“一带一路”沿线国家可持续发展综合评价及中国合作建议

区浩驰，郭凯迪，王 灿，3

（1. 清华大学环境学院，北京 100084；2. 团结香港基金会，香港；3. 清华大学可持续发展研究院，北京 100084）

1987 年联合国环境与发展委员会发布报告《我们共同的未来》，首次提出“可持续发展”的定义，即“既能满足当代的需要，而同时又不损及后代满足其需要的发展模式”［1］。2015年，联合国193个会员国共同签署通过《2030可持续发展议程》，承诺在2030 年达成17 项可持续发展目标（Sustainable Development Goals，SDGs）。SDGs 又称“全球目标”，共包含169 项具体目标和247 个指标，广泛覆盖了减贫、气候变化、经济不平等、可持续消费、和平与正义等领域［2］。SDGs致力于通过协同行动确保人类享有和平与繁荣，但发展中国家普遍面对缺乏技术和人才、国家监管体系和组织协调能力不足、社会财政资源短缺等问题，在落实SDGs 上面临巨大挑战［3］。2013 年，我国提出倡议共同建设“丝绸之路经济带”［4］。“一带一路”的“三大合作原则”（共商、共建、共享）、“五大合作重点”（即“五通”：政策沟通、设施联通、贸易畅通、资金融通、民心相通）和“构建人类命运共同体”的核心思想［5］，与《2030 可持续发展议程》的5个核心因素——“人类”“地球”“繁荣”“和平”和“合作”，以及17个可持续发展目标相辅相成［6］，成为推动发展中国家可持续发展的重要国际合作机制。

在全球碳中和愿景背景下，推动发展中国家实现绿色转型显得更为紧迫。2019年，146个“一带一路”国家碳排放总量约占全球30.8%，且工业化、城镇化的快速发展会使其未来碳排放规模持续上升［7］。但大部分国家产业结构落后，自身转型动力不足，因此借助“一带一路”投资合作平台成为推动和协助其加快绿色转型，实现可持续发展的重要手段。而对沿线各国可持续发展水平进行综合评估是引导“一带一路”绿色投资的关键决策支撑，也是评估“一带一路”建设成果的关键因素。沿线各国大部分为发展中国家，社会制度、经济基础、文化传统、自然环境等存在巨大差距，各国统计数据的可得性和质量也参差不齐，难以满足《2030 年可持续发展议程》中提到的17 个SDGs的全面评估需求。因此如何在现有公开可得数据的基础上选取合适的评估指标和研究方法，既覆盖17个SDGs的评估理念，又精炼易操作，是当前背景下对所有沿线国家进行可共享、可扩展、可延续的综合评估的紧迫需求。

该研究以世界银行公开数据库为数据来源，组成环境-经济-社会-气候四个评估维度，通过秩和比（Rank-Sum Ratio，RSR）方法构建了针对“一带一路”欧亚非三大洲112个国家的可持续发展综合评估框架，分析了沿线国家的可持续发展现状和特征，识别其发展需求，并提出了中国未来在“一带一路”进行绿色投资及合作的建议。

1 文献综述

目前关于可持续发展综合评估的相关研究涵盖县级、城市级、省级、国家级和全球各个地理尺度，主要研究思路包括对标联合国17 项SDGs 的评估、选取环境-社会-经济三个基本维度及其扩展维度的综合评估以及对国家社会经济发展水平和环境效率的评估。县级市是联合国重点选择的SDGs 指标评价研究试点地区，中国国家基础地理信息中心陈军［8］2017 年与联合国合作在浙江省德清县开展的SDGs 进度监测试点，结合统计数据和地理空间信息数据，最大程度对标SDGs全球框架，选取了102项指标评估德清县可持续发展进程。城市尺度的研究受限于SDGs 指标在小空间尺度的适用性，又难以像县级尺度一样精确获取数据，因此很难全面对标SDGs 全球框架。大部分针对城市的研究采用主观选取指标并划分到不同维度的方法，也有研究使用复杂网络方法量化分析个别指标对城市系统的影响和影响路径［9］，使用数据包络方法分析城市系统投入产出效率等［10］。典型评估指数包括联合国开发计划署与中国同济大学研究团队共同发布的包含16 项具体指标的中国城市发展指数［11］，麦肯锡、哥伦比亚大学和清华大学研究团队发布的包含22 项具体指标的城市可持续发展指数［12］。省级和国家层面的研究能够从官方统计报告中获得较齐全的开放数据，数据广度和深度足够进行时空进展评价并对标SDGs。Xu等［13］对中国进行了2000—2015 年可持续发展的时空进展分析，使用119项指标量化评价了中国国家尺度和省级尺度的SDGs 进度，其中直接反映SDGs 全球指标框架内容的指标占39 项，作者自行构建指标占55 项。全球尺度的研究多以国际组织公开数据为主，官方开放数据缺失较多，历史数据不齐全，较难进行高SDGs 指标覆盖率和全球覆盖率的可持续发展时空进展分析。张宇涵等［14］选取30 项指标对100 个国家落实SDGs 的现状和进展进行定量评估和比较，采用主成分分析法从30 个指标中挖掘出4 层解释意义，Eustachio 等［15］从系统分析和决策的角度选取47 项指标对219 个国家进行评价，并使用主成分分析法将其组合成14个主成分维度。

“一带一路”涉及百余个国家，且以发展中国家为主，因此针对“一带一路”的可持续发展综合评估往往面临着指标全面性、国家覆盖率及评估时间尺度间的取舍。Feng等［16］选取了102项SDGs具体指标进行评估，但只针对中国、越南、印尼和印度四个“一带一路”国家。还有一类研究使用数据包络、计量回归等方法分析“一带一路”国家经济发展与环境效率间的关系。Khan［17］以最小二乘法分析1990—2016年间信息及通信技术（ICT）和实际收入对59个“一带一路”沿线国家二氧化碳排放的影响，将国际贸易和外商直接投资（FDI）作为控制变量；张君等［18］引入欧盟成员国生态创新绩效评估方法，使用数据包络（DEA）方法对32个“一带一路”沿线国家进行了绿色发展评价；高赢等［19］采用数据包络法对32个“一带一路”沿线国家1996—2015年的低碳发展效率进行了静态及动态分析，并使用多元回归分析模型进一步探究了其影响因素。黄天航等［20］采用考虑非期望产出的Super-SBM模型对“一带一路”沿线国家的可持续发展水平进行测度，利用全局ML指数（GML指数）对“一带一路”沿线国家可持续发展水平的动态变化及其构成进行计算，并进一步采用Tobit模型识别沿线国家整体及各类别国家可持续发展水平的影响因素。

综合来看，对标联合国17个SDGs进行可持续发展综合评估是学术界、国际组织和政府部门共同认可的全面、可比的评估方法，但受限于数据可得性，在不同评估尺度上选取的原始指标和替代指标数量不同，学者们往往将所选指标进一步划分为环境、经济、社会等维度进行分析。实现可持续发展综合评价方法依赖于系统科学的指标体系的建立和合理的指标权重的确定［20］，目前在指标权重的确定上有客观赋权方法如灰色关联度法、TOPSIS法、RSR 法、主成分分析法等［21-23］，但指标选取的过程往往是在数据可得的指标中，根据理论分析和文献筛选等方法确定，存在较强的主观性。这种选取方法一方面难以保证所选指标能全面刻画可持续发展对应的经济、社会、环境三个维度，另一方面指标所反映可持续发展特征的重复和冗余也没有客观判断标准。“一带一路”沿线很多发展中国家数据可得性较差，因此如何在有限数据内选取能全面准确覆盖各国可持续发展特征的指标成为评价“一带一路”可持续发展综合评价的重要挑战。

2 研究方法

2.1 PLS-SEM评估模型

由于数据缺失问题严重，世界发展指标数据集缺乏跟SDG1、SDG10、SDG13、SDG16 相关的可用数据，因此，无法按照“SDGs 全球指标框架”进行可持续发展指标评价。为此，将筛选出的84 个指标分别划分到经济、社会、环境和气候四个维度，进行指标降维和内生性消除，可以既保持可持续发展评价的系统性，又尽可能地减少数据需求。根据文献方法［25］，从每个维度中选择3～5 项指标进行因子分析、模型信度和效度检验及模型区分效度检验，按检验结果决定指标去留。模型构建流程如图1所示。

图1 模型建立流程图

PLS-SEM 模型是偏最小二乘法（Partial Least Square，PLS）结构方程模型（Structural Equation Model，SEM）的缩写。PLS通过最小化方差（误差平方和），寻找数据与函数之间的最佳匹配；而SEM 则是一种包含回归分析、因子分析、路径分析、多元方差分析的多元统计分析方法，能够对理论进行假设检验。PLS-SEM 建模的优势在于：①只需要最少30 个样本；②不要求输入数据服从正态分布；③同时适用于反映性、形成性或两者混合测量模型［25］。与主成分分析法类似，PLS-SEM 方法也具备把大量指标转换成数个综合指标的降维能力，测量变量在意义上接近原始指标，潜变量在意义上接近主成分，建模过程中需要进行因子分析、建设信度和效度分析，以及区分效度分析检验，可以解决指标之间的信息重叠问题。

2.2 基于秩和比法的指标聚合

选取秩和比（RSR）作为综合评价方法。在一个n行（n 评价对象）m列（m个评价指标或等级）矩阵中，通过秩转换，获得无量纲的统计量RSR，以RSR 值对评价对象的优劣进行排序，从而对评价对象做出综合评价。该方法的优点是无需大样本或正态分布；消除异常值干扰，可以解决指标值为零时在统计处理中的困惑，能在充分利用原有信息的基础上起校正作用。缺点是在指标转化为秩次时会损失部分原始指标数据信息，但在个别指标存在极端异常值干扰时，该方法能把异常值的干扰一并去除。

对各项评价指标进行编秩时，同一指标内秩值相同者编为平均秩，效益型指标从小到大编秩序，成本型指标从大到小编秩序，得到指标编秩矩阵Rij，RSR 值的计算公式如下：

考虑不同指标的权重Wij时，加权RSR 值的计算公式如下：

2.3 指标赋权

采用主观赋权与客观赋权相结合的方式将可持续发展综合指数（Sustainability Development Integrated Index，SDI）分为社会经济发展指数（Social& Economic Development Index，SED）和环境气候可持续指数（Environment &Climate Sustainability Index，ECS）两个二级指数，每个二级指数均赋予0.5的权重。采用等权重的主要考虑是，大部分客观赋权法如TOPSIS 法、灰色关联度分析法（GRA）和熵权法等［23］对权重的确定都会受到指标数据离散程度等的影响，从而使权重分配出现较大差异。对二级指数平均分配权重是保证评估框架合理性和客观性的常见做法，如联合国可持续发展解决方案网络与贝塔斯曼基金会联合发布的覆盖164个国家的SDG指数就对SDGs目标的指标权重进行了平均分配［28］；Xu 等［13］在使用可持续发展仪表盘评价中国各省份可持续发展水平时对17个可持续发展目标进行等权重分配以保证各个目标的重要性得到同等体现；文献［28］和文献［29］进行可持续发展评估时也对各维度采用等权重分配的方法。

每个二级指数下具体指标的权重由熵权法确定［30］。相关计算公式如下：

假设矩阵中有m个评价对象（“一带一路”国家）和n个评价指标，信息熵为：

指标权重W为：

2.4 数据标准化

选取极差法进行数据标准化。极差标准化方法则能够有效处理存在负值的数据样本，例如各国每年的GDP变化，更有利于在汇聚各种数据类型的世界银行公开数据平台上进行指标筛选［26］。极差标准化法的计算公式如下：

3 “一带一路”国家可持续发展综合评价结果及地区分析

3.1 研究对象

研究对象是112 个与中国签订了“一带一路”官方合作文件的亚洲、非洲和欧洲国家。研究按联合国地名专家组语言地理标准将112 个研究对象划分为12 个比较地区：东亚、东南亚、南亚、中亚、西亚、欧亚（地理和文化上横跨欧洲和亚洲的国家，以及欧盟定义的“其他欧洲国家”）、欧盟、中非、东非、北非、西非和南非。研究地理覆盖范围符合历史丝绸之路、历史海上丝绸之路、丝绸之路经济带、21 世纪海上丝绸之路、中欧班列，以及部分冰上丝绸之路的走线，并涵盖大部分重大“一带一路”基建工程项目。根据世界银行数据，研究对象中有76%为发展中国家（人均收入低于12 376 美元），包括了全球74%中低收入国家（人均收入低于3 995 美元）和61%最低收入国家（人均收入低于1 025 美元），这些国家对可持续发展的需求最为迫切。

3.2 数据来源

研究数据来自世界银行公开数据平台世界发展指标，该指标集共有超过1 500项世界指标数据，覆盖217个国家，归类成6个主题数据集（贫穷与不公、人口、环境、经济、国家与市场、全球连接）。为弥补全球SDGs 评估的数据缺口，世界银行将世界发展指标数据集中的404项指标纳入SDGs 相应目标下，为可持续发展目标具体指标在该平台上找到相应的参考指标作为监督工具［24］。考虑到指标的冗余性，剔除同一指标下性别、年龄细分指标等，该研究从404 项世界发展指标中选取了181 项与可持续发展指标相对应的世界发展指标，并选取了“平均能源碳强度”和“人均预期寿命”两项不在此数据库但与可持续发展密切相关的世界发展指标，获得了183 项初始指标。183 项指标中，考虑数据横向可比性和时效性，淘汰112个待评估国家中数据缺失度高于20%（24个国家）的指标和最后更新年份早于2013 年的指标，最终建立了一个包含84个指标的可用指标池。

3.3 综合评估指标体系

经过基于指标缺失度的第一层指标筛选，以及使用PLS-SEM 进行的基于指标降维和消除内生性的第二层指标筛选，选取覆盖经济机会、社会福祉、环境质量和气候行动四个维度，包含15 个具体指标的评估指标体系。经济机会和社会福祉两个维度共同构成社会经济发展指数（SED），环境质量和气候行动两个维度共同构成环境气候可持续指数（ECS）。SED 和ECS 两个指数内的各具体指标权重由熵权法计算得到，两个指数分别以50%的权重共同构成可持续发展综合指数（SDI）。各指标、数据年份及权重见表1。

表1 基于PLS-SEM方法的可持续发展综合指数构成指标及其权重

3.4 可持续发展综合评价结果

表2列出了分地区的各项指数得分及其排名情况。欧盟SDI 得分为0.819，排名第1，属于高水平地区，同时欧盟SED 也在各地区中排名第一；南非、西亚和东南亚的得分在0.593～0.608 之间，属于中高水平地区；欧亚、东亚、中非、东非、南亚和中亚的得分在0.488～0.819 之间，属于中水平地区；北非得分为0.439，属于中低水平地区；西非得分为0.338，属于低水平地区。从地理和收入分布来看，SDI 得分的前20 名国家中，欧洲国家占90%，高收入国家占85%；在排名前40名国家中，欧洲国家比例降至62.5%，亚洲国家比例升至30%，高收入国家比例降至60%，中高收入国家比例升至37.5%，西亚国家比例升至15%。

表2 “一带一路”沿线地区可持续发展综合指数及其社会经济与环境气候指数

统计3 个指数在各个水平的国家分布情况，如图2 所示，可以看出：不同指数在5 个水平的国家分布状况存在明显差异。SED 不同水平类别的国家数目接近，呈“平均分布”；ECS 的中高水平和中低水平国家数量最多，高水平和低水平国家数目最少，呈“M 型分布”；SDI 的则是中水平国家数目最多，高水平和低水平国家数目最少，呈“正态分布”。这表明反映国家可持续发展综合水平的SDI指数可能由不同的社会经济发展和环境状况组成，例如在SDI 评价中均属于中高水平地区的西亚和东南亚地区，西亚在SED 中属于高水平地区但在ECS 中属于低水平地区，代表该地区可能正在以过度损耗环境资源为代价实现高度社会经济发展，东南亚则在SED 和ECS 中都属于中水平地区，代表该地区在社会经济发展和环境资源损耗之间取得较合理平衡，二者面临着不同的可持续发展问题，需要不同的发展策略。因此，为了判断一个国家或地区的社会经济发展是否和环境损耗脱钩，需要有针对性地识别其可持续发展短板并提出相应策略，下文将在更精细的颗粒度上进行分析。

图2 三大指数国家数目分布

4 “一带一路”沿线国家可持续发展特征及短板

结合中国对“一带一路”沿线国家的对外直接投资（FDI）存量数据来分析各国“社会经济发展指数”和“环境可持续指数”两个维度上的表现，有助于充分利用“一带一路”项目投资推动沿线国家可持续发展建设。研究选择了两轴四象限方法，把社会经济发展指数投入X 轴线，把环境可持续指数投入Y轴线，建立“一带一路”沿线国家的可持续发展特征识别坐标系。右上角象限Ⅰ区域是“高社会经济发展水平、高环境可持续水平”的国家，右下角象限Ⅱ区域是“高社会经济发展水平、低环境可持续水平”的国家，左上角象限Ⅲ区域是“低社会经济发展水平、高环境可持续水平”的国家，左下角象限Ⅳ区域是“低社会经济发展水平、低环境可持续水平”的国家。分类结果如图3所示，图中圆点直径越大表明中国对该国投资越多。

图3 “一带一路”沿线国家两轴四象限分类图

4.1 象限Ⅰ国家：基本实现社会经济增长与环境资源损耗脱钩

象限Ⅰ（高社会经济发展水平、高环境可持续水平）共有24 个国家，整体上社会经济发展水平和环境可持续水平较高，各国基本实现经济社会发展增长与环境资源损耗脱钩。该象限典型代表是欧盟地区发达国家（79%）；高收入和中高收入国家各占该地区国家的一半；产业结构上，象限Ⅰ各国前三大支柱产业中最多出现的是食品加工（12%）和纺织（11%）等轻工业，重工业如汽车（10%）、钢铁（8%）、冶金（8%）、机械（8%）和化工（6%），资源业如采矿（7%）和农林牧渔（5%）等占比较低；象限Ⅰ国家产业结构以服务业主导，轻工业领先，贸易较平衡，70%的象限Ⅰ国家的服务业GDP 占比在三大产业中最高；净出口国和净进口国各占50%。中国对该象限国家累计直接投资额为215亿美元，平均每国约9亿美元。

象限Ⅰ国家各维度评价得分雷达图如图4（a）所示。各国整体上在各评价维度中表现出色而平均，发达国家在经济机会、社会福祉和环境质量3个维度明显表现优于发展中国家，在气候行动维度则表现接近。

4.2 象限II 国家：过度损耗环境资源实现社会经济高增长

象限Ⅱ（高社会经济发展水平、低环境可持续水平）共有35个国家，整体社会经济发展水平较高，但环境可持续水平较低，该象限内很多国家仍处在以过度损耗环境资源实现社会经济高增长的模式。象限Ⅱ以亚洲高收入和中高收入国家为主，亚洲国家占比超过一半（57%），其中有12个是西亚国家，在各区域中占比最高（34%）；中高收入国家占比最高（46%），其次是高收入国家（43%）；产业结构上，象限Ⅱ各国前3大支柱产业中占比最高的是石油化工（17%）和化工（10%）这类重工业，之后是农林牧渔（8%）、采矿（7%）、冶金（7%）等资源业；66%的象限Ⅱ国家工业GDP 占比在三大产业中最高；象限Ⅱ各国中净出口国和净进口国分别占68%和29%，原油净出口国占52%。总体而言，象限Ⅱ国家产业结构以工业主导，石油化工业领先，为出口导向。中国对该象限国家累计直接投资额为1 132亿美元，平均每国约32亿美元。

象限Ⅱ国家各维度评价得分雷达图如图4（b）所示。各国在经济机会、社会福祉和环境质量3个维度的表现远比气候行动维度表现出色，发达国家明显表现优于发展中国家，这主要是由于该区域国家对石油工业的高度依赖。

4.3 象限Ⅲ国家：低社会经济增长和低环境资源损耗

象限Ⅲ（低社会经济发展水平、高环境可持续水平）共有34个国家，整体环境可持续水平较高，社会经济发展水平较低，该象限国家大部分处于工业发展阶段前期，尚未进入以损耗环境资源谋求经济发展的不可持续模式，“一带一路”项目应当助力该区域国家走出符合各国特色的高质量、可持续的经济发展模式。象限Ⅲ以非洲中低收入国家为主，非洲国家占比超过一半（65%）；该区域内几乎全为中低收入和低收入国家，占比分别为56%和38%；产业结构上，象限Ⅲ各国前三大支柱产业中最多出现的是农林牧渔（17%）和采矿（14%）等资源业，其次是食品加工（15%）和纺织（12%）等轻工业，最后是化工（14%）、石油化工（7%）和冶金（6%）等工业；该象限内76%的国家农业GDP 占比在三大产业中最高；象限Ⅲ各国中净出口国和净进口国分别占9%和91%，原油净出口国占18%。总体而言，象限Ⅲ国家的产业结构以农业为主导，资源业领先，为进口导向。中国对该象限国家累计直接投资额为541亿美元，平均每国约16亿美元。

象限Ⅲ国家各维度评价得分雷达图如图4（c）所示，各国在气候行动维度表现远比经济机会、社会福祉和环境质量3 个维度出色，亚洲国家在社会福祉和环境质量2个维度的表现明显优于非洲国家。需要说明的是，象限Ⅲ国家的典型代表是东非落后国家，处于低资源投入低经济产出的状态。在缺乏经济和产业扩张的条件下，人均能源需求和物质消费都很低，能够只依赖水电或是效率较低的可再生能源支持社会运作，人均碳排放也自然比较依赖化石能源支持经济活动的其他象限区域国家更低，所以尽管该区域很多国家在“气候行动”这一维度上表现出色，但这并不代表真的采取了积极对抗气候变化的行动。

图4 不同象限国家评价表现比较雷达图

4.4 象限Ⅳ国家：高环境资源损耗无法推动社会经济增长

象限Ⅳ（低社会经济发展水平、低环境可持续水平）共有19 个国家，各国整体社会经济发展水平和环境可持续水平较低，大部分国家处于过度损耗环境资源但无法实现社会经济有效增长的恶性循环模式。有研究认为，该区域国家因经济水平落后而无法推动农业技术改革，低技术种植造成土质受损、森林破坏、水资源浪费和温室气体大量排放等问题，且随着非洲大陆人口的快速增长和粮食需要的不断增加，如果农业技术得不到有效提升，则该区域将同时面临严峻的环境问题和社会经济危机［31］。该象限以非洲中低收入国家为主，非洲国家占比超过一半（53%），其次是亚洲国家（42%）；该区域几乎全部为中低收入和低收入国家，占比分别为63%和32%；产业结构上，象限Ⅳ各国前三大支柱产业中最多出现的是纺织（19%）和食品加工（17%）等轻工业、农林牧渔业（13%）、石油化工（11%）和采矿（9%）等资源业；农业在该区域国家产业结构中依旧占比较高，58%的象限Ⅳ国家的农业GDP 占比在三大产业中最高；象限Ⅳ各国中净出口国和净进口国分别占17%和83%，原油净出口国占32%。总体而言，象限Ⅳ国家产业结构以农业主导、轻工业领先、为进口导向。中国对该象限国家累计直接投资额为236亿美元，平均每国约12亿美元。

象限Ⅳ国家各维度评价得分雷达图如图4（d）所示，各国整体上在各评价维度中表现落后，亚洲国家在经济机会、社会福祉和环境质量3个维度明显表现优于非洲国家。象限Ⅳ国家的典型代表是西非落后国家，这些国家投入了大量资源和产出了大量污染，但并没有获得相应的经济增长和社会福利回报，是典型的不可持续发展路径。

5 “一带一路”沿线国家可持续发展重心方向及中国绿色投资合作建议

象限Ⅰ国家拥有高经济社会发展水平和高环境可持续水平，进出口贸易发展均衡成熟，是其他象限的可持续发展标杆，不需要在产业结构上进行大幅度调整，也无需外部资金和技术就一般交通基建和产业项目进行投资合作。象限Ⅰ国家在气候行动和经济机会两个维度的评分分别稍落后于象限Ⅲ和象限Ⅱ，因此可在这两个领域进行持续优化。象限Ⅰ国家可针对优化“气候行动”专注推动可再生能源、成熟电力输送基建和自然灾害应急的合作项目，以及针对优化“经济机会”专注推动科研和高新产业的合作项目。

象限Ⅱ国家工业GDP 占比过高，严重依赖石油业推动社会经济发展，进出口贸易不平衡，贸易GDP占比有提升空间，因此应继续推动交通基建合作项目，促进贸易连接能力和产业多样化。象限Ⅱ国家的“气候行动”评分最低，“环境质量”评分稍落后于象限Ⅰ，因此应在这两个领域进行深度调整。象限Ⅱ国家应大幅度调整其“气候行动”，逐步放弃投资化石能源相关基建项目，引导投资流向可再生能源领域，同时推动公共设施和自然灾害应急项目。

象限Ⅲ国家农业GDP 占比过高，严重依赖农业和矿业维持经济和社会运作，进出口贸易严重不平衡，贸易GDP 占比过低，严重缺乏资金和技术推动社会经济发展。可积极推进交通基建及工业产业合作项目，促进工业经济发展。象限Ⅲ“气候行动”评分虽高但主要由其经济发展缓慢导致，未来可结合地区发展战略，适当投资化石能源，但仍应着力发展可再生能源，避免走“先污染再治理”的老路。象限Ⅲ的“经济机会”“社会福祉”和“环境质量”评分最低，应该推动住房、商业建筑、自然灾害应急和公共设施等所有类型的社区建设合作项目。

象限Ⅳ国家以资源投入型产业为主，但大量的资源消耗和排放并未带来相应的经济增长，未来应当依靠国际贸易及合作推动产业深度变革，大力发展工业经济、投资清洁能源并加强对社会基础设施的投入，同时注意环境治理和修复，促进可持续发展。

中国在“一带一路”沿线国家进行绿色技术、清洁能源等的投资是助力发展中国家实现绿色转型、推动全球实现碳中和目标、体现大国担当的重要举措。结合沿线国家可持续发展状态特征，未来中国在“一带一路”的投资需要增强以下几方面的考虑。

首先，提高对Ⅲ、Ⅳ象限国家绿色基础设施和可再生能源领域的投资比例，加强绿色技术合作，增强“一带一路”投资资金的绿色边际效益。大部分Ⅲ、Ⅳ象限的发展中国家能源结构依赖于传统化石能源，产业及技术相对落后，它们面临不同程度的资源、人口、资本、竞争力及制度性约束［32］，加大对这些国家绿色基础设施和可再生能源的投资可以推动其经济社会发展，并避免其走上传统的高碳发展路径，推动全球气候目标的实现。麦肯锡全球研究院［33］发布报告表明，政府在可再生能源和提高能效领域进行同等规模的投资将创造比投资在传统能源行业三倍的工作机会。此外，大量实证研究发现，中国对“一带一路”国家投资产生的技术溢出效应提高了沿线国家的生产效率［34-35］和绿色全要素生产率［36-38］，并且有利于促进沿线国家的产业结构升级［39］。因此，建议未来“一带一路”倡议可增加在象限Ⅲ、Ⅳ国家的投资比例，提高“一带一路”投资对全球可持续发展的边际效益。

其次，根据各国绿色发展需求引导基础设施建设项目投资流向。中国企业投资“一带一路”沿线国家的交通、产业和能源合作项目时应尽可能地进行需求匹配，在象限Ⅰ国家推动零排放交通项目，在象限Ⅰ和Ⅱ推动生态产业园项目，在象限Ⅰ、Ⅱ和Ⅳ推动近零排放燃煤发电项目，在象限Ⅲ和Ⅳ推动气候智慧型农业项目等，整体推动传统基建项目脱碳化、低碳化、自动化和智能化，契合当地可持续发展现状，助力沿线国家进行深度化和精细化的能源和产业结构调整。

最后，采用国际标准进行投资项目的环境社会影响评价，促进国际合作，保障中国企业在“一带一路”投资中的财务支持、知识共享与风险分担。受新冠肺炎疫情和全球经济形势萧条影响，海外投资项目的资金预算减少，落地实施难度增加。在此背景下，中国企业进行“一带一路”海外投资时更应注重项目的环境社会影响评价：一方面能够降低项目实施风险，增加项目的可持续营利性；另一方面可以促进东道国实现绿色复苏；最后则能够争取更多国际投资者的支持，加大融资规模，降低金融风险。