- 原文:Could a “Green” GDP (GGDP), where “Green” refers to the inclusion of environmental and sustainability perspectives and factors, be a better measure than the current conventional GDP?
- 翻译：一个“绿色”GDP（GGDP），其中“绿色”指的是包含环境和可持续性视角和因素，是否可能比当前的传统 GDP 更好？
Your task is to consider the world recognizing GGDP as the primary measure of the health of a nation's economy. What changes should we expect? What would the environmental impact of those changes be? Specifically, your team should:
- There are many proposed ways to calculate GGDP that have already been developed. Select one that your team believes could have a measurable impact on climate mitigation if it replaced GDP as the primary measure of economic health.
- Make a simple model that is easily defendable to estimate the expected global impact on climate mitigation if your selected GGDP is adopted as the primary measure of the economic health of a nation. It is up to you to decide how to measure global impact.
- Replacing GDP with GGDP could be met with resistance. Determine if your model indicates that the switch is worthwhile at a global scale, comparing both the potential upside of climate mitigation impact and the potential downside of the effort required to replace the status quo. Explain your reasoning and support your answer with your previous global impact analysis.
- Select a country and provide a more in-depth analysis of how this shift might impact them. For example, what specific changes would you expect in how they use or save their natural resources between now (under the current GDP) and after the GGDP is adopted? Would those changes be beneficial to this specific country, considering both their current economic status and their ability to support future generations? Be sure that your analysis is explicitly tied to the changes between how GDP and GGDP are calculated.
- Based on your country-specific analysis, write a one-page non-technical report to the leaders of that country on whether to support a switch to GGDP or to reject a switch and maintain GDP as the primary measure of national economic health.
你们的任务是考虑世界将 GGDP 作为衡量一个国家经济健康状况的主要指标。我们应该期待哪些变化？这些变化对环境的影响是什么？具体来说，你们的团队应该：
- 已经有许多计算 GGDP 的方法被提出。选择一种你们团队认为如果取代 GDP 作为衡量经济健康状况的主要指标，能够对气候缓解产生可衡量影响的方法。
- 建立一个简单且易于辩护的模型，以估计如果你们选择的 GGDP 被采用作为衡量国家经济健康状况的主要指标，预计对全球气候缓解的影响。如何衡量全球影响由你们决定。
- 用 GGDP 取代 GDP 可能会遇到阻力。确定你们的模型是否表明这种转变在全球范围内是值得的，比较气候缓解的潜在好处和取代现状所需的努力的潜在缺点。解释你们的推理，并用之前的全球影响分析支持你们的答案。
- 选择一个国家，并更深入地分析这种转变可能对他们产生的影响。例如，在现在（在当前 GDP 下）和采用 GGDP 之后，你们预计他们在使用或保护自然资源方面会有哪些具体变化？考虑到他们当前的经济状况和支撑未来世代的能力，这些变化对这个特定国家是否有益？确保你们的分析明确地与 GDP 和 GGDP 计算方式的变化相关联。
- 基于你们的国家特定分析，向该国领导人撰写一份一页的非技术性报告，说明是支持转向 GGDP 还是拒绝转向并继续将 GDP 作为衡量国家经济健康状况的主要指标。
- Methods: This database is distinctive due to its balanced coverage of two components of the green economy: quantitative feature (standard methodological algorithm) and qualitative feature (opportunity costs) within a common Green GDP accounting framework.
- 该数据库的独特之处在于其平衡覆盖了绿色经济的两个组成部分：定量特征（标准方法论算法）和定性特征（机会成本），并在一个共同的绿色GDP核算框架内进行。
- For example, the Global green economy index (GGEI) is a measurement made by Dual citizen, an international consultancy that stakeholders in the global green economy on communication strategy and associated analysis. This index examines the performance of what are now 130 countries in terms of their green economy and how experts evaluate that success. (GGEI, 2018). It features both perception survey data (from expert practi tioners) and performance index data for four key dimensions (leadership and climate change, efficiency sector, market, and investment, and envi ronment), whereas the index weightings result from pooling and a series of interviews with practitioners working in the green economy field. The Global Institute for Green Development has created a composite index that may assist economic decision-makers in making judgments on environmen tal policy and economic growth.
- 例如，全球绿色经济指数（GGEI）是由国际咨询公司Dual Citizen制作的衡量标准，该公司为全球绿色经济中的利益相关者提供沟通策略和相关分析。该指数考察了目前130个国家在绿色经济方面的表现以及专家如何评估这一成功（GGEI, 2018）。它包含感知调查数据（来自专家从业者）和四个关键维度（领导和气候变化、效率部门、市场和投资以及环境）的绩效指数数据，而指数权重来自从业者在绿色经济领域工作的访谈。全球绿色发展研究所创建了一个综合指数，可以帮助经济决策者做出关于环境政策和经济增长的决策。
- Green growth index (GGI) evaluates the achievements of 115 countries in 4 green growth aspects (efficient and sustainable resource use, natural capital protection, green economic oppor tunities, and social inclusion) using 36 indicators, all of which are highly relevant metrics for monitoring implementation of the Sustainable devel opment goals, the Paris climate change agreement, and the Aichi biodiver sity targets (GGGI, 2019). The OECD's strategy for measuring progress toward green development is centred on the production and consumption of the economy and is reflected in the Green growth indicators. Its calculation procedure identifies 26 indicators to track advancement in four major as pects (environmental and resource productivity of the economy, natural asset base, the environmental dimension of quality of life, economic oppor tunities, and policy responses) and to capture the key characteristics of green growth (OECD, 2017).
- 绿色增长指数（GGI）评估了115个国家在4个绿色增长方面（高效和可持续的资源利用、自然资本保护、绿色经济机会和社会包容）的成就，使用了36个指标，所有这些指标都是监测可持续发展目标、巴黎气候变化协议和爱知生物多样性目标实施情况的高度相关指标（GGGI, 2019）。经合组织衡量绿色发展进展的战略以经济的生产和消费为中心，并反映在绿色增长指标中。其计算程序确定了26个指标，以跟踪四个主要方面（经济和资源的环境和资源生产力、自然资产基础、生活质量的环境维度、经济机会和政策响应）的进展，并捕捉绿色增长的关键特征（OECD, 2017）
- Next, United Countries Green economy pro gress (GEP) measurement framework consists of the GEP index and ac companying indicators of sustainability. The GEP index measures a variety of changes in green economy indicators in accordance with the desired improvements, which have direct or indirect effects on human well-being. It analyses weighted progress for different countries with respect to targets within certain limits and relevant thresholds of several indicators so that the size of the index shows countries the path to greener and more sustainable growth (PAGE, 2017). United Countries Environment Programme also presented a framework with indicators at different stages of green economy policy (indicators for environmental issues and targets, indicators for policy interventions, indicators for policy impacts on wellbeing and equity) that could be customized by all governments to meet their respective needs when embarking on a green economy approach (UNEP, 2012). European Union’s European Environment Agency provides an Environmental indica tor report (Environmental Indicator Report, 2018) that is based on 29 indi cators pointed toward 3 priority objectives (protect nature and strengthen ecological resilience, boost sustainable, resource-efficient and low carbon growth, effectively address environment-related threats to health and well being). There are some other organizations and interesting indicators that a reader should also scrutinize, such as a global green finance index, Nasdaq OMX green economy index, or some measurements on national (examples of China and Indonesia) or sub-national level (see, for example, Korean Environment Institute).
- 联合国绿色经济进展（GEP）测量框架包括GEP指数和可持续性配套指标。GEP指数衡量了绿色经济指标的各种变化，根据期望的改进，这些变化对人类福祉有直接或间接的影响。它分析了不同国家在特定限制和相关阈值内的加权进展，以便指数的大小向各国展示更绿色和更可持续增长的道路（PAGE, 2017）。联合国环境规划署还提出了一个框架，其中包含绿色经济政策不同阶段的指标（环境问题和目标的指标、政策干预的指标、政策对福祉和公平影响的指标），所有政府都可以根据各自的需求进行定制，以启动绿色经济方法（UNEP, 2012）。欧盟的欧洲环境署提供了一份环境指标报告（环境指标报告，2018），该报告基于29个指标，指向3个优先目标（保护自然和加强生态韧性，促进可持续、资源高效和低碳增长，有效应对与健康相关的环境威胁）。还有一些其他组织和有趣的指标，读者也应该仔细研究，例如全球绿色金融指数、纳斯达克OMX绿色经济指数，或一些国家（例如中国和印度尼西亚）或次国家层面的测量（例如韩国环境研究所）。
- Again, Stjepanović et al. (2019) expanded their calcu lations to the period of 2008–2016 for the same 44 countries providing substantial methodological base for monitoring the Green GDP dynamics. In their research, the authors demonstrated the presence of variances be tween green GDP growth rates and the conventional GDP measure, even though growth rate dynamics differed little across countries. Qi et al. (2001) estimated the value of environmental damage for 103 countries for the period 1980–1997. They concluded that the growth of GDP and Green GDP was nearly identical in all countries, even though the growth rates varied, particularly when comparing developing countries to developed countries.
- 在他们的研究中，作者展示了绿色GDP增长率与传统GDP指标之间的差异，尽管各国的增长率动态差异不大。Qi等人（2001）估计了1980-1997年期间103个国家的环境损害价值。他们得出结论，尽管增长率有所不同，但所有国家的GDP和绿色GDP的增长几乎相同，特别是在发展中国家与发达国家进行比较时。
- In the initial part of our study, we decided to develop a new technique for estimating and calculating Green GDP based on the following criteria. This decision was prompted by the many demands and deficiencies associ ated with traditional GDP. The use of natural resources, pollution per ton of waste, and the emission of CO2 into the atmosphere as one of the most influential elements on the global climate are variables that impact GDP and contribute to a green GDP concept i.e. measurement. We selected these factors based on the author's view that they are the most influential in terms of green sustainable development on a country's GDP. By measuring the values of the aforementioned factors and subtracting them from the tradi tional GDP, we were able to get an estimate of the green GDP, which is a far more accurate depiction of sustainable green development. In the sec ond part of the study, we selected the time period during which we would monitor and compute the green GDP for a number of countries. The ob served time period is constrained by the availability of the needed data, and we have chosen 1970 to 2019 based on an examination of the accessible databases. In the third step of the investigation, we depicted countries and available time frame for each county itself. The initial objective was to 958 Oeconomia Copernicana, 13(4), 949–975 compute the green GDP for all countries in the globe, however owing it to a lack of data, we were restricted to analyse just 160 countries.
- 在我们研究的初始部分，我们决定基于以下标准开发一种新的估算和计算绿色GDP的技术。这一决定是由与传统GDP相关的许多需求和缺陷所推动的。自然资源的使用、每吨废物的污染以及作为对全球气候最有影响力的因素之一的二氧化碳排放是影响GDP并有助于绿色GDP概念即测量的变量。我们根据作者的观点选择了这些因素，认为它们对国家的绿色可持续发展最具影响力。通过测量上述因素的值并从传统GDP中减去它们，我们能够获得绿色GDP的估计值，这是对可持续绿色发展的更准确描述。在研究的第二部分，我们选择了监测和计算多个国家绿色GDP的时间段。观察的时间段受所需数据可用性的限制，我们根据对可访问数据库的检查选择了1970年至2019年。在调查的第三步中，我们描述了各国及其各自可用的时间框架。最初的目标是计算全球所有国家的绿色GDP，但由于数据缺乏，我们仅限于分析160个国家。
- 计算的一般方案（由Stjepanović等人，2017年提出）为GGDP = GDP –（二氧化碳排放量（千吨）x 每千吨碳的平均价格）–（废物吨数 x 74千瓦时电能 x 每千瓦时电能价格）–（国民总收入/100 x 自然资源耗竭占国民总收入的百分比）
- 其中绿色GDP是传统GDP测量的绿色近似值，以当前美元表示。传统GDP以当前美元表示，是一个经济体中所有居民生产者的总增加值，加上所有商品税，减去不包括在产品价值中的任何补贴。它在计算中不考虑制造资产的折旧或自然资源的耗竭（世界发展指标，2020年）。在这个模型中，第一个减法是二氧化碳污染的成本（二氧化碳排放量乘以碳的市场价格），第二个减法是一吨废物转化为电能的机会成本，最后一个减法是每个国家国民总收入中自然资源节约的百分比。
- 二氧化碳（CO2）排放量以千吨（Kt）表示，代表所有化石燃料和其他燃料的燃烧结果，即CO2。它们包含由固体、液体和气体燃料燃烧以及气体燃烧产生的二氧化碳（世界发展指标，2020年）。PCDM表示PPP中的平均加权碳价格（Capoor & Ambrosi, 2007年）。总商业和工业废物（吨）由术语Waste表示，统计数据部分来自Eurostat和世界银行数据库。为了计算与废物问题相关的成本，我们通过将废物转化为能源并估算由此产生的能源价值来重新计算废物的价值。因此，一吨废物中的千瓦（kW）电能代表我们可以从废物中获得的电量。许多研究表明，一吨垃圾含有74千瓦时的能量，这反映了可以从废物中产生的电量（澳大利亚能源监管机构，2015年；丹麦废物转化为能源，2006年）。每千瓦时的价格（Pelect）以PPP表示，确定为每个国家商业和工业价格的平均值（Eurostat, 2020年）。国民总收入（GNI）是所有国内生产者的增加值加上所有商品税（不包括不包括在生产估值中的补贴）加上来自外部的初级收入净支付（员工工资和财产收入）的总和（以当前美元表示）（世界发展指标，2020年）。自然资源耗竭调整储蓄（NRD）量化了不同自然资源的耗竭，作为每个国家国民总收入中净矿物耗竭、能源资源耗竭和森林耗竭的总和（世界发展指标，2020年）。
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- 从图1可以看出，绿色GDP的动态与GDP相比，高收入国家在五个十年中显示出两个指标的平衡增长，两者之间的差异相对较小且相当稳定。在观察中等收入国家时，我们发现两个指标都有强劲的增长，特别是在2000年之后，这意味着随着经济增长的增加，增长的绿色方面并没有落后。另一方面，低收入国家仅在过去的十年中经历了繁荣的经济道路，数据和数字显示，随着时间的推移，绿色GDP和GDP之间的差异越来越大。
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- 图2描绘了绿色GDP与GDP在GDP运动方面的差异，针对同一国家的系统化。该图显示了两个指标之间差异的真实演变。即，我们发现高收入和中等收入国家在五个十年中绿色GDP与GDP之间的差异不断减少，这实际上意味着随着经济繁荣即GDP增长，两个变量之间的相对差距实际上在减少，表明环境库兹涅茨曲线可能成立，因为随着社会倾向于更高的收入水平，环境生活质量可能会提高。相比之下，低收入国家的数据显示，随着时间的推移，绿色GDP与GDP之间的差异相对较高（就其增长前景而言）且稳定（在1980年代初期下降后），这表明随着经济增长（就GDP动态而言），差异并没有减少，而是在增加。这可以解释为大多数低收入国家为了获得更大的经济增长而牺牲了环境质量。
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- 表4介绍了绿色GDP与GDP在GDP动态方面的平均增长差异。这种系统化是任意的，纯粹是为了进行不同的国际比较。
- 所有160个国家的绿色GDP与GDP之间的平均差异为7.23%，表明在50年的时间里，GDP增长平均比绿色GDP增长高出7%以上，这表明全球经济确实对环境问题漠不关心，生态增长方面在很大程度上被忽视了，国际社会对经济增长问题的关注框架内。正如统计数据所示，绿色视角仍然没有改变全球增长模式及其对“标准”增长和绿色增长的深远影响。
- 在按发展阶段观察国家时，我们注意到发达国家取得了有利的结果，因为它们似乎证明了更大的政治权力可以影响环境污染和开发问题，使其成为国家和国际层面的主题。我们可以推断，即使环境影响显著减少，经济发展也是可以实现的。例如，高收入OECD国家的绿色GDP与GDP差异为2.38%，高收入WB国家为2.36%，IMF发达经济体为2.13%，HDI指数前25个国家为1.60%，特别是北美、北欧和西欧以及澳大利亚和新西兰等世界上最发达国家的差异表明，从绿色增长的角度来看，最令人满意的结果直接与全球最发达地区相关，进而与发达阶段相关。如果我们仅观察欧盟的数据，欧元区国家的差异为1.69%，欧盟六个创始国家的差异为1.16%，显示出令人印象深刻的绿色增长动态。上述结果与普遍接受的观点相反，即经济进步将自动导致可持续的社会经济进步。然而，我们可以得出结论，更先进和发达的国家投资更多，鼓励可持续的经济行为和生活方式，尽管它们从环境中消耗的资源总量比其他国家多得多。
- 按发展程度对国家进行分类显示，绿色GDP与GDP增长之间的差距在收入较低的国家更大。高收入国家的平均差异为4.78%，中等收入国家为7.66%，低收入国家的平均差异则超过10%。低收入国家的另一个问题是，这种差异实际上随着时间的推移在增加。Stjepanović等人（2019）在其研究中得出的结论是，环境质量和经济增长与发展的水平因发展阶段而异，即较不发达国家倾向于以可持续经济发展为代价实现更快的增长率。这也意味着，并非所有国家都在朝着绿色增长迈进，无论它们的经济是否在真实GDP方面有所增长。
- 通过观察全球各地区绿色GDP增长的偏差，可以验证上述结论。非洲是一个明显落后于全球增长趋势的大陆。整个时期的绿色GDP平均偏差为10.04%，证实了这一点。然而，非洲大陆各地的情况并不相同，我们在南部、北部和西部非洲观察到低于平均水平的差异，而在落后的东部地区，尤其是中非地区，绿色GDP与GDP之间的平均差异高达17.01%。美洲的领先者是北美，其绿色GDP增长偏差相对较低，而加勒比地区、中美洲和南美洲都处于大陆平均水平之内。亚洲大部分地区的差异相对较高，但仍低于大陆平均水平，而中东地区的绿色GDP偏差极高，可能是由于该地区许多经济体依赖采掘业，倾向于长期的环境不可持续性。在欧洲，情况更为清晰；先进的北欧和西欧显示出非常低的绿色GDP偏差，低于发达经济体的平均水平，而东欧和南欧的偏差相对较高。最后，大洋洲的绿色GDP与GDP之间的平均差异为4.87%，主要是由于澳大利亚和新西兰等国家的发展水平不同，它们的绿色GDP偏差为2.30%。
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- 图3展示了1970年至2019年间全球绿色GDP的地图，显示了GDP与绿色GDP之间的百分比差异，表明世界确实在变得更加绿色。1970年，中东、南部非洲、南美洲部分地区以及亚洲大部分地区的绿色GDP值较低。相比之下，2019年，世界大部分地区呈现出浅绿色，表明各国经济在绿色趋势方面处于有利状态。总体而言，世界正在朝着良好的“共同”绿色道路前进。
- 总的来说，该数据库提供了一些一般性结论。各国为了更快的发展速度和更大的社会经济优势牺牲了环境质量。然而，收入较高的国家具有更好的环境意识和政策，因此会更关心环境和生态，因为他们知道这代表着未来。另一方面，大多数中等和低收入国家距离适当和高效的环境政策还很远，考虑到主要目标是经济发展，而不顾后果，即减少与发达国家的差距。分析还表明，地理位置并不是实现绿色道路的决定性因素，但经济发展阶段强烈影响一个国家在“全球绿色地图”上的位置。
- 本文基于SEEA的核心框架，从多个角度分析环境对经济的影响，并建立了绿色GDP核算模型。此外，采用随机森林回归与CRITIC权重法相结合的新方法选择合理的指标。通过该新方法得出的核算公式计算了2000年、2005年、2010年、2015年和2020年的绿色GDP，并比较了所选国家的GGDP与GDP的差异贡献，以衡量各国为环境保护所做的努力，结果表明采用GGDP是值得的。本文以中国为主要案例研究对象，发现GGDP与清洁能源之间的关联性最强。同时，使用灰色预测方法讨论了GGDP产生的影响。最后，通过统计方法可视化了老龄化人口的增长速度，发现实施GGDP对环境、经济和公民生活都有益。
- 中国科学院可持续发展研究组（1999）提出，绿色GDP = 传统GDP - 自然成分的虚拟值 - 人类成分的虚拟值。
- Boycl（2006）将绿色GDP定义为核算GDP中未包含的自然价值。
- Yang Maengkun（2007, 2008）指出，GDP核算仅反映正效用，忽略了负效用，无法反映全社会真正享有的国民福利，并提出了国民总福利（GNW），即经济活动对人类物质和精神生活的正负效用的净影响，并将GNW视为广义的绿色GDP。
- Wang Jinnan（2018）认为绿色GDP是通过扣除环境污染损失成本和生态破坏损失成本后的GDP基础。
- 《中国环境经济核算研究报告2005-2006》提出，绿色GDP是扣除资源消耗和环境污染成本后的GDP。
- 近的学者认为，绿色GDP是另一种经济增长指标，它包含了经济增长对环境的影响，包括自然资源耗竭和环境退化（Stjepanovič, S., Tomić和D.等人，2019）。尝试从资源和环境角度构建中国绿色GDP核算系统，发现其反映了生态质量和环境改善所带来的效益（Cai 2022）。能源与绿色GDP之间的更大联系现已得到确认（ŠKARE和M. 2020）。
- 本文从墨西哥和美国（已实施绿色GDP核算系统）获取相关数据进行进一步研究。
- 为了全面评估一个国家经济发展的健康状况，环境因素被添加到原始GDP中。如表1所示，基于SEEA，本文从三个方面考虑环境因素的影响，并设立了三个指标（环境退化治理成本（RCED）、自然资源消耗成本（CNRC）和绿色经济量（AGE））来建立GGDP模型（表1）。其中，RCED可分为废水处理和废气处理，CNRC可分为能源、土地和森林覆盖面积，AGE可分为太阳能、风能和水电。为了避免短期波动和其他事件对数据准确性的影响，并反映经济发展的长期趋势，本文以5年间隔计算2000年、2005年、2010年、2015年和2020年的GGDP值，并分析其可能的影响。
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- 最终，本文选择了最新的《环境经济核算系统-2012》（SEEA-2012）。使用该系统进行环境资源核算的主要步骤是计算RCED、CNRC和AGE。
- RCED代表一个国家在一段时间内控制污染物的成本。它可以分为两部分：水污染控制成本和空气污染控制成本
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$C_{RCED}=\sum_{j=1}^n(Q_j*F_j)$ 其中Qj是第j部分需要治理的总量，Pj是第j部分治理的市场单价
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- CNRC代表一个国家在一段时间内消耗的自然资源的价值。它可以分为三个方面：森林资源消耗、土地资源消耗和能源消耗。
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$C_{CNRC}=\sum_{j=1}^n(Q_j*P_j)$ 其中Qj是资源j的总消耗量，Pj是资源j的市场单价
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- AGE代表一个国家在一段时间内从可再生能源中获得的经济效益。然后根据风力发电、太阳能发电和水力发电计算AGE。
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$C_{AGE}=P_E*\sum_{k=1}^nE_k$ 其中PE表示电力的市场单价，Ek是第k部分可再生能源发店的总量
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- 在核算绿色GDP时，国民经济活动如何影响环境是主要的考虑点，这些影响包括核算自然资源消耗和环境污染退化。如表2所示，本文认为在核算绿色GDP时，有必要核算环境退化治理成本（RCED）、自然资源消耗成本（CNRC）和绿色经济量（AGE），因为这些因素反映了一个国家或地区的实际国民总财富。在本论文中，绿色GDP主要从RCED、CNRC和AGE三个方面进行计算，以便通过这三个方面调整所选国家的总产出，从而获得绿色GDP核算系统的模型。
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- 为了确定GGDP与哪些因素相关，本文使用皮尔逊相关系数进行相关性分析。皮尔逊相关系数的计算公式如下：
$\rho_{X,Y}={{\sum_i^n(X_i-\bar X)(Y_i-\bar Y)}\over{(\sum_i^n(X_i-\bar X)^2\sum_i^n(Y_i-\bar Y)^2)^{1\over 2}}}$ - 根据计算的相关性结果（图1），可以发现人口、二氧化碳排放、森林覆盖率和不可再生能源资源与GGDP的相关性较高，而年平均温度与GGDP的相关性较低。因此，我们认为这些因素与GGDP之间存在一定的联系。图表显示了中国这些因素之间的相关性。
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- 在各种机器学习算法中，新兴的随机森林（RF）算法由Leo Breiman和Cutler Adele于2001年提出，被认为是分类和回归中最准确的预测方法之一
- 在机器学习中，随机森林是包含多个决策树的分类器，其输出类别由单个树输出的类别的模式决定。它可以产生高精度的分类器，即使大部分数据丢失也能保持准确性。
- 本文选择了2000-2020年期间两类国家（发达国家和发展中国家）的五种因素（人口、二氧化碳排放、森林覆盖率、不可再生能源资源和年平均温度）的数据来拟合GGDP。发现它们的$R^2$ 值在[0.80,0.95]范围内，表明拟合良好。中国数据的$R^2$为0.93，美国为0.89。因此，本文得出结论，这五个因素很好地解释了GGDP，表明GGDP可以反映环境状况。相对而言，这五个因素对中国的GGDP有更好的解释。
- 二氧化碳是衡量生态环境可持续发展的重要指标。大气中的二氧化碳正在增加，并且由于温室气体的变暖效应，在全球气候变化中引起了相当大的关注。同时，它也可以用来比较一个国家在分别以GDP和GGDP作为国民经济指标时的环境状况。因此，下面有一个三维散点图来分析三者之间的关系。
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- 从图2可以清楚地看出，这些点没有聚集，表明二氧化碳排放对GDP和GGDP的敏感性非常大。
- 灰色预测通过识别系统因素之间发展趋势的不同程度进行相关性分析。生成和处理原始数据以找到系统变化的规律，并生成具有强规律性的数据序列。然后建立相应的微分方程模型来预测事物的未来发展趋势。
- 假设时间序列$X^{(0)}$有n个观测值，$X^{(0)}=[X^{(0)}(1),X^{(0)}(2),...,X^{(0)}(n)]$,通过累加法生成新的序列$X^{(1)}=[X^{(1)}(1),X^{(1)}(2),...,X^{(1)}(n)]$
- 然后GM(1,1)模型的建立是通过以下公式进行的：${dX^{(1)}\over dt}+adX^{(1)}=\mu$ a是发展系数，$\mu$是灰色作用量
- 假设$\vec a$为待估计的参数向量，可以通过最小二乘法求解得到：$\vec a=(B^TB)^TB^TY_n$
- 通过求解微分方程可以得到预测模型$\vec X^{(1)}(k+1)=[X^{(0)}(1)-{\mu \over a}]e^{-ak}+{\mu\over a}\ \ ,k=0,1,2,...,n$
- CRITIC的基本思想是使用两个参数：相关系数和标准差来确定指标的客观权重。本文参考Žižovič等人和M.等人的方法，使用重复实验法计算指标的内外权重。
- 在CRITIC权重法中，通过对比强度和冲突来衡量各指标之间的客观权重。标准差表示指标的对比强度，代表同一指标评估方案之间的数值差异大小。标准差越大，表明方案之间的数值差异越大。例如，两个指标之间存在强正相关，表明这两个指标之间的冲突较低。为了消除不同维度对评估结果的影响，需要对每个指标进行无量纲处理。即
$X_{ij}={X_{ij}-X_{min}\over X_{max}-X_{min}}$ - 然后计算指标对比强度的偏差形式
$S_{j}=({\sum_{i=1}^n(X_{ij}-\bar X_{j})^{2})\over n-1})^{1\over 2}$ $X_j={1\over n}\sum_{i=1}^n X_{ij}$ - 然后计算指标相关系数
$R_j=\sum_{i=1}^p(1-r_{ij})$ $C_j=S_j\times R_j$ - 最终得到指标的权重为
$W_j={C_j\over \sum _{i=1}^pC_j}$
- 为了扩大模型的适用范围，本文没有选择直接使用收集的数据计算2016-2020年的GGDP，而是通过灰色预测模型进行预测。因此，可以通过过去的GGDP预测未来的GGDP趋势
- 作为经济状况的指标，增长率的计算至关重要。考虑到研究的全面性和便利性，本文选择了美国（已采用GGDP的发达国家）、墨西哥（已采用GGDP的发展中国家）和中国（尚未全面实施GGDP的发展中国家）的数据进行分析。
$GDP_{GR}={GDP(t)-GDP(t-1)\over GDP(t-1)}$ $GGDP_{GR}={GGDP_(t)-GGDP(t-1)\over GGDP(t-1)}$ - 使用增长率公式计算了美国（图3）、墨西哥（图4）和中国（图5）的GDP和GGDP增长率。结果如下图所示。
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- 从上述图表可以看出，三个国家的GDP和GGDP大致在同一方向上波动，总体而言，GGDP的增长率并不比GDP差。从增长率的角度来看，在全球范围内使用GGDP替代GDP不会造成严重损害。
- 由于GGDP是在考虑环境因素后得到的GDP，因此一个国家的GGDP越大，其经济状况与可持续发展理念越一致。当GGDP小于GDP时，GDP与GGDP之间的差异越小越好。本文设定了一个指标来衡量不同国家为环境保护所做的努力，称为差异贡献，设定过程如下：
$DP(i)={GDP(i)-GGDP(i)\over GDP(i)}\times 100%$ $TD=\sum_{i=1}^3DP(i)$ $DC(i)={DP(i)\over TD}$ - DP(i)是第i个国家的差异百分比，TD是三个国家的总偏差，DC(i)是第i个国家的差异贡献。
- 如图6所示，三个国家的GGDP在大多数年份都小于GDP，这意味着当前的绿色经济无法覆盖自然资源消耗成本和环境治理成本。此外，美国和墨西哥的差异贡献波动较小，保持在一个相对稳定的水平。另一方面，中国的差异贡献从高到低波动，不够稳定。根据国情分析，本文认为美国和墨西哥较早注意到环境因素对经济的影响，并开始使用GGDP来衡量经济健康状况，因此差异百分比相对稳定。然而，中国目前尚未在全国范围内普及GGDP，因此差异百分比会有较大波动。
- 使用相同的方法分析世界其他国家，发现GGDP通常小于GDP，并且具有更长期的影响。
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- 在研究GGDP对全球减缓气候变化的影响时，本文将讨论分为发达国家和发展中国家。分别计算发达国家和发展中国家的GGDP，比较发达国家和发展中国家之间GGDP的差异和共性，并通过图表分析GGDP对气候的影响。
- 以发达国家中的美国和发展中国家中的中国为例。二氧化碳水平是气候变化的主要原因之一。因此，我们通过分析GGDP对二氧化碳排放的影响，初步分析GGDP对减缓气候变化的影响。
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- 如图7所示，美国和中国的二氧化碳排放量最初随着GGDP的增加而增加。随后，二氧化碳排放量与GGDP成反比。GGDP越大，二氧化碳排放量越少。可以知道，GGDP对环境的影响可能会滞后，因此本文认为先增加后减少的现象是合理的。该模型具有长期依赖性，短期内看不到显著的碳减排变化。综上所述，可以推断采用GGDP可以减缓全球气候变化，但需要等待一段时间。
- 通过上述分析，已知森林覆盖率、二氧化碳排放和年平均温度与GGDP有很强的关系。为了比较美国、墨西哥和中国的森林覆盖率和二氧化碳排放量，本文将三个国家的森林覆盖率和二氧化碳排放量数据可视化，如下图所示：
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- 如图8所示，美国和墨西哥的森林覆盖率大于中国，其二氧化碳排放量普遍小于中国。因此，这为GGDP替代GDP有利于减缓气候变化和可持续经济发展的现象提供了依据。
- 此外，反对改变现状的潜在原因是：首先，环境保护是一场持久战，需要一代又一代人的不懈努力。其次，环境保护见效慢，自然环境无法立即改善。第三，GGDP对减缓气候变化具有滞后效应。在使用GGDP作为经济衡量指标的前三到五年内，经济和自然环境的健康状况不会有显著改善。
- 上述结果展示了观察国家（美国、中国和墨西哥）传统GDP衡量值与计算的绿色GDP衡量值之间的百分比差异，作为与GDP的偏差。从上述结果可以得出结论，中国的环境影响最为严重，平均差异为5.02%，远大于美国的0.87%。因此，选择中国作为我们探索的对象可以更清楚地揭示GGDP对一个国家的影响。此外，众所周知，中国是世界上最大的发展中国家，该对象可以作为许多发展中国家的案例研究，并且是具有泛化能力的实证分析。
- 近年来，中国经济在实现快速发展的同时，也面临着自然资源高投入和高消耗的问题，从而制约了其可持续发展。根据中国2005-2020年的统计数据，使用环境经济综合核算系统计算了可持续发展背景下的GGDP。结果如下图所示：
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- 以空气污染控制为例，首先使用CRITIC权重法计算终端分支（CO₂、SO₂和O₃）的子指标权重。在这种情况下，空气污染控制的得分是次要指标乘以计算出的权重然后求和。
- 通过第一次CRITIC权重法处理数据后，可以得到每年三个主要类别指标（RCED、CNRC和AGE）的得分。进一步通过CRITIC权重法对它们进行加权，得到表3中的结果：
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- 公式如下： GGDP=GDP−0.2604RCED−0.2443CNRC+0.4953AGE
- 如表3所示，AGE的权重最大，这意味着AGE受GGDP的影响更强。因此，从新能源相关信息开始，预测将发生的变化。
- 为了比较清洁能源与传统不可再生能源，对2005-2015年的统计数据进行了五年灰色预测。为了展示结果，绘制了以下聚类条形图：
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- 如图10所示，新能源的趋势都是上升的。然而，传统不可再生能源中，除了天然气外，其他能源的增长速度较慢，甚至呈现下降趋势。
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- 如图11所示，本文转向老龄化现象，讨论GGDP对中国可能产生的影响。自然环境孕育了人类，当环境变得更好时，生活质量也会提高。这解释了为什么发达国家老龄化人口多年来一直在增加，且年增长率高于发展中国家。中国的老龄化人口处于世界的中上水平，公民对环境的日益增长的需求使得采用绿色经济发展计划变得紧迫。总体而言，从GDP转向GGDP可以在减缓气候变化方面发挥作用，并缓解中国当前的困境。
- 首先，基于环境和经济数据，本文在实践背景下开发了GGDP核算系统的模型，并考虑了该系统对不同发展状况国家的不同影响。在全球生态方面，采用GGDP核算系统可以减缓全球气候变化。在经济方面，GGDP核算系统对国家经济的益处是长期且可持续的，但在短期内看不到显著的收益。
- 其次，考虑到气候减缓的全球预期影响，我们通过发展状况和GGDP的采用情况探讨了三个国家的具体案例。在美国（发达国家）和墨西哥（发展中国家）都采用了绿色GDP核算系统的情况下，它们的经济健康状况相对稳定，并且较早注意到环境因素对经济的影响，相比之下，中国的情况则有所不同
- 展望未来，中国的基本国情决定了中国现代化道路的选择。同时，这也决定了实现中国现代化道路必须选择绿色现代化，即人与自然和谐的现代化。在GGDP的未来发展中，国家将更加关注清洁能源，清洁能源不仅可以在保护环境的同时带来可观的收入，还能为子孙后代创造一个更绿色的全球环境。本文还考虑了传统不可再生能源数据的未来趋势，我们可以看到天然气仍将是人们常用的能源来源。但为了更好的可持续性，人们将逐渐减少煤炭等能源的使用，期待找到另一类更好、更绿色的替代能源。