相关关系。在长期和中期，80分位数、90分位数和10分位数的GHG排放与RENC之间存在显著负相关关系。这些发现与以往的研究结果一致。通过对中国多个地区的考察发现，TINOV和GDP对减少二氧化碳排放具有显著影响。此外，对马来西亚、新加坡和泰国的GDP与二氧化碳排放之间的关系进行了调查，结果显示马来西亚的GDP增加了二氧化碳排放。
表7呈现了高收入经济体的QARDL模型实证结果。结果显示，在1%水平，低分位数（0.10-0.30）的调整速度（ρ）显著为负，表明这些分位数的变量快速回归到长期均衡。结果表明，除20分位数外，所有分位数的GHG排放与GDP之间存在显著负相关关系，表明GDP与GHG之间的长期关联呈持续下降趋势。同样，所有分位数的TINOV与GHG之间均存在统计上显著的负相关关系，表明创新对GHG排放的长期影响呈下降趋势。
另一方面，RENC与GHG排放之间的长期关联呈上升趋势，所有分位数的RENC与GHG排放之间均存在显著正相关关系。此外，大多数分位数的TRADE与GHG排放之间存在统计上显著的正相关关系，表明TRADE与GHG之间的长期关联随分位数变化。在10分位数、20分位数和90分位数，FDI与GHG排放之间存在显著正相关关系。这表明在极高和极低分位数，FDI与GHG之间的长期关联呈上升趋势。最后，除10分位数与GH呈显著负相关外，CREDIT与GHG排放之间的长期关联总体呈下降趋势。
表7呈现了采用QARDL方法对高收入经济体短期动态的实证分析结果。这些结果表明，除90分位数外，GHG排放的过往和滞后值对当前排放具有显著正向影响。此外，如补充文件（a和b）所示，除10分位数外，所有分位数的GDP过往和滞后波动与当前GHG排放之间均存在强烈的正相关关系。另一方面，在大多数分位数，TINOV的过往和滞后波动与当前GHG排放之间呈强烈的负相关关系。此外，在10分位数，RENC的过往和滞后波动与当前GHG排放之间存在显著负相关关系。
此外，在所有分位数，TRADE的过往和滞后波动与当前GHG排放之间呈强烈的负相关关系。同样，除0.30、0.50和0.80分位数外，大多数分位数的FDI过往和滞后波动与当前GHG排放之间存在显著负相关关系。最后，在大多数分位数，CREDIT的过往和滞后波动对当前GHG排放具有显著正向影响。
高收入经济体的QARDL模型估计结果简要描述如下：GDP与GHG排放之间存在短期负相关关系，但长期呈显著负相关关系。如附录B所示，在中长期，TINOV与GHG排放之间存在持续显著的负相关关系。在最低分位数，RENC对GHG排放也具有短期负向影响。
表8呈现了全样本的QARDL和普通最小二乘法（OLS）结果。结果显示，低分位数（0.10-0.20）的调整速度（ρ）显著为负，但其他分位数为正，表明变量之间回归到长期均衡。研究结果显示，GDP与GHG排放之间的长期关联呈下降趋势，所有分位数的GDP与GHG排放之间均存在显著负相关关系。
此外，在中高分位数（0.40-0.90），TINOV对GHG具有统计上显著的负向影响，表明长期关联呈下降趋势。在最高分位数（0.7、0.8和0.9），RENC与GHG排放之间存在显著负相关关系，表明长期关联呈下降趋势。
除90分位数外，所有分位数的TRADE与GHG之间均存在统计上显著的正相关关系，表明从低至高分位数，二者的长期关联呈上升趋势。除10分位数外，FDI与GHG之间存在显著负相关关系，表明长期关联呈上升趋势。相反，由于所有分位数的系数均统计上显著为正，CREDIT与GHG之间呈统计上显著的正相关关系，表明其长期对GHG排放的影响可能呈上升趋势。
表8呈现了采用QARDL模型对全样本经济体短期动态的评估结果。这些结果表明，在所有分位数，GHG排放的过往和滞后值对当前排放具有显著正向影响。此外，结果显示，在所有分位数，GDP的过往和滞后变化与当前GHG排放之间存在统计上显著的负相关关系。在大多数分位数，TINOV的过往和滞后波动与当前GHG之间存在显著负相关关系。另一方面，在所有分位数，RENC的过往和滞后波动与当前GHG排放之间存在显著正相关关系。
此外，在大多数分位数，TRADE的过往和滞后波动对当前GHG排放具有显著负向影响。同样，在大多数分位数，FDI的过往和滞后波动与当前GHG排放之间存在强烈的负相关关系。最后，在大多数分位数，CREDIT的过往和滞后波动对当前GHG排放具有显著正向影响。
全样本经济体的QARDL模型结果简要描述如下：在0.7、0.8和0.9分位数，GHG排放与RENC之间存在长期显著负相关关系。在短期和中期，GHG排放与TINOV和GDP均呈明显负相关关系。这些发现与以往的研究结果一致。例如，对新加坡、泰国和马来西亚的GDP与二氧化碳排放之间的关系进行了研究，结果显示马来西亚的GDP显著减少了二氧化碳排放（图6）。在地中海地区，RENC与EQ之间存在统计上显著的正相关关系。
4.沃尔德检验（Waldtest）
为评估参数一致性，对经济体面板数据进行了Wald检验（表9）。结果显示，在1%显著性水平上，强烈拒绝变量之间线性关系的原假设（误差修正项，ECT）。此外，GDP、TINOV、RENC和TRADE的长期参数是稳定的，拒绝了每个变量的原假设。另一方面，FDI和CREDIT的长期参数显示出线性关系，支持原假设。
拒绝了关于短期参数的原假设，表明GHG的过往和滞后排放与当前GHG排放之间存在非线性关系。此外，国内GDP、TINOV、RENC和CREDIT的短期参数均显示出非线性特征，拒绝了原假设。相比之下，FDI和TRADE的参数显示出短期线性关系，与原假设一致。
研究展望
尽管本研究具有稳健的实证框架，但仍存在若干局限性。首先，“一带一路”沿线国家的数据可得性和质量存在显著差异，尤其是低收入经济体，这可能引入测量偏差并影响结果的一致性。其次，采用主成分分析（PCA）构建国内生产总值和技术创新的综合指数虽能捕捉方差，但可能忽略定性维度。第三，QARDL模型假设弱外生性，可能无法完全解决可再生能源投资与经济增长之间的潜在内生性问题。未来研究应扩大数据集，纳入更多“一带一路”经济体和更长的时间序列，采用双重差分法或工具变量法等先进的因果推断技术，并探究可再生能源在特定部门的影响（如氢能、海上风能、储能技术）。此外，未来研究可以考察与可再生能源转型相关的制度障碍、行为反应和就业效应，以提高研究结果的政策相关性。
来源 | 数字生态与绿色发展学术团队
排版 | 刘卜玮
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