绿色增长相关文献综述 [page::1]

• 以宏观指标分析OECD国家绿色增长表现，多项研究表明部分北欧及福利国家在绿色生产力增长及环境保护方面领先。

- 黄等(2021)指出“3E三难”（能源安全、经济发展、环境保护）间的关系复杂，发现部分国家同时实现能源安全和经济碳脱钩。

• 多项文献确认绿色增长与经济增长和环境政策存在一定联系，但因果关系复杂且不确定。

FOI模型构建与指标计算 [page::2]

• FOI模型由未来（F）、外部（O）、内部（I）三个发展潜力指标构成，分别涵盖长期竞争力、当前国际市场地位和社区福祉因子。

- 使用95个变量通过数据归一化和因子分析计算F、O、I指数，并进行层次聚类识别发展路径。

• 绿色增长因子与未来潜力指标相关，包含CO2生产率、碳价、可再生能源等环境指标。

OECD国家FOI指数及绿色增长聚类分析 [page::3][page::4][page::5]

| 集群编号 | 名称 | 绿色增长因子得分 | 主要成员国 |
|----------|--------------------|------------------|---------------------------------------|
| 1 | 市场导向型 | -0.47 | 澳大利亚、加拿大、荷兰、英国、美国 |
| 2 | 福利参与型 | 0.60 | 奥地利、丹麦、芬兰、德国、爱尔兰、以色列、新西兰、挪威、瑞典 |
| 3 | 统计型1 (福利) | -0.52 | 比利时、爱沙尼亚、法国、韩国、斯洛文尼亚 |
| 4 | 统计型2 (保护主义) | -0.04 | 智利、捷克、意大利、拉脱维亚、立陶宛、墨西哥、波兰、葡萄牙、西班牙 |
| 8 | 冰岛 (单独集群) | 2.34 | 冰岛 |
| 10 | 卢森堡 (单独集群) | 1.08 | 卢森堡 |

• 福利参与型集群绿色增长表现最优，市场导向型集群表现较差。

- 冰岛、卢森堡作为异常个案，绿色增长因子得分领先所有国家。

• 市场导向型与福利参与型集群在未来、外部及内部潜力指标大致相近，仅绿色增长因子有显著差异。

绿色增长因子构建与解释 [page::4]

• 两个主成分因子中，绿色增长因子聚焦于生产型CO2生产率、碳定价、可再生能源占比及公共污水处理覆盖率。

- 政府质量、法律效率、产权保护等对未来潜力影响显著。

• 因子分析有效度适中（KMO=0.71），绿色增长因子具备一定区分度用于国家绩效比较。

结论与政策启示 [page::6]

• 福利和统计根基较强的国家在绿色增长方面表现更好，体现了更高的环境监管经验。

- OECD绿色增长表现差异明显，进一步研究建议增加指标维度及案例分析以揭示规律。

• 该研究成果为绿色增长国际评估及政策设计提供了方法论借鉴与实证依据。

Bartha, Z. 《Top OECD performers in green growth – an FOI model analysis》详尽分析报告

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1. 元数据与报告概览

• 标题：Top OECD performers in green growth – an FOI model analysis

- 作者：Z. Bartha

• 发布机构：Entrepreneurship in the Raw Materials Sector, CRC Press - Taylor and Francis Group

- 出版年份：2022年

• 主题：基于FOI模型（Future, Outside, Inside三维指标体系），对38个经济合作与发展组织（OECD）成员国绿色增长表现进行测量与比较分析，旨在识别绿色增长领域表现最佳的国家。

报告核心论点是：利用FOI模型对OECD国家在绿色增长领域进行量化测评，揭示不同国家的发展路径，通过聚类分析指出那些拥有更优绿色增长表现的国家。报告确认了“Welfare-participatory”福利参与型集群（包括奥地利、丹麦、芬兰等）及几位特殊例外国（冰岛、卢森堡）在绿色增长绩效上排名领先。研究的总体目的在于探讨是否存在绿色增长格局的形成，以及主要的领先国家有哪些[page::0].

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2. 报告逐章深度解读

2.1 引言（Introduction）

• 论点总结：气候变化问题日益突出，绿色增长作为兼顾经济增长与环境保护的重要议题受到高度关注。绿色增长定义为经济增长同时维护自然资产，使社会福祉不受损害。能量转型和经济增长脱钩是相关主题。关键问题是绿色增长是否正在发生，转型是否足够迅速，以及助推绿色增长的政策因素。

- 逻辑与依据：引用OECD与学术文献，区分类似的概念（绿色增长、能量转型、经济和环境“双脱钩”）。将研究锁定OECD国家，以FOI模型定量评价三大潜力指标（Future未来潜力、Outside对外潜力、Inside内部潜力）与绿色增长的关系[page::0].

2.2 文献综述（Literature Review）

• 论点总结：绿色增长研究多聚焦单国或单行业，本报告则关注OECD宏观层面指标的实证研究。

- 关键结论：
- Szita (2014)提出的绿色化指数确认部分国家（如奥地利、丹麦、挪威、瑞典等）绿色表现优异。
- Chakraborty & Mazzanti (2021)用长期面板数据验证人均经济增长与可再生电力消费正相关，但因果关系不显著。
- Gavurova et al. (2021)通过指标对比发现绿色增长水平普遍提高，并通过聚类反映国家发展水平的差异。
- Huang et al. (2021)创新性检验“3E三难题”，发现澳大利亚等5国在能源安全和脱钩表现上优异。
- Ates & Derinkuyu (2021)综合多维指标采用距离法评价，瑞典、卢森堡、挪威等表现领先。
整体综述显示多项研究都支持北欧及部分西欧国家绿色增长优于他国的结论，提出绿色增长由制度、技术和能源政策等多因素驱动[page::1].

2.3 数据与方法（Data and Methods）

• 样本：38个OECD国家，共计95个涉及社会经济发展指标的变量，数据截止到2019-2020。数据来源多样，包括OECD.Stat、世界经济论坛、IMF、世界银行、Solability、WHO、全球生态足迹网络等[page::1,2].

- FOI模型简介：
- 三大维度：
- Future潜力（F-index）：反映国家长期竞争力及可持续发展能力，涉及教育、研发、环境、人口结构、可再生能源等指标。
- Outside潜力（O-index）：反映国家外部市场地位和开放程度，如贸易依赖度、信用评级、汇率稳定性等。
- Inside潜力（I-index）：关乎国家内部福利和政府机制，如预算透明度、政府收入、养老金资产、劳动力市场灵活性等。
- 各指标数值通过极差标准化转换为1-7尺度，方便比较和计量。
- 采用SPSS进行聚类分析和因子分析，挖掘不同发展路径与绿色增长相关要素。

• 关键表格：

- 表1列出了各指标如何归属于F、O、I三指数，包括可持续竞争力、劳资关系、环境足迹、贸易额、银行稳健度、政府监管负担等核心指标。

• 理论基础：FOI模型假设三个维度共同决定经济体发展路径，绿色增长作为Future潜力的一个重要因子被提取分析[page::2].

2.4 结果与讨论（Results and Discussion）

2.4.1 FOI指数表现（表2）

• 表2列出38个OECD国家2020年F、O、I三个指数分值，数值在1-7之间。

- 关键观测：
- Future潜力最高的国家为冰岛（5.34）、瑞士（5.19）、丹麦（4.92）、瑞典（4.93）、芬兰（4.63）等。
- 一般国家Future指数多在3-4区间。
- Outside潜力较高的国家包含卢森堡（6.11）、澳大利亚（5.34）、瑞士（5.39）等，反映贸易开放度及金融稳定性。
- Inside潜力最高的是瑞士（5.65）、荷兰（5.33）、美国（5.30）、芬兰（4.95）。
该表清楚展示了各国在三大潜力方面的多样性与差异性，为聚类分析与绿色增长相关度研究奠定基础[page::3].

2.4.2 因子分析（表3）

• 对与Future潜力高度相关的变量进行因子分析，提取两个主要因子：

- 因子1“政府质量”：涵盖法律效率、产权保护、政策稳定性、反腐等，载荷均较高（0.7-0.9区间），体现制度环境。
- 因子2“绿色增长”：涵盖碳排放生产率、碳价、可再生能源使用率和公共污水处理覆盖率，表现环境与绿色经济相关的指标。

• 变量解释共计覆盖总方差的57.8%，统计上的KMO值为0.71，表明适合进行因子分析，结果有合理的解释力。

- 该绿色增长因子分数利用回归法计算，个别国家因数据缺失未赋分（如瑞士）[page::4].

2.4.3 聚类分析与绿色增长因子表现（表4，图1）

• 通过层次聚类法，将38国分成11个类别，具体包括：

- Cluster 1 Market-oriented（市场导向型）：澳大利亚、加拿大、荷兰、英国、美国，绿色增长因子得分偏低（-0.47）。
- Cluster 2 Welfare-participatory（福利参与型）：奥地利、丹麦、芬兰、德国、爱尔兰、以色列、新西兰、挪威、瑞典，绿色增长因子得分较高（0.60）。
- 多个Statist（国家干预型）聚类及若干落后型国家聚类。
- 独立“outlier”聚类：冰岛（2.34）、日本（-1.45，最低）、卢森堡（1.08）和瑞士（未评分）。

• 图1为11聚类在三维FOI空间的分布，清晰可见Cluster 1和Cluster 2在Outside和Inside维度上相似，但Future潜力（和绿色增长因子）显著区别，福利参与型表现明显优于市场导向型。

- 绿色增长因子分数差异揭示了国家福利制度与其绿色发展能力的正相关性；市场导向国家尽管外向度和内部福利表现良好，在绿色增长方面却相对滞后。

• Cluster 2国家在“人力资本”、“治理质量”以及外国直接投资（FDI）准备度等均表现出色，进一步说明其绿色增长优势的多面支撑[page::4,5].

2.5 结论（Conclusion）

• 依据FOI模型和聚类分析，2020年数据揭示OECD国家发展路径多样，归纳为11个聚类，主要三大聚类：市场导向型、福利参与型、国家干预型。

- 市场导向型与福利参与型均为表现优异的群体，但绿色增长因子表现出明显差异，福利参与型国家绿色增长表现更佳。

• 绿色增长顶尖国家是福利参与型成员（奥地利、挪威、丹麦等）以及两位典型例外冰岛、卢森堡，瑞士因数据缺失未赋分，但预期也处于领先行列。

- 结论提示：有更强福利和国家干预传统的国家，在促进绿色增长方面更具优势，这可能因其在经济调控和环境规制方面的经验，符合Wang等（2019）发现的环保规制与绿色生产率呈倒U型关系的理论。

• 研究限制包括宏观统计数据的聚合可能掩盖细节，数据缺失导致部分国家因子无法计算，绿色增长因子由4个变量构成指标较为简化。

- 建议后续研究增加更多变量、填补数据空缺，并对表现优异国家进行案例研究，为政策制定提供实证参考[page::6].

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3. 图表深度解读

3.1 表1 - FOI模型变量归属表（第2页）

• 描述：列出了计算Future、Outside和Inside三个指标所用的变量来源和类别。

- 关键数据点说明：
- F-index包括可持续竞争力指数、劳资关系、薪资灵活性、电力供应质量、教育支出、老龄人口比例、可再生能源使用、寿命期望、生态足迹、研发开支及专利申请。
- O-index涵盖教育成就、进出口贸易比重、信用评级、银行稳健度、汇率稳定性、托福成绩等。
- I-index包含政府预算透明度、生活质量指数、政府收入、养老金储蓄、GDP及增长率、中小企业融资、劳动力市场情况。

• 数据来源多样且权威，涵盖宏观经济、社会、环境和制度多个维度，体现综合发展视角。该设计确保FOI指数能够多层面捕捉国家竞争力及绿色增长相关要素[page::2].

3.2 表2 - 38 OECD国家FOI指数列表（第3页）

• 描述：分别展示了每个国家的F、O、I指数，均采用1-7区间标度，数值越大代表表现越优。

- 趋势解读：
- Future潜力排名前列的多数为传统福利国家（北欧国家如丹麦4.92、芬兰4.63、瑞典4.93），以及部分经济发达国家（冰岛5.34、瑞士5.19）。
- Outside潜力最高为卢森堡6.11，反映其高开放度及金融中心地位。
- Inside潜力领先为瑞士5.65、荷兰5.33、美国5.30等高福利和制度完善国家。

• 意义关联：这些数据为后续聚类提供了基础，明确了不同国家在未来潜力及综合竞争力方面的层级和差异[page::3].

3.3 表3 - Future潜力因子载荷矩阵（第4页）

• 描述：两大因子“政府质量”和“绿色增长”的具体变量载荷系数。

- 解读与意义：
- 政府质量因子载荷高的变量均为制度和治理效率标志，如法律效率、产权保护、政策稳定性等，体现制度环境对国家未来竞争力基础的重要贡献。
- 绿色增长因子则聚焦环境绩效指标，如碳排放效率、碳价格、可再生能源占比和公共污水联通率。

• 该表说明绿色增长作为一个独立且可量化的因子，与未来潜力中的制度因素并列，代表绿色增长不仅是环境问题，也是制度与政策执行能力体现[page::4].

3.4 表4与图1 - OECD国家FOI聚类及绿色增长表现（第4-5页）

• 表4列出11个聚类及其成员和绿色增长因子得分。

- 图1为三维柱状图表示11聚类在Future、Outside和Inside指标上的位置分布。

• 解读：

- Cluster 2福利参与型的绿色增长因子最突出，价值0.60，显著优于市场导向型Cluster 1的-0.47。
- 独立集群如冰岛极高（2.34），日本则异常低（-1.45），显示不同国家绿色发展路径的多样性和复杂性。
- 图表显示福利参与型和市场导向型在Outside和Inside指标相近，但福利参与型在Future潜力特别是绿色增长因子上明显占优，反映绿色增长与制度和福利政策紧密相关。

• 深层见解：聚类不仅反馈了国家的宏观经济发展状态，也揭示了制度安排如何影响绿色增长绩效，说明环保策略和经济社会政策的综合协调至关重要[page::4,5].

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4. 估值与分析方法说明

本报告非传统金融估值报告，因此不涉及DCF、P/E等公司估值分析方法。其主要方法为：

• FOI模型：一种综合评价经济体发展前景和竞争力的多维指标体系，以定量统计方法结合主成分和因子分析解释复杂变量间关系。

- 层次聚类：用于识别相似发展路径国家群组，揭示各国战略发展模式的异同。

• 因子分析：简化多变量构造潜在因子，特别提取绿色增长因子用于国家排名比较。

这些方法均符合计量经济学和统计学标准，支撑报告核心结论的科学性与客观性[page::2,4,5].

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5. 风险因素评估

• 研究局限性与潜在风险：

- 数据缺失问题：瑞士因单变量缺失无法计算绿色增长因子，体现统计方法对数据完备性的依赖。
- 宏观数据聚合风险：整体指标掩盖了国家内部及部门间异质差异，可能导致对某些国家的评价不够精准，如英国绿色增长因子排名靠前却被归入低分市场导向组。
- 指标与因子覆盖范围有限：绿色增长因子编制仅用4个变量，未能全面覆盖绿色增长的所有维度，如生物多样性、水资源管理等未被纳入。
- 时间静态性限制：数据多为2019-2020年截面，未充分反映动态变化和政策调整对绿色增长的影响。

• 缓解建议：数据完善与时间序列扩展、增加多维指标、个案分析以补充数量研究的不足[page::6].

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6. 审慎视角与细微差别

• 报告较为客观，但仍有以下需要注意之处：

- 报告中虽然多次强调FOI模型的合理性，然而指数转换和因子方法依赖于数据质量，可能在一定程度上“平滑”差异，掩盖一些结构性风险。
- 绿色增长因子构造为Future潜力子因子，可能低估了绿色转型中外部市场环境（如国际碳价、环境政策协议）以及内部政治经济冲击的作用。
- 聚类数选择（11聚类）较多，有助于捕捉细节但可能产生过度分散，影响部分结论的普适性。
- 日本作为OECD大国却绿色增长因子得分极低，可能指出模型未充分捕捉国家特定情况或存在统计偏差，值得进一步探讨。
- 研究依赖于宏观统计，未深入微观机制（如行业结构、技术创新具体路径），限制了政策建议的精准度[page::4,5,6].

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7. 结论性综合

总结全篇：

• Bartha (2022)利用FOI模型系统衡量38个OECD国家2019-2020年绿色增长表现，基于95个宏观变量，聚焦于Future、Outside、Inside三大潜力指标。

- Future潜力中绿色增长因子由产出碳排放效率、碳价、可再生能源比例及污水处理等关键环境变量构成，有效反映国家绿色转型绩效。

• 通过因子分析与聚类分析，国别被归类为市场导向型、福利参与型、国家干预型等11类，福利参与型群体表现出显著更强的绿色增长能力。

- 报告确认奥地利、丹麦、芬兰、德国、爱尔兰、以色列、新西兰、挪威、瑞典等福利参与型国家，以及冰岛和卢森堡为绿色增长领跑者，瑞士因数据缺失虽未评分但极可能同列前茅。

• 发现强调福利和良好国家干预机制有利于绿色增长，理论支持Wang等(2019)的环保规制与绿色生产率等研究，表明绿色增长不仅与经济开放度相关，更依赖于高质量的政府治理和制度保障。

- 图表清晰呈现了指标差异与聚类分布，为理解绿色增长在发达经济体中的表现和内在驱动力提供有力量化依据，既呼应文献，又开辟了基于FOI模型的绿色增长研究新路径。

• 研究的局限性与未来展望指向：深化数据多样性，改进指标全面性，发展动态分析，开展微观案例，促进绿色增长政策设计更具针对性与实施效果。

综上，本报告为OECD绿色增长评估提供了一个系统、科学且数据丰富的分析框架，明确指出福利参与型国家以其强有力的社会政策与治理在绿色增长方面占据优势，成为政策制定者与学术界值得重点关注的范本。[page::0,1,2,3,4,5,6]

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附件：关键图表示例

图1. OECD国家FOI模型11聚类分布三维柱状图

• 横轴为Future潜力，纵轴为Outside潜力，纵深轴为Inside潜力，数字代表聚类编号，呈现各类群在三指标上的综合表现差异，体现绿色增长表现的空间格局。

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【本报告引用页码均按照原文页码标注，确保内容溯源明确。】

报告