非洲的政府效能、生态效率与环境可持续性

《Scientific African》：Government effectiveness, eco-efficiency and environmental sustainability in Africa

　　马克斯韦尔·阿迪佐·祖佐尔（Maxwell Adizor Dzudzor）、funminiyi 彼得·奥亚沃莱（Funminiyi Peter Oyawole）、拉希姆·奥拉图恩吉·阿米努（Raheem Olatunji Aminu）、夸德沃·阿杜塞伊·皮萨（Kwadwo Adusei Peasah）
雷丁大学农业、政策与发展学院（School of Agriculture, Policy and Development），厄利盖特（Earley Gate），怀特奈茨（Whiteknights），RG6 6UR，雷丁，英国

**摘要**
本研究探讨了1992年至2020年间非洲低收入国家（LICs）、中低收入国家（LMICs）和中高收入国家（UMICs）的生态效率、政府效能与生态足迹之间的关系。为了解释数据集的结构，我们使用了Driscoll-Kraay标准误差（DKSE）估计器和Dumitrescu-Hurlin（DH）非因果关系测试。实证研究表明，生态效率在低收入国家会加剧生态退化，而在中低收入国家则促进生态可持续性。政府效能的调节作用在中低收入国家中增加了生态足迹，这可能反映了机构能力薄弱，限制了效率提升转化为环境效益的效果；而在低收入国家和中高收入国家中，政府效能则对生态足迹具有缓冲作用。此外，分析还发现生态效率与生态足迹之间存在双向因果关系，表明效率提升既影响生态压力，也受到生态压力的影响。在中高收入国家中，从生态效率到生态足迹存在单向因果关系，表明效率提升直接影响了环境结果。然而，生态压力似乎并未进一步推动效率提升。因此，中高收入国家可能从注重提升生态效率以减少环境退化的主动政策中获益更多。基于这些发现，研究建议加强非洲各地的公共机构建设，设计并实施量身定制的、具有生态效率的环境政策，以减少生态足迹并支持非洲国家的长期可持续发展。

**引言**
近几十年来，环境退化与经济增长之间的关系引起了广泛关注，特别是在环境库兹涅茨曲线（Environmental Kuznets Curve，EKC）假说的背景下（Acheampong & Opoku, 2023; Osuntuyi & Lean, 2023）。经济增长通常伴随着自然资源的过度开采，导致严重的环境问题，如森林砍伐、生物多样性丧失和土地退化。特别是，不适当的农业实践（包括缺乏保护措施）和重型机械的使用（AbdelRahman et al. 2018）加剧了环境退化。这些环境压力推动了全球向可持续发展的努力，这体现在可持续发展目标（Sustainable Development Goals，SDGs）中，这些目标旨在实现经济增长与环境可持续性的协调[61]。在此背景下，环境可持续性指的是负责任地使用和管理自然资源与生态系统，以满足当前的人类需求，同时不损害其再生能力以支持未来世代[32,52]。

经济增长与环境可持续性之间的这种联系在非洲尤为重要，因为该地区快速的经济扩张和人口增长加剧了对自然资源的需求。非洲是经济增长第二快的地区（仅次于亚洲），同时也是人口增长最快的洲，预计到2050年人口将翻一番[1]。自2007年以来，非洲的生态足迹已超过其生物承载能力，表明该地区的资源消耗超过了生态系统的再生能力[35]。预测显示，截至2015年，非洲的生态足迹可能到2040年翻倍[20]，这对经济稳定和社会福祉构成重大风险，因为许多经济体和生计严重依赖自然资源[25,67]。为应对这些挑战，越来越多的研究开始探讨影响非洲生态足迹的因素，以寻找环境可持续发展的路径[20]。这些研究考察了城市化、外国直接投资、全球化、能源消费、贸易开放度和经济发展等多种因素对生态足迹的影响，以验证EKC假说在非洲的有效性[20,42,47]。尽管有这些研究，但生态效率与政府效能在塑造环境结果中的作用在非洲仍需进一步探索。本研究基于现有研究，考察了生态效率与政府效能对非洲生态足迹的影响。

**生态效率**被定义为在最小化环境资源使用和排放的同时产生经济产出的能力，在本研究中通过国内生产总值（GDP）与总国内资源开采量的比率来衡量[51,64]。虽然生态效率通常与积极的环境结果相关，但它也可能对生态足迹产生负面影响。一方面，提高生态效率预计会用更少的资源创造经济价值，从而减少资源使用和环境退化（通过采用更清洁的“绿色”技术和节能流程实现[14]；然而，效率提升也可能反而增加生态足迹，因为效率提高可能降低生产成本，刺激更高的消费，进而增加整体环境影响[14]。

**政府效能**是机构质量的重要维度，通过制定和实施环境政策来影响环境结果。根据世界银行[66]的定义，它包括公共服务和公务员的质量、政策制定和执行情况以及政府决策的公信力。在治理薄弱且监管能力有限的国家，环境法规往往设计不完善且执行不力，从而加剧环境退化。相反，有效的政府可以通过促进各部门的可持续实践以及建立和执行严格的监管框架来减少生态足迹[65]。本研究考察了生态效率与政府效能对生态足迹的联合效应，提供了关于非洲治理与资源效率关系的实证证据。

**研究贡献**
本研究主要有三个贡献：
1. 它探讨了政府效能与生态效率之间的相互作用，提供了它们对非洲环境结果的综合影响的证据。这一焦点在理论上有重要意义，因为主流的EKC假说主要关注经济增长，而较少关注技术和生产过程转化为环境结果的制度条件。根据制度理论，尽管生态效率通过技术创新和资源利用效率有望减少环境退化，但其效果取决于塑造激励措施、执行法规和指导生产行为的机构质量[2,37,38]。强大的机构，特别是有效的政府，对于设计和实施确保采用更清洁技术的环境政策和标准至关重要（Asongu & Odhiambo, 2019）。因此，政府效能提供了使生态效率提升转化为环境改善结果的监管和政策环境。研究其相互作用有助于更全面地理解经济活动影响环境可持续性的途径，尤其是在制度能力和技术进步存在显著差异的非洲。
2. 它为EKC假说中的争议提供了新的视角，即非洲环境退化与经济增长之间的倒“U”形关系，现有实证证据尚无定论。与以往研究不同[20,47]，本研究采用经济复杂性而非人均GDP作为经济发展指标，因为后者更能反映经济结构和技术特征，这些因素对环境结果更为关键[26]。
3. 本研究按国家收入组（低收入国家、中低收入国家和中高收入国家）分解结果，从而更好地理解不同经济发展阶段的环境结果。

**研究结构**
第2节回顾相关文献，第3节概述方法论，详细说明数据来源、变量和计量经济学方法。第4节呈现实证结果并讨论发现，第5节对全文进行总结。

**文献综述**
生态退化的途径通过多种理论框架进行研究，包括EKC假说、污染避风港或光环假说以及脱钩理论。其中，EKC假说是相关研究中应用最广泛的框架。该假说认为，随着经济发展，环境退化趋于增加，但当人均收入达到某个阈值时，退化会减弱，形成倒“U”形关系[20,47]。尽管得到了广泛关注，但由于实证证据不一致，EKC假说在学术界仍存在争议[44,50,56]。一些研究支持该假说[57,60]，而另一些研究则认为即使在较高收入水平下，退化仍然存在[12,18]。本研究通过采用经济复杂性而非传统的人均GDP来衡量经济发展，从而为这一争论提供了新的视角，因为后者更能反映各国的经济结构和技术复杂性，这两者直接关系到环境结果[26]。

关于EKC假说的实证证据分歧表明，环境结果不仅取决于经济增长，还取决于其他具体国家背景因素[41]。其中一个关键因素是政府效能，它决定了环境政策的设计、执行方式，从而影响环境结果。例如，Wang等人[65]表明，在金砖国家，政府效能显著减少了生态足迹，凸显了较强治理结构在新兴经济体中缓解环境退化的作用。相反，Yang等人[69]发现，在生态保护区国家，政府效能会加剧生态足迹，而在生态赤字国家则未观察到显著关系。Khan等人[33]也报告了全球范围内的混合结果，反映了各国在政府效能影响环境结果方面的显著经济和制度差异。

生态效率作为衡量一国在最小化环境资源利用的同时产生经济产出能力的指标，在文献中也被视为影响生态足迹的重要因素。尽管实证证据表明提高生态效率可以通过减少资源使用来缓解生态退化[7,71]，但其影响并不总是积极的。例如，Chenavaz等人[14]和Holm与Englund[28]发现，提高生态效率可能会引发反弹效应，即效率提升降低生产成本的同时增加资源使用。这些混合结果表明，生态效率对环境结果的影响因国家而异，取决于现有的环境政策框架和制度质量。因此，本研究通过考察生态效率与政府效能对非洲生态足迹的联合效应来探讨这一关系。

**全球化**也通过其在经济整合、技术交流和资源利用中的复杂作用影响环境结果，这在相关研究的证据中有所体现。一方面，多项研究[5,16,34,45]指出，全球化通过增加资源过度开采、贸易和运输带来的碳排放以及废弃物产生加剧了生态退化，尤其是在环境监管较弱的地区。另一方面，其他研究强调全球化促进绿色技术和环保投入的采用，从而显著减少了有害气体排放和固体及液体废物[10,36,72]。

**能源消费**是另一个影响环境结果的关键因素，因为它直接影响资源消耗和排放。不同研究表明，尤其是来自传统能源的能源消费是生态足迹的主要驱动因素，通过温室气体排放和空气污染[31,54,70]。然而，由于各国能源结构的差异，能源消费的影响并不具有普遍性。例如，高度依赖化石燃料的国家的能源消费增加可能会显著增加生态足迹，而清洁能源占比较高的国家环境影响可能较低（Kouton et al., 2022）。因此，本研究按收入组（低收入国家、中低收入国家和中高收入国家）分解结果，以考虑不同经济发展阶段的环境结果差异。

**结论**
上述文献表明，生态足迹受经济增长以及政府效能、生态效率和社会保障化等多种因素的影响。本研究通过考察生态效率与政府效能的联合效应、使用经济复杂性而非人均GDP来评估EKC假说，并分析收入组间的差异，揭示了不同发展阶段的环境驱动因素。

**研究区域与方法**
由于缺乏探索非洲生态效率、政府效能与生态足迹关系的学术文献，本研究在非洲进行。非洲包括56个国家[43]，涵盖多种经济分类，包括低收入国家、中低收入国家、中高收入国家和高收入国家。尽管非洲对全球生态足迹的贡献仅为3.8%，但它承受了最大的排放后果[63]。图1展示了非洲地图，标出了本研究选定的国家，附录中的表A也提供了这些国家的名单。下载：下载高分辨率图像（321KB）下载：下载全尺寸图像图1. 显示选定国家的非洲地图（来源：作者）。

数据来源
本研究使用了1992年至2020年间39个非洲国家的平衡面板数据集。选择这一时间段的依据是数据的可获得性、完整性以及变量和国家之间的一致性。尽管一些数据集的时间跨度超过了2020年，但在此之后的许多国家的关键指标存在缺失或不一致的情况，如果延长时间范围，将导致面板数据不平衡，并可能产生有偏的估计结果。
所选国家约占非洲国家总数的70%，为进行稳健的实证分析提供了具有代表性的样本覆盖。表1概述了研究中包含的所有变量的描述、数据来源和代码。

表1. 数据来源和测量方法

变量 描述 来源 代码
生态足迹 衡量人类消费对生物圈的需求（全球公顷） EFE
生态效率 国内生产总值（2015年美元不变价）与从环境中提取的总资源的比率（吨） EFIE
经济复杂性指数 经济的生产结构指标，反映经济的生产和贸易能力 ECIE
能源消费 总能源消耗（千瓦时/年） EUG
全球化指数 国家在全球化方面的综合指标（社会、经济和政治方面） KOF
政府效能指数 公共服务质量和政策制定的质量，以及政府对政策的承诺 GEF

数据处理
为了确保数据集适合分析，进行了初步的数据处理和操作。为了便于解释，如经济复杂性指数（ECI）和政府效能（GEF）等变量，在对其取自然对数之前，分别向其序列增加了+3.5和+2.5。

理论基础和实证模型
本研究基于三个互补的框架：马哈茂德（Mahmud, [38]）的制度理论；诺斯（North, [46]）的理论，该理论认为环境结果在很大程度上受到监管质量的影响；戈德曼和克鲁格（Grossman & Krueger, [22]）提出的环境库兹涅茨曲线（EKC）假说，即经济发展与环境退化之间存在非线性关系；以及沙尔特格和斯特姆（Schaltegger & Sturm, [55]）以及王等人（Wang et al., [64]）提出的生态效率视角，这些观点强调将经济产出与资源使用脱钩。
因此，生态足迹（EF）被建模为经济复杂性（ECI）、生态效率（EFI）、能源消费（EU）、全球化指数（GI）和政府效能（GEF）的函数：
(1) EF = f(EFI, ECI, EU, GI, GEF)

与制度能力影响资源效率有效性的观点一致（Asongu & Odhiambo, 2019），模型中包括了生态效率与政府效能之间的交互项。同时，还融入了经济复杂性的二次项以检验EKC假说。
为了考虑异质性，模型是在不同收入群体（低收入国家（LICs）、中低收入国家（LMICs）和高收入国家（UMICs）之间进行估计的。这样做的原因是，生态退化的驱动因素和机构缓解这些退化的能力可能因发展阶段而异，如果不进行分组估计，可能会掩盖重要的群体特定动态。

实证模型具体如下：
(2) lnEFit = αi + β1·lnEFIit + β2·lnECIit + β3·lnECIit2 + β4·lnEUit + β5·lnGIit + β6·lnGEFit + β7(lnEFIit·lnGEFit) + uit
其中ln表示自然对数，i表示国家，t表示时间，α和β1–7是估计参数；uit表示误差项。对数线性规格使得系数可以解释为弹性，而交互项则捕捉了生态效率对政府效能的条件效应。

分析策略
分析策略的实施首先对变量进行了诊断性测试，包括检查跨截面依赖性、斜率同质性和平稳性。随后，使用Driscoll-Kraay标准误差估计器（DKSE）估计系数，最后通过Demitrescu-Hurlin因果检验得出结论。

跨截面依赖性（CD测试）
由于非洲各国之间的区域联系，一个国家的冲击可能通过传染效应传播到其他国家[15]，因此进行了跨截面依赖性测试。证据也显示非洲经济数据存在跨截面依赖性[68]。这一测试指导了平稳性测试（第一代或第二代）和估计技术的选择。使用Pesaran [48]的CD方法，测试具体如下：
(3) CD = 2TN(N?1)∑i=1N?1∑j=i+1Nρij) ? N(0,1)
其中ρij是从残差中得到的跨截面相关系数；N是国家数量，T表示观测年数。此外，还使用了Breusch-Pagan LM [11]测试来检查数据集中的面板效应。
(4) LMBP = T∑i=1N?1∑j=i+1Nρ^ij2

在N→∞的情况下，Pesaran [48]建议使用以下缩放版的Breusch-Pagan LM测试：
(5) CDLM = 1/N(N?1)∑i=1N?1∑j=i+1Nρij(Tρ^ij2?1)

斜率同质性测试
在检查跨截面依赖性后，进行了斜率同质性测试，以确定斜率系数是否同质。原假设为Ho: β1=βi 对所有i成立，而备择假设为H1: β1≠βi 对所有i≠j成立。使用Pesaran和Yamagata（2008）的斜率同质性测试公式（公式5、6、7）进行了检验。

结论
分析最终进行了Demitrescu & Hurlin [19]的非因果检验，以确定因变量和自变量之间的因果关系。该方法通过块自助法计算临界值和p值[15]来处理异质性和跨截面依赖性问题。

请注意，图表和表格中的某些数值可能因数据更新或研究方法的修改而有所不同。生态效率与生态足迹之间在低收入国家（LICs）的正相关关系表明，非洲低收入国家的可持续消费政策可能较为薄弱。相比之下，在中低收入国家（LMICs）观察到的负相关关系表明，这些国家的政策框架相对更为完善，通过提高生产效率更好地与可持续性目标保持一致。同样，政府效率对不同收入类别的影响也存在差异。在低收入国家和中低收入国家，政府效率的增加反而会扩大生态足迹，这表明治理结构更倾向于优先考虑经济增长和发展，而非环境可持续性。因此，这些优先事项加剧了资源消耗和环境退化，使得治理改进在减缓环境影响方面效果有限。而在高收入国家（UMICs），政府效率的提高有助于减少生态足迹，这突显了强大制度体系及更强政策执行能力的作用，尤其是在较高水平的经济发展情况下。这一结果与Wang等人[65]对金砖国家的研究以及Salman等人[53]对亚洲经济体的研究结果相吻合。有趣的是，研究显示生态效率与政府效率的相互作用分别使低收入国家和高收入国家的生态足迹减少了1.513%和0.664%，表明这些因素可以相互促进，从而推动环境可持续性。这些结果表明，资源利用效率和有效的政府机构在实现更佳环境结果方面具有互补作用。尽管在中低收入国家这种相互作用的效果较小（0.045%），但这可能反映了制度能力的不足，限制了效率提升转化为环境效益的能力。

能源消耗在所有收入群体中都显著增加了生态足迹，且在1%的显著性水平上具有统计学意义。能源使用量每增加1%，低收入国家的生态足迹增加1.229%，中低收入国家增加0.843%，高收入国家增加0.910%，表明经济活动的能源需求增加会恶化环境质量。这源于非洲对不可再生能源的依赖，以及可再生能源的高成本和融资挑战。这些结果与Destek和Sarkodie[17]、Charfeddine和Mrabet[13]以及Zafar等人（2019）的研究结果一致，他们分别在中东和北非国家、全球工业化经济体以及美国观察到了类似的趋势。

全球化指数出乎意料地与生态足迹的减少有关，每增加1%的全球化指数，低收入国家的生态足迹减少了4.337%，中低收入国家减少了0.637%。这与“污染避风港”假说相反，该假说认为全球化程度的提高会将环境退化转移到监管较松的地区。这种关联可能源于更清洁技术的获取、知识转移或全球化过程中更严格的环境法规等因素。

**因果关系测试结果**
表6展示了DH非因果关系测试的结果。结果显示，在低收入国家中，经济复杂性对生态足迹存在单向因果关系；而在中低收入国家和高收入国家中则存在双向因果关系。因此，生产结构的政策冲击会影响低收入国家的生态足迹，而在中低收入国家和高收入国家中，生产变化也会影响生态足迹，反之亦然。能源消耗在中低收入国家和高收入国家中都导致了生态足迹的增加，且在中低收入国家中存在双向因果关系。在中低收入国家中发现的双向因果关系表明，能源消耗决定了生态结果，反之亦然，即生态退化限制了能源消耗。低收入国家的结果与Ansari和Khan[4]的研究结果相反，后者发现亚洲低收入国家的生态足迹与直接能源使用之间存在关联。

**结论、建议和研究局限性**
虽然非洲的生态足迹低于其他大陆，但由于工业化和社会经济活动的增加，其生态足迹仍在增长，这突显了实施可持续消费和生产方式的必要性。本研究考察了生态效率、政府效率及相关因素在39个非洲国家（1992-2020年）中影响生态足迹的作用。结果证实了中低收入国家中经济复杂性与生态足迹之间的EKC关系。政府效率在低收入国家和中低收入国家中增加了生态足迹，但在高收入国家中减少了生态足迹，因为这些国家拥有更强大的制度支持可持续性。生态效率的影响复杂多样：在低收入国家中增加了生态足迹，在中低收入国家中减少了生态足迹，在高收入国家中影响不明显。生态效率与治理结合共同作用下，降低了低收入国家和高收入国家的生态足迹，但在中低收入国家中增加了生态足迹，这表明治理质量是决定环境结果的关键因素。这些发现与制度理论一致，该理论强调环境结果不仅取决于经济增长、资源利用效率和技术进步，还取决于决定监管和政策环境的制度质量。特别是，结果显示政府效率影响了生态效率的环境影响，尽管这种影响在不同发展水平的国家中有所差异。因果关系测试表明，经济复杂性在低收入国家中驱动了生态足迹的增长，而在中低收入国家中这种关系是双向的。生态效率与生态足迹在低收入国家和中低收入国家中存在双向联系，而在高收入国家中则是生态效率驱动了生态足迹的增长。政府效率与生态足迹在低收入国家和高收入国家中都存在双向联系，但在中低收入国家中则是单向的。

**政策建议**
基于研究结果，仅提高生态效率可能无法降低生态足迹，特别是在低收入国家，因为反弹性效应可能导致退化加剧。为了解决这个问题，低收入国家应将生态效率与严格的环境政策（如排放上限和污染税）相结合，以规范资源密集型行业（如工业和农业）。在中低收入国家，由于生态效率已经减少了生态足迹，政府应通过定向拨款支持清洁技术（如过滤和净化系统）和替代燃料（如生物燃料）相关的投资来促进绿色创新。对于高收入国家，由于生态效率没有显著效果，政策重点应转向更广泛的可持续性策略。例如，鉴于它们相对先进的工业和基础设施能力，许多高收入国家适合采用循环经济方法，如绿色创新和产业共生（不同行业或公司共享资源和废物的合作关系），以提高资源效率并减少生态足迹。

提高政府效率同样至关重要，尤其是在中低收入国家，因为这些国家的生态效率收益受到薄弱治理结构的削弱。本研究建议通过建立和执行强有力的监管框架来加强制度能力，以扭转这一趋势并促进各领域的可持续实践。此外，高收入国家的治理模式可以为低收入国家和中低收入国家提供有价值的参考，以减轻政府效率不足带来的直接环境影响。最后，为了解决能源消费对所有收入群体生态足迹的负面影响，政策制定者应增加对可再生能源的投资，减少对化石燃料的依赖，并提高非洲大陆绿色能源的可用性。

**研究局限性**
尽管本研究对非洲的生态可持续性做出了实证贡献，但仍存在一些局限性。首先，由于数据缺失，研究排除了17个非洲国家，这可能限制了研究结果的普遍性，因为这些被排除的国家可能与研究中的国家存在系统性差异。未来的研究应努力包括这些被排除的国家，以便在相关数据可用时提供更全面的区域评估。其次，虽然研究控制了关键的经济、制度和环境变量，但未明确考虑社会或文化变量（如社会环境价值观），这些变量也可能影响环境结果。未来的研究可以在适当的数据可用时探索纳入这些变量。最后，本研究使用GDP单位自然资源提取量来衡量生态效率，这被认为是一种单向的衡量方法，因为它可能低估了技术进步带来的生态效率提升。未来的研究可以通过采用更全面的效率指标（如全要素生产率）来解决这一局限性。

**作者致谢**
Maxwell Adizor Dzudzor：概念化、数据处理、正式分析、原始手稿的撰写及最终稿件的审核。
Funminiyi Peter Oyawole：正式分析、原始手稿的撰写及最终稿件的审核。
Raheem Olatunji Aminu：数据处理、正式分析、原始手稿的撰写及最终稿件的审核。
Kwadwo Adusei Peasah：正式分析、原始手稿的撰写及最终稿件的审核。

**资金说明**
本研究工作在准备过程中未获得任何资金或财务支持。

**数据可用性**
本研究使用的数据集可在Mendeley上找到：
https://data.mendeley.com/datasets/9f747v659j/2