“一带一路”沿线国家的绿色发展绩效及驱动因素研究

杜 莉，马遥遥

一、引 言

资源节约、环境保护和经济发展协同共进，推动形成绿色发展方式和生活方式，已经成为现阶段中国贯彻新发展理念的必然要求。“一带一路”作为中国提出的新型区域经济合作倡议，也明确把绿色低碳发展纳入合作重点之中。2019年4月，习近平总书记在第二届“一带一路”国际合作高峰论坛开幕式上提出：把绿色作为底色，推动绿色基础设施建设、绿色投资、绿色金融。虽然“一带一路”国家的经济发展处于高速增长阶段，但是生态资源和环境质量的压力成为一些国家可持续发展的瓶颈，“高污染、高耗能、高增长”的经济发展模式不再适用，为了实现资源节约、环境保护和经济发展的共赢，需探索“一带一路”国家绿色发展的有效路径。由于“一带一路”工程涉及的领域、国家及各种合作机制非常广泛，这就需要从整体出发，在构建“一带一路”沿线国家共同利益的基础上，实现沿线各国的全面协调发展，让“一带一路”建设的绿意更浓。

本文即是在推进绿色发展的背景下，科学客观地评价资源环境约束下的发展效率，从观察现象到剖析内在机制，分析影响绿色发展绩效的驱动因素，制定积极的政策措施，为缓解“一带一路”国家经济增长与资源环境之间的矛盾，推动绿色“一带一路”提供思路参考。

二、文献综述

随着国际社会对环境保护和绿色生产方式的关注逐渐深入，国内外学者在绿色可持续发展方面研究的深度和广度也在不断拓宽。针对绿色发展效率的研究，学者们大多聚焦于采用不同方法测度其效率、影响因素及传导机制。

关于绿色发展效率的测算方法，目前主要有数据包络分析法、随机边界分析法、层次分析法、主成分分析法、熵值法等，其中数据包络分析法(DEA)由于其函数构建和指标赋值要求低的优点而广泛受到学者们的欢迎与应用。刘贯春等(2017)和李江龙等(2018)采用非径向非方向距离函数(NDDF)分别对中国绿色发展效率和绿色经济绩效进行测算。(1)刘贯春等：《金融体制改革与经济效率提升——来自省级面板数据的经验分析》，《管理世界》2017年第6期，第9-22、187页；李江龙、徐斌：《“诅咒”还是“福音”：资源丰裕程度如何影响中国绿色经济增长？》，《经济研究》2018年第9期，第151-167页。陈超凡(2016)运用方向性距离函数(DDF)和Malmquist-Luenberger生产率指数测算中国工业行业的绿色全要素生产率(TFP)。(2)陈超凡：《中国工业绿色全要素生产率及其影响因素——基于ML生产率指数及动态面板模型的实证研究》，《统计研究》2016年第3期，第53-62页。黄秀路等(2017)采用SBM-DDF和Luenberger指数测算“一带一路”国家的绿色TFP，从绿色TFP角度对“一带一路”国家的绿色发展现状进行讨论。(3)黄秀路等：《“一带一路”国家绿色全要素生产率的时空演变及影响机制》，《经济管理》2017年第9期，第6-19页。Jiangxue Zhang et al.(2018)基于定向松弛变量的无效率模型，对中国37个行业部门和供应链的绿色发展效率进行研究。(4)Jiangxue Zhang, Yuan Chang, Changbo Wang, and Lixiao Zhang, “The Green Efciency of Industrial Sectors in China: A Comparative Analysis Based on Sectoral and Supply-Chain Quantications,” Resources Conservation and Recycling, Vol.132, 2018, pp.269-277.翁异静等(2021)将超效率SBM模型与窗口分析方法结合起来测算了浙江城市群的绿色发展效率。(5)翁异静等：《浙江三大城市群绿色发展效率时空分异及影响机理》，《应用生态学报》2021年第11期，第1-10页。

识别绿色发展的影响因素被认为是提高绿色发展效率的首要问题，诸多学者从不同角度和层面分析了绿色发展效率的影响因素。在中国省市级层面，王兵等(2014)用Bootstrap截断回归模型实证证明了居民城镇化对绿色发展效率有正向作用，就业、经济和综合城镇化对绿色发展效率的作用则是先抑制后促进。(6)王兵等：《城镇化提高中国绿色发展效率了吗?》，《经济评论》2014年第4期，第38-49、107页。王艳(2020)采用Tobit模型探析了产业结构、技术进步和对外开放度等对绿色发展视角下节能减排效率的影响。(7)王艳、苏怡：《绿色发展视角下中国节能减排效率的影响因素——基于超效率DEA和Tobit模型的实证研究》，《管理评论》2020年第10期，第59-71页。林伯强、谭睿鹏(2019)研究了经济聚集对中国地级以及以上城市绿色经济效率的影响和作用机制。(8)林伯强、谭睿鹏：《中国经济集聚与绿色经济效率》，《经济研究》2019年第2期，第119-132页。在“一带一路”建设层面，葛鹏飞等(2017)、王小腾等(2018)和武宵旭等(2018)分别分析了基础性科研创新、金融发展和老龄化对“一带一路”沿线国家绿色全要素生产率(TFP)的作用与影响机制。(9)葛鹏飞等：《科研创新提高了“一带一路”沿线国家的绿色全要素生产率吗》，《国际贸易问题》2017年第9期，第48-58页；王小腾等：《金融发展是否促进了“一带一路”国家绿色全要素生产率增长？》，《经济经纬》2018年第5期，第17-22页；武宵旭等：《老龄化抑制了“一带一路”绿色全要素生产率的提升吗——基于创新和医疗的视角》，《山西财经大学学报》2018年第3期，第11-24页。在国际层面，Chao Feng et al.(2017)经测算得出世界41个地区的绿色发展绩效指数与地理高度、能源结构、综合油价呈正相关，与生态承载力、金融危机呈负相关。(10)C. Feng, M. Wang, G. C. Liu, and J. B. Huang, “Green Development Performance and Its Influencing Factors: A Global Perspective,” Journal of Cleaner Production, Vol.144, 2017, pp.323-333.

综合上述文献可知，DEA方法在绿色发展效率领域应用较为广泛，非径向非角度的SBM模型和NDDF模型适合处理资源环境约束下的投入产出效率。对绿色发展效率影响因素的研究大多采用Tobit模型、面板门槛模型、线性回归等传统面板回归方法，忽略了其空间依赖性或空间异质性的空间特征。鉴于此，本文基于2008—2017年“一带一路”沿线35个国家的面板数据，结合全局技术和超效率SBM方法测度绿色发展绩效，在此基础上，采用空间面板模型对绿色发展绩效的驱动因素和空间溢出效应进行实证检验，以求为推动“一带一路”国家绿色发展提供参考。

三、研究设计

(一)绿色发展绩效的测度

本文采用基于松弛变量的超效率SBM模型并引入全局DEA技术来测度“一带一路”地区的绿色发展效率，不但克服了传统的DEA方法未考虑“松弛偏误”，效率值为1的决策单元(DMU)之间无法比较的缺陷，而且解决了决策单元缺乏跨期可比性等问题。本文的决策单元是“一带一路”沿线35个国家，时间跨度为2008—2017年，将劳动力、能源、资本作为投入指标，具体指标为就业人数、一次能源消费量、资本存量；合意产出指标为反映经济增长的GDP，非合意产出指标为温室气体CO2的排放量。超效率SBM模型的具体设定如下：

(二)绿色发展绩效的驱动因素

由于影响绿色发展的因素很多，很难对所有的影响因素进行研究分析，因此基于本文的研究重点和已有研究成果(Chao Feng et al.，2017；林伯强等，2019)选择的影响因素如下：

(1)产业结构。对于一个国家而言，产业结构可以反映其经济结构和发展模式。结构主义的追随者认为，产业结构的演进实际上是投入要素从生产率低的部门向生产率高的部门转移，从而实现“结构红利”的过程。产业结构变化是经济增长的核心动力之一，通过优化产业结构、推动产业升级可以提高节能减排效率，进而提高绿色发展水平。

(2)开放程度。该指标由外商直接投资来衡量。根据技术溢出理论，外商直接投资(FDI)可以为东道国带来更先进的生产技术和更科学的管理体系，从而显著促进经济增长，但FDI不仅能够通过技术溢出促进东道国的技术进步，同时还会对生态环境产生影响。因此选取外商直接投资作为解释变量，可通过实证检验“污染天堂假说”在“一带一路”的绿色发展方面是否存在。

(3)经济发展。经济活动不可避免会产生污染物的排放，众多研究表明，许多地区或国家都存在着环境库兹涅茨曲线(EKC)，(11)D. I. Stern, “The Rise and Fall of the Environmental Kuznets Curve,” World Development, Vol.32, No.8, 2004, pp.1419-1439.即经济增长与环境质量之间存在显著相关性，经济增长不仅通过规模效应对环境质量产生负面影响，也会通过技术效应提高环境质量，因此将经济发展水平纳入影响因素中是很有必要的。

(4)基础设施建设。基础设施建设能够促进绿色发展绩效的提高，因为基础设施建设作为经济发展的基石，可以降低人力资本聚集的时间成本和物质资本的运输成本，从而提高生产效率和资源利用率。另外，基础设施的建设会产生外部效应，正的外部效应表现为基础设施完善的地区会对临近地区的经济产生拉力，负的外部效应表现为基础设施完善的地区产生的“虹吸效应”可能会约束周边地区经济的发展。

(5)城镇化水平。著名发展经济学家霍利斯·钱纳里和莫伊思·赛尔昆于1975年提出城镇化和工业化的“发展模型”，说明工业化与城镇化发展历程是由紧密到松弛的，城镇化的发展之初是由工业化推动的，到工业化后期其对城镇化的作用逐渐减弱。(12)霍利斯·钱纳里、莫伊思·赛尔昆：《发展的型式：1950—1970》，李新华等译，北京：经济科学出版社，1988年，第18页。工业化为城市带来更为频繁的经济活动，大量人口不断涌入城市，这无疑为城市经济增长提供了更加充足的动力。规模经济带来交易成本的下降等诸多积极影响，但往往也伴随着工业污染程度的加深。因此，城镇化的发展对绿色发展绩效的影响应该是先抑制后促进的。

(三)空间面板计量模型

1.空间相关性检验

采用全局Moran's I指数和Geary's C指数两种方法进行空间相关性检验，从区域空间整体上刻画区域绿色发展绩效空间分布的集群情况。全局Moran's I指数和Geary's C指数的计算公式分别为：

(2)

(3)

yi表示第i个国家的指标值，n为国家样本总数，Wij为权重矩阵。Moran's I取值范围为[-1，1]，Moran's I的值大于0表示指标存在空间正相关，小于0表示空间负相关，等于0表示无空间相关性。Geary's C取值范围是[0，2]，该指数取值范围在[0，1)之间表示指标呈现空间正相关，取值范围在(1，2]之间表示指标呈现空间负相关，指数取值为1时，表示无空间相关性。

2.空间计量模型的选择

传统的计量方法没有将空间效应纳入模型分析，如果模型变量之间存在空间效应，则模型就不服从普通面板的基本假定，仍采用普通面板数据模型的研究方法将导致检验统计量出现水平扭曲，以及参数估计不一致或者非有效等问题。(13)王周伟等：《空间计量经济学：现代模型与方法》，北京：北京大学出版社，2017年，第195页。根据刘乃全等(2019)(14)刘乃全、戴晋：《我国对“一带一路”沿线国家OFDI的环境效应》，《经济管理》2017年第12期，第6-23页。和蔡玲等(2020)(15)蔡玲、王昕：《中国跨国投资、生态环境优势和经济发展——基于“一带一路”国家空间相关性》，《经济问题探索》2020年第2期，第94-104页。的研究，如果存在空间效应，则需要考虑空间面板数据模型及其检验、参数估计方法。目前常用的空间计量模型有空间杜宾模型(SDM)、空间误差模型(SEM)和空间滞后模型(SAR)。空间滞后模型和空间误差模型分别考虑了邻近区域被解释变量和解释变量对被解释变量的影响程度，空间杜宾模型则更加广义，包括了两者共同对被解释变量的影响。三种模型的设定分别如下：

(4)

(5)

(6)

δ是空间自回归系数；μi、λt、εit分别表示地区效应、时间效应和随机误差；φit表示空间自相关误差项。在对SDM模型进行检验时，若拒绝原假设H0:θ=0，模型可退化为SAR模型；若拒绝原假设H0:θ+δβ=0，模型可退化为SEM模型。

(四)样本选择与数据来源

根据“一带一路”沿线国家数据的可得性，并在尽量保证完整性的基础上，本文最终选取2008—2017年沿线35个国家的绿色发展相关数据，数据来源于世界银行数据库和宾夕法尼亚大学发布的Penn World Table 9.1版，对于少量缺失数据，利用Matlab 2013软件进行插值。具体的数据指标构成和变量说明如表2所示。

由于被解释变量绿色发展绩效是由超效率SBM模型得到的相对量，不宜采用绝对量作为解释变量，因此本文指标采用相对数，对每个解释变量均取对数以达到平滑其差异性或波动性的目的，并将取对数后的结果作为最终的衡量指标。

表1 “一带一路”沿线国家评估样本的选取和划分

表2 变量说明

四、实证结果与分析

根据前文选取的指标和构建的模型，测算出“一带一路”沿线国家的绿色发展绩效，而后深入剖析各变量对绿色发展绩效的影响机制和空间效应。

(一)“一带一路”沿线国家的绿色发展绩效结果分析

基于超效率SBM模型，运用MAXDEA8.0软件计算得到2008—2017年35个沿线国家的绿色发展绩效，通过比较分析可以发现效率值呈现以下特点。

图1 2008—2017年“一带一路”沿线国家绿色发展绩效平均值

从时间维度看，沿线国家绿色发展绩效平均值的趋势如图1所示，绩效平均值从2008年的0.43上涨到2017年的0.46，总体呈现先降低后增加再降低再增加的“W型”变化特征，但增长幅度较小。从空间分布看，绿色发展绩效值呈现“西亚北非地区>南亚地区>中东欧地区>东南亚地区>中亚地区”的特征。根据2017年的绩效值，取值范围在(0.7，1.1)之间的仅有新加坡、土耳其、立陶宛和以色列这4个国家，取值范围在(0.46，0.7)之间的国家有12个，剩余19个国家的绿色发展绩效值均低于平均水平。由此可见，“一带一路”沿线区域绿色发展绩效值存在较大差异，半数以上的国家绿色发展水平较低，且发达国家的绿色发展水平普遍较高。从空间演化看，2008—2017年，东南亚地区、中东欧地区和中亚地区的绿色发展绩效分别出现不同程度的涨幅，西亚北非地区和南亚地区基本保持其原有绿色发展水平，可见这10年来，不同地区对绿色发展理念的普及和实践程度有较大差异。

(二)绿色发展绩效的驱动因素分析

1.空间相关性检验结果

在进行空间计量分析之前，首先验证“一带一路”沿线国家绿色发展绩效的空间相关性。本文采用经济权重矩阵，运用stata15.0得出结果如表3所示，2008—2017年绿色发展绩效的Moran's I取值均显著为正，Geary's C取值均显著在(0，1)之间，说明沿线国家的绿色发展绩效呈现显著的空间依赖性。

表3 2008—2017年“一带一路”沿线国家绿色发展绩效的相关性

为进一步说明沿线国家绿色发展绩效的空间依赖性，绘制莫兰散点分布图如图2所示，由于篇幅限制，只罗列出2008年、2011年、2014年和2017年的莫兰散点图。莫兰散点图将沿线国家的绿色发展绩效集聚情况分为四个象限，第一、第二、第三、第四象限分别代表高高集聚、低高集聚、低低集聚和高低集聚，其中，第一象限和第三象限为空间正相关，第二象限和第四象限为空间负相关，即存在空间异质性。通过莫兰散点图不难看出，“一带一路”沿线国家的绿色发展绩效指标主要集中于第一、第三象限，进一步证实了“一带一路”沿线国家绿色发展绩效呈现显著的空间正相关，一个区域的绿色发展会对邻近区域的绿色发展产生影响。

2.空间计量模型结果

根据空间相关性检验结果可知，“一带一路”国家的绿色发展绩效存在空间相关性，因此采用空间计量分析方法比传统计量方法更为有效。为了保证估计结果的准确性，在进行面板回归之前，对回归数据进行了多重共线性检验和Pearson相关性检验。多重共线性检验结果显示，每个变量的VIF值均在2.5以下，因此数据序列不存在多重共线性问题。Pearson相关性检验的结果显示被解释变量与模型中各个解释变量存在不同程度的相关性，并且各个解释变量之间的相关性较弱，因此解释变量的选取是合理而有意义的。

空间计量模型的选择主要通过LM检验、LR检验、Hausman检验、空间LR检验和时间LR检验确定。检验结果如表4所示，LM error检验的结果显著，表示空间杜宾模型不可简化为空间误差模型；LM lag检验的结果不显著，表示空间杜宾模型有可能简化为空间滞后模型。如果拉格朗日乘子检验或者稳健的拉格朗日乘子检验拒绝OLS模型，而无法拒绝空间滞后模型或者空间误差模型，甚至无法同时拒绝这两种空间计量模型时，那么就要考虑空间杜宾模型。(16)姜磊：《应用空间计量经济学》，北京：中国人民大学出版社，2020年，第308页。LR统计量和Ward统计量均在1%水平下显著，表明拒绝SDM简化为SEM或者SAR的假设，因此选择更稳健更广义的SDM模型。继而进行Hausman检验，其检验结果为0.0004，在1%的显著性水平下拒绝随机效应模型，故采用固定效应模型。空间LR检验和时间LR检验的结果均拒绝原假设，表示可以将模型扩展为包含空间和时间双固定效应的模型。综合上述检验结果，最终确定采用时间和空间固定效应的空间杜宾模型(SDM)分析各个驱动因素对“一带一路”沿线国家绿色发展绩效的影响。

表4 空间计量模型的估计结果与模型选择检验

SDM模型的回归具体结果参见表4，由于开放程度和基础设施建设的空间自相关P值不显著，因此将其删除。经济发展水平和城镇化水平这两个指标在1%的显著性水平下对绿色发展绩效影响显著；基础设施建设在5%的显著性水平下对绿色发展绩效影响显著；开放程度在10%的显著性水平下对绿色发展绩效影响显著；产业结构对绿色发展绩效影响不显著。

产业结构(ind)对绿色发展绩效的影响为负，但在统计意义上并不显著。理论上，合理的产业结构应对一国的绿色发展起到促进作用，回归结果说明沿线国家的产业结构还有很大的优化空间。

开放程度(fdi)对绿色发展绩效的影响显著为正，说明外国直接投资的流入给 “一带一路”沿线国家带来经济效益的同时，资源环境也得到了相应的保护。因此，在“一带一路”国家绿色发展进程中并不存在“污染天堂假说”现象。

经济发展水平(gdp)对绿色发展绩效有显著的正向影响。这与理论设想保持一致，根据库兹涅茨曲线，随着经济发展水平的提升，环境污染呈现先上升后下降的态势，因此高质量的经济发展可以促进绿色发展绩效的增长。

城镇化水平(urban)显著抑制了绿色发展绩效的增长。城镇化的推进必然伴随着工业化进程的加快，工业化水平的提升不仅带来生产资料和劳动的集中，而且伴随着对环境的污染与破坏，从而一定程度上抵消了集聚效应带来的好处。另外，城镇化初期的劳动力水平不高，也使得城镇化对绿色发展绩效产生了负面影响。因此，随着产业结构的优化升级，劳动力素质的不断提高，经济发展与生态环境逐步实现双赢局面，城镇化才能发挥其积极影响。

基础设施建设(mobile)对绿色发展绩效的影响是负向的，基础设施建设水平每提高1%，绿色发展绩效会降低4.35%，说明基础设施建设在提高生产效率的同时，也对生态环境产生了不良影响，因此在建设基础设施时应该将环境因素纳入考虑，同时加大绿色基础设施建设方面的投资。

3. 空间效应的分解

虽然空间杜宾模型的结果揭示了各个影响因素对“一带一路”沿线国家绿色发展绩效的空间依赖性，但是并没有体现出影响因素产生的竞争现象。鉴于此，按照LeSage et al.(2009)的观点，空间集聚效应和溢出效应可以进一步解释空间计量模型结果中各因素的竞争状况。(17)J. P.LeSage, R. K.Pace, “Introduction to Spatial Econometrics,” New York: Chapman and Hall, 2009.一方面，通过直接效应的空间集聚性得到竞争下不同影响因素对沿线国家绿色发展绩效的作用，另一方面，通过间接效应可以得到沿线国家相互影响的实证证明，为各国开展合作提供理论依据。

直接效应体现了解释变量对本区域被解释变量的影响。产业结构对沿线国家绿色发展绩效的直接影响显著性较弱，这说明产业结构未发挥出对沿线国家绿色发展绩效的作用；开放程度的直接效应虽然显著为正，但是系数不高，说明外商直接投资仍存在较大的发展空间；经济发展对绿色发展绩效产生直接促进作用，城镇化和基础设施建设产生直接抑制作用，与前文的结果保持一致。

间接效应体现了区域间相互影响的溢出效应。产业结构、开放程度、城镇化的间接效应为负，说明相邻地区的工业发展、引进的外资企业和城镇化对本区域的绿色发展绩效产生了负向溢出效应。经济发展水平和基础设施建设的溢出效应为正，表明邻近区域的经济发展、基础设施建设对本区域绿色发展绩效产生了促进作用。开放程度的直接效应与间接效应作用方向是反向的，表明区域间存在竞争关系，外商直接投资对某一地区流入量的增加，势必带来其他地区投资量的减少。

总效应是直接效应与间接效应的总和。总体来看，产业结构、城镇化水平和基础设施建设总效应是负向的，开放程度和经济发展水平总效应是正向的。

表5 空间杜宾模型效应分解结果

4.稳健性检验

为了确保上文实证结果的有效性，本文采用Tobit模型进行稳健性检验。结果显示，所有解释变量估计系数的符号与前文空间杜宾模型保持一致，除开放程度这一指标的显著性略有改变之外，其他指标的显著性与空间杜宾模型全部保持一致。另外，表4空间计量模型的估计结果中，空间误差模型和空间滞后模型各个变量估计系数的符号和显著性也与空间杜宾模型基本相同。因此，稳健性检验结果说明本文的实证分析结果稳健可靠，具有较强的解释力度。

五、结论和政策建议

自2013年“一带一路”倡议提出以来，相关议题逐渐增多，其中沿线国家的绿色发展也备受关注。现有研究多采用传统面板模型对绿色发展绩效的影响因素进行分析，鲜有研究采用空间面板模型分析“一带一路”沿线国家绿色发展绩效的影响因素，从而忽略了其空间依赖性或空间异质性的空间特征。本文采用全局超效率SBM模型和空间杜宾模型，探究2008—2017年“一带一路”35个沿线国家绿色发展绩效的时空特征、驱动因素和空间效应。研究得出以下结论：

第一，“一带一路”沿线国家的绿色发展绩效值普遍偏低且时空分布不均。从时间维度来看，沿线国家绿色发展绩效值总体呈现“W型”的曲折上涨态势，说明沿线国家总体绿色发展的进程比较缓慢。从空间特征来看，绿色发展绩效值呈现“西亚北非地区>南亚地区>中东欧地区>东南亚地区>中亚地区”的分布特点，表明绿色发展进程区域差别明显。从空间演化来看，2008—2017年不同地区的绿色发展水平提升程度存在差异，东南亚、中东欧和中亚地区的绿色发展水平略有提升，西亚北非和南亚地区基本保持其原有水平。

第二，不同解释变量对绿色发展绩效的影响具有异质性。实证结果表明，产业结构有负向间接效应，经济发展水平的直接效应和间接效应显著为正，城镇化的直接效应和间接效应显著为负。开放程度同时存在正向的直接效应和负向的间接效应，基础设施建设同时存在负向的直接效应和正向的间接效应。上述结果说明，经济发展水平的提高和外商直接投资的增长可以产生环境友好效应，这符合建设绿色“一带一路”的原则，同时，“一带一路”沿线国家的产业结构、城镇化建设和基础设施建设存在很大的改进空间，各国应该采取相应措施，以实现全面均衡可持续发展。

结合本文的实证结果，得到以下启示：

从国家层面出发，“一带一路”沿线国家在制定政策时，应该将绿色发展理念纳入其中：第一，在工业化进程中注意平衡生态环境和经济发展的关系，加大对传统的高耗能产业、资源密集型产业和劳动密集型产业人才、技术等要素的投入，实行严格的行业环保标准，推动产业优化与转型升级，同时还需重视人才的培育，为工业绿色化发展提供人才保障。第二，对外开放方面，加大引进技术型投资和绿色投资的力度，优化绿色投资环境，沿线国家之间应该深化互联互通，加强能源和技术领域的合作，合理发挥各国的比较优势，实现绿色发展的共赢互惠。第三，基础设施建设方面，各国政府需要严格落实生态环境保护制度，选择基建项目用地时应该避免对生态环境的多样性造成破坏，在基建项目的实施过程中，有效控制废水污染、废弃物污染和烟尘污染等。

从“一带一路”倡议视角出发，应该以绿色为底色，实现高质量、绿色可持续的共商共建共享。

第一，写好绿色中国故事，发挥示范作用。中国在完善生态环境治理体系、提高绿色技术创新水平、优化产业结构、宣传绿色生活方式等方面步履不停，也小有成绩。中国和沿线一些具有绿色发展经验的国家可以通过“一带一路”平台分享智慧与成就，供其他绿色发展绩效较低的国家借鉴和参考。

第二，突出“一带一路”倡议中的绿色发展理念，进一步推动绿色能源、绿色基建、绿色投资和绿色产业链的发展。加快环保清洁技术研发，推动能源消费结构转型；依托亚洲基础设施投资银行和丝路基金提供的平台，加大绿色基础设施的投资力度，通过绿色可持续的“新基建”助力经济高质量发展；重点推进绿色投资项目，加强绿色技术研发，实现绿色采购、生产和消费的一体化发展，打造惠及“一带一路”区域的绿色产业链。

第三，尝试构建“一带一路”绿色发展机制，将绿色发展合作框架纳入其中。在信息公开机制方面，设立丝路环境监测和信息公开平台，实现环境信息和数据的公开、环保政策和实践的共享与交流；在激励约束机制方面，成立“一带一路”环保基金，根据沿线各国污染排放量来确定缴纳基金份额，所得基金可用于援助发展中国家，解决环境污染难题；在监管机制方面，成立“一带一路”绿色发展监管机构，对沿线各国在绿色发展平台的信息披露情况和环保基金的执行情况进行监管。