“绿色丝绸之路”背景下中国对沿线国家绿色投资的效率评价

许东梅

（扬州大学广陵学院，江苏扬州 225000）

一、引言

2016 年，中国“十三五”规划提出共建“绿色丝绸之路”。2017 年，习近平主席在“一带一路”高峰论坛上，进一步强调“全面建设绿色‘一带一路’”。自此，“绿色”成为“丝绸之路经济带”建设的新基色，而中国对沿线国家的绿色投资也成为新的趋势。绿色投资是注重经济、社会和环境三者的协调，涵盖一切有助于维护全球生态安全和实现全球可持续发展的对外投资行为，目前在清洁能源、绿色能源、绿色建筑和交通设施等领域具有较大潜力。2013—2019 年，中国对沿线国家投资的“绿色化”趋势愈发明显，对在清洁能源和可再生能源领域投资值由279.4 亿美元增加至1 049.5 亿美元，在绿色基建（苏丹麦洛维大坝项目）、绿色建筑（肯尼亚内罗毕机场项目）、污水处理（西港特区污水处理厂项目）等领域取得重大进展。但是随着全球气候治理的日益艰巨和沿线国家社会环境的错综复杂，中国对“一带一路”绿色投资也面临着巨大的挑战和风险。如何优化绿色投资区域分布，提高绿色投资效率成为关注的焦点。

随着中国对沿线国家绿色投资进程的加快，学术界也进行了相关的研究，主要集中在三个方面：（1）对绿色投资内涵和发展历程的研究。张立光等（2019）[1]以山东省为例，将绿色投资界定为一切有益于人类社会与自然环境和谐、有利于经济可持续发展、并充分考虑文化政治等社会因素的投资行为。王文和杨凡欣（2019）[2]立足中国绿色投资的发展历程，认为中国在建立对外绿色金融政策体系、引导社会资本投资的绿色化和中外共同合作三个方面成效显著。周国梅和蓝艳（2019）[3]从绿色命运共同体的角度指出，中国需与共建国家开展政策对话和能力建设等活动，以推动绿色投资走实走深。（2）对绿色投资模式的探讨。葛鹏飞等（2018）[4]以经济增长模式异质性分析，指出构建沿线国家绿色投资的基础创新模式。陈健（2019）[5]从产业发展的视角，提出“绿色产业共同体”的概念。杨达和李超（2019）[6]以澜沧江-湄公河为例，提出构建沿线国家生态环境风险防御的绿色治理模式。余晓钟和刘利（2020）[7]以中亚为例，提出构建“一带一路”国际能源产业园区合作模式。（3）对沿线各省份的绿色发展水平测度。郭兆辉等（2017）[8]从低碳竞争力角度指出，“21 世纪海上丝绸之路”沿线省份绿色发展水平优于“丝绸之路”经济带沿线省份。刘钻扩和辛丽（2018）[9]通过绿色全要素生产率的实证分析，得出沿线省份与沿线国家绿色经济互补性较强。

关于投资效率值的计算，现有文献集中于对外投资效率值的整体计算，而聚焦绿色投资的这一领域的效率测算较少：程中海等（2017）[10]应用随机前沿引力模型，得出中国对沿线国家总体投资效率较低。程中海和南楠（2018）[11]通过SFA 引力模型，得出沿线国家的法律制度和民主程度与ODFI 潜力之间的关系显著。霍忻等（2020）[12]从对外投资的动态效益角度出发，得出中国对“一带一路”沿线国家和地区直接投资与经济增长间保持着正向均衡关系。

综合上述研究可以发现，目前学术界对沿线国家绿色投资主要集中内涵和模式的探讨，而聚焦对沿线国家绿色投资效率这一领域的实证研究较少。基于此，本文以中国对沿线国家的绿色投资为研究对象，应用超效率DEA 模型全面探讨绿色投资的效率变化情况，同时运用受限Tobit 模型进一步探讨绿色投资效率的影响因素，以期为相关研究提供借鉴。

二、研究方法与变量选择

（一）研究方法

1.第一阶段：通过超效率DEA 模型获得绿色投资效率值。DEA 模型是运用数学线性规划，计算相同投入产出指标的决策单元的相对效率[13]，综合技术效率=纯技术效率* 规模效率。其中，综合技术效率=1，视为有效的决策单元。传统的DEA 模型综合技术效率最大值为1，无法区分多个有效单元。基于此，Andersen 与Peterson 提出了超效率DEA 模型，以对传统DEA 模型中的有效决策单元进行区分。

2.第二阶段：运用TOBIT 模型进行效率影响因素分析。本文以第一阶段测算的超效率值作为因变量，因为超效率值大于0，属于被截断的受限变量，此时最小二乘法不再适用于回归系数估计。而Tobit模型是针对被截断的因变量数值，其运用最大似然法对参数进行估值，以获得参数无偏估计值。

（二）变量选择与数据来源

1.投入-产出指标的选取。为了全面衡量中国的绿色投资对沿线国家社会民生和生态环境的影响，本文在借鉴之前学者严佳佳等（2019）[14]、田泽等（2016）[15]对外投资效率评价指标的基础上，创新性地加入能源消耗的投入指标和污染排放的负向产出指标，最终构建绿色投资的投入-产出指标体系。具体如下：（1）投入指标：中国对沿线国家的直接投资（OFDI），选取对东道国直接投资存量（万美元）；能源投入，运用熵值法将沿线国家核能、水能和可再生能源年消耗量综合成能源消耗指数；劳动力投入，选取沿线国家劳动力总量（万人）。（2）产出指标：沿线国家经济，选取以2003 年为基期的GDP平减指数，以剔除价格变动影响；沿线国家基础设施，选取基础设施指数；沿线国家财政，选取财政收入（百万美元）；沿线国家环境产出，运用熵值法将二氧化硫排放量、废水排放量、烟（粉）尘排放量及固体废弃物产生量综合成环境污染综合指数。因为综合污染指数是负向指标，故在模型测算中对该指标选倒数。

2.环境指标的选取。主要从社会、政治和科技等方面选择对绿色投资效率产生影响的6 个因素，并将其引入模型，具体指标为：城市化率、科技投入（研发经费投资占GDP 比重）、产业结构（第二产业占GDP 比重）、地理距离（北京与沿线国家首都的距离）、政府治理水平和贸易开发程度（进出口贸易额占GDP 比重）。

3.数据来源。“绿色丝绸之路”建设涉及到沿线65 个国家，为了保证评价对象的全面客观性，同时考虑到数据的可获得性，本文最终选取2018 年我国对沿线国家直接投资存量前40 名的40 个国家①南亚：印度、斯里兰卡、阿富汗、巴基斯坦、孟加拉国、尼泊尔；东南亚：新加坡、印尼、缅甸、柬埔寨、老挝、泰国、越南、马来西亚、菲律宾；西亚：伊朗、沙特阿拉伯、阿拉伯联合酋长国、土耳其、也门、伊拉克、卡塔尔、科威特、约旦；非洲：埃及；中东欧：俄罗斯、匈牙利、格鲁吉亚、波兰、捷克、白俄罗斯、罗马尼亚、保加利亚、塞尔维亚；中亚：蒙古、哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦、土库曼斯坦、乌兹别克斯坦。进行效率测度。指标数据选取期间为2010—2018年，分别来源于《中国对外直接投资公报》、《BP 世界能源统计年鉴》、世界银行数据库、国际货币基金组织数据库、CEPII 数据库。

三、实证分析

（一）中国对沿线国家绿色投资效率的测度与分析

本文综合运用DEAP2.1 软件和MaxDEA6.6Pro软件计算了“绿色丝绸之路经济带”沿线40 个国家的超效率值（STE）、综合技术效率（TE）、纯技术效率（PTE）、规模效率（SE）和规模收益（RTS），计算结果如表1 所示。

1.从对超效率值的静态分析来看，对多数国家仍未达到投资有效状态：2018 年绿色投资的超效率值的平均数为0.792，并未达到效率前沿面水平（超效率值大于等于1）。其中，纯技术效率和规模效率的平均值分别为0.901 和0.753，表明规模效率低下是主要影响因素。分国家来看，2018 年，新加坡和俄罗斯等14 个国家的绿色投资超效率值大于或等于1，表明对这些国家的投资处于有效状态。伊朗和菲律宾等26 个国家超效率值小于1，尚未达到投资有效状态，其中土库曼斯坦、伊拉克和缅甸等5 个国

家绿色投资效率水平较低（超效率值低于0.5）。

2.从对超效率值的动态分析来看，对沿线国家绿色投资效率值稳步提高：一方面，超效率平均值由2010 年的0.654 增加至2018 年的0.792，大部分国家的绿色投资超效率值都在缓慢上升之中，马来西亚、老挝、新加坡等国家绿色投资超效率值的增长显著；另一方面，对沿线国家绿色投资效率的国别差距在逐渐的缩小，超效率值的标准差由2010年的0.563 降低到2018 年的0.441。

3.从纯技术效率值来看，2018 年对沿线国家的纯技术效率接近纯技术有效状态（均值为0.901）。

同时，从动态变化值来看，纯技术效率水平提高显著，其均值由2010 的0.721 增加至2018 年的0.901，新加坡和俄罗斯等8 个国家纯技术效率继续保持有效状态，巴基斯坦和哈萨克斯坦等13 个国家纯技术效率值从无效变为有效状态。这表明，在“绿色丝绸之路”的建设背景下，中国在对沿线国家开展绿色投资时坚持高质量和可持续的理念，积极发挥中国在基建等领域的先进技术和科学管理的优势，加速沿线国家产业结构向高效、清洁和多元化方向转型。

4.从规模效率来看，对多数国家绿色投资的规模效率较低。2018 年，土库曼斯坦和缅甸等25 个国家规模效率小于1，处于无效状态。对规模无效的国家进一步分析可得：一方面，越南和缅甸等7 个国家投资规模收益处于递减状态，表明应适当压缩投资规模。这可能是由于南亚和东南亚历来是中国进行投资的主要区域，但仍处于粗放的投资状态，未发掘出现有投资力度下的最佳投资规模。另一方面，埃及和蒙古等16 国家规模收益处于递增状态，表明应积极扩大投资规模。这可能是由于中亚和非洲等地区环境问题突出（中亚大气污染严重、非洲80%的贫困地区水污染严重）、基建投资缺口巨大，迫切需要绿色投资。

（二）中国对沿线国家绿色投资效率影响因素的Tobit 分析

为了全面研究中国对沿线国家绿色投资效率情况，本文以沿线国家的超效率值作为因变量，运用Tobit 受限面板模型，借助Eviews10.0 软件，探讨绿色投资效率的影响因素，结果如表2 所示。

表1 基于超效率DEA 模型的中国对沿线国绿色投资效率实证分析结果

表2 绿色投资效率影响因素的Tobit 分析结果

1.城镇化率（X1）和研发经费投入占GDP 比重（X2）与绿色投资呈显著正相关。（1）城镇化率（X1）与绿色投资效率呈1%显著水平下的正相关。这可能是由于城镇化水平与基础设施状况密切相关。一般情况下，一国城镇化水平越低，基础设施需求越大，而全球约70%的温室气体排放量来自建筑和基建，从而对绿色投资效率的提升作用越小。因此，在对非洲和中亚等城镇化水平较低国家的绿色投资过程中必须坚持低碳和清洁的原则。（2）研发经费投资占GDP 比重（X2）与绿色投资效率呈5%显著水平下的正相关，该指标反映沿线国家的技术投入。由于绿色投资涉及的行业领域对科学技术要求较高，技术投入能有效带来技术的创新和劳动力素质的提升，直接有效地转化为绿色投资效率。

2.第二产业占GDP 的比重（X3）和地理距离（X4）与绿色投资呈显著负相关。（1）第二产业占GDP 的比重（X3）与绿色投资效率呈10%显著水平上的负相关。第二产业主要由工业和建筑业构成，该行业领域能源投入量大，对环境保护带来较大的压力。因此，在对沿线国家绿色投资中应发展以技术投入为主的高端产业，以减轻环境压力。（2）地理距离（X4）与绿色投资呈1%显著水平下的负相关。这表明，与东道国距离越近，越有利于绿色投资效率的提升。一方面，可能由于距离远近带来了运输成本的变化；另一方面，可能由于距离越远，沿线国家的社会文化差异越大，给绿色投资带来困难。其中，2019 年，中国绿色投资主要流向了新加坡、越南和哈萨克斯坦等毗邻中国的南亚和中亚国家。

3.政府治理水平（X5）和贸易开放程度（X6）对绿色投资效率的影响不显著。（1）政府治理水平与绿色投资效率正相关，但不显著。该指标代表沿线国家政治社会的稳定程度，沿线国家社会越稳定，绿色投资风险越小。这两者的关系不显著可能与绿色投资产业本身有关。对清洁能源、绿色建筑和污水处理等领域的投资技术含量高，而且随着我国对沿线国家的投资迈入深入发展阶段，在对沿线国家绿色投资的风险防范能力增强。（2）贸易开放程度（X6）与绿色投资效率负相关，但不显著。对外贸易与对外投资呈现一定的替代关系，但从长期来看，对外贸易的发展和对外投资应处于互利互赢的良性局面，因此两者之间的负向关系不显著。

四、对策建议

基于中国对“一带一路”沿线多数国家绿色投资未达到有效状态和规模效率整体较低的情况，结合效率影响因素的分析结果，为提高绿色投资效率，应调整绿色投资规模，打造全球绿色价值链：（1）对于非洲和中亚地区，扩大投资规模。针对中亚和非洲在交通和基建等领域的巨大投资缺口，加快输送中国优秀的绿色产品和优势的有效产能，扩大双方在绿色能源、清洁能源、绿色建筑和污水处理等领域的高质量可持续项目数量，以高标准和高质量打造“中国名片”。（2）对于中东欧地区，保持现有投资规模的稳步发展。重点推动与中东欧在绿色科技和绿色标准领域的技术合作，加快双方资源节约、环境友好、安全高效等可持续发展领域成果转化应用的速度，增强技术溢出效应。（3）对于东南亚和南亚地区，适度降低绿色投资规模。对该地区的绿色投资应注重发挥绿色技术的主导作用，减少对火电和铜铁冶炼等高排放、高耗能领域的投资，扩大对马来西亚和印尼等重点国家在高铁、通信等低碳领域的高质量合作，推动该地区经济结构优化升级和绿色发展。