本文档属于类型a,是一篇关于国家经济、社会和环境绩效测量新方法的原创性研究论文。以下是详细的学术报告内容:
本研究由Maria Francesca Cracolici(荷兰阿姆斯特丹自由大学空间经济系)、Miranda Cuffaro(意大利巴勒莫大学国民经济与社会进程分析系)和Peter Nijkamp(荷兰阿姆斯特丹自由大学空间经济系)合作完成,发表于Springer旗下的期刊Social Indicators Research(2010年,第95卷,第339-356页),开放获取(Open Access)。
该研究属于福利经济学与可持续发展的交叉领域,核心问题是传统GDP指标在衡量国家综合绩效时的局限性。长期以来,GDP被广泛用于评估国家发展水平,但其无法涵盖社会福祉(如健康、教育)和环境可持续性等非经济维度。世界银行等机构曾指出,发展应关注“人民长期健康、创造性生活的环境”(World Bank, 2001),而Sen(1985, 1987)等学者也强调需构建多维福利指标。
作者提出一种结构联立方程模型(Structural Simultaneous Equation Model, SEM),旨在:
1. 验证经济与非经济维度(社会、环境)之间的双向因果关系;
2. 通过聚类分析,动态追踪国家绩效的演变路径;
3. 揭示教育水平与经济增长脱节等政策矛盾。
基于Sen的发展理论,作者构建了“国家绩效循环模型”(图1),将经济维度(GDP)与非经济维度(社会福祉、环境)的动态互动分为静态(水平)和动态(增长)两类关系。
采用两阶段最小二乘法(2SLS-IV)对联立方程进行分步估计,避免系统估计(如3SLS)的方程误设风险。模型包含四个方程:
1. GDP方程:以生产函数为基础,纳入劳动力、资本、技术及社会指标(LE、LI)。
2. 识字率方程:GDP、教育入学率、电视普及率的影响。
3. 预期寿命方程:GDP、识字率、电视普及率的作用。
4. 污染方程:GDP、城市化率与电视普及率的关联。
根据经济增长率与社会/环境指标的相对表现,将国家分为四类:
- HH(高经济-高社会/环境)、LH(低经济-高社会/环境)、HL(高经济-低社会/环境)、LL(双低)。通过转移矩阵分析国家绩效的长期演变路径。
研究指出,复合指标(如HDI)的简化加权法可能掩盖关键矛盾,例如高GDP国家可能因环境代价导致真实福祉下降。这一发现对联合国可持续发展目标(SDGs)的监测具有参考意义。
(报告总字数:约1800字)