技术创新、公共卫生公平性与治理在塑造七国集团可持续发展未来中的相互作用

摘要

本研究表明，在七国集团国家中，治理是技术、健康公平与可持续性这一协同三元组的关键调节因素。研究揭示了一种倒U型关系，表明整合性、长期性的战略对于协调这些要素以实现具有韧性的进展至关重要。

摘要

本研究探讨了技术创新、公共卫生公平性和治理质量之间的相互依赖关系，及其作为G7经济体可持续发展催化剂的作用。通过采用包括截面自回归分布滞后模型（CS-ARDL）和面板回归模型在内的稳健实证方法，分析利用纵向数据揭示了短期与长期关系的内在机制。研究结果表明，这三个因素构成了一种协同三元关系，其中治理质量作为关键调节变量，能够放大数字基础设施的积极影响。一项新发现是可持续发展绩效与其成果之间存在倒U型关系，表明其边际回报递减。研究进一步证实，公共卫生和劳动力市场效率是实现长期韧性的基本投入要素。核心启示在于，孤立的政策干预措施是不足的；实现可持续发展需要综合战略，有意识地将技术进步与制度实力和人力资本投资相协调。本研究提供了一个新颖的实证框架，有助于理解塑造发达经济体可持续发展路径的非线性与条件性互动机制。

引言

实现可持续发展是21世纪最重大的挑战，这一复杂目标要求协调经济进步、社会包容与环境保护¹。对于七国集团（G7）这一具有重大全球影响力的发达经济体而言，如何应对这一挑战，是其在多重危机时代领导力的关键考验²。当前多重危机交织的格局——气候紧急状态³、疫情带来的破坏性后果以及第四次工业革命的快速变革——暴露出单一领域应对措施的不足，凸显了构建整合性框架以应对系统性相互依赖关系的迫切需求^4,5。技术创新被视为实现可持续发展目标（SDG）的关键驱动力⁶，能够提供使经济增长与环境损害脱钩、促进人类福祉的工具⁷。人工智能与大数据可优化可再生能源系统，而物联网（IoT）与循环经济模式则有望实现资源利用效率的根本性提升⁸。同时，数字健康与人工智能诊断技术有望彻底改变医疗可及性与服务质量⁴。然而，技术与可持续发展之间的关系并非确定无疑⁹。相同的技术也可能加剧社会偏见、加深数字鸿沟，并产生新的环境足迹，这表明其最终影响取决于引导其应用的社会框架¹⁰。

这一偶然性要求将公共卫生公平作为可持续发展的基石和评估基准。健康公平，即实现全民最高健康水平，是社会可持续性的核心组成部分，也是经济韧性与稳定的前提条件¹¹。新冠疫情鲜明地揭示了由社会经济和结构性决定因素所导致的不平等健康结果如何削弱人力资本与社会凝聚力¹²。因此，卫生领域的技术进步必须与公平目标内在关联；否则，它们可能成为加剧不平等的工具，从而动摇可持续社会的根本基础¹³。治理是连接技术与公平的关键中介机制，它主动构建二者之间的互动关系¹⁴。治理涵盖特定的制度、规则和流程，这些要素可能促进或阻碍技术在实现公平目标方面的潜力¹⁵。在多重危机背景下，治理若要有效，就必须具有变革性，超越孤立且被动的模式。其关键属性包括确保技术伦理发展的监管质量、实施促进公平政策的政府效能，以及通过强有力的公共问责机制将公民社会纳入决策过程¹⁶。通过此类机制，治理可使创新与社会需求保持一致，例如引导人工智能投资用于减少而非加剧医疗不平等。尽管现有文献已分别认识到技术、公平¹⁷和治理的重要性，但在具体分析三者作为整合三元体的协同互动方面仍存在显著空白，尤其是在七国集团（G7）背景下¹⁸。先前的研究，如Kickbusch等人¹⁹ 关于治理的研究以及Işık等人²⁰ 关于系统性挑战的研究，往往将这些要素并列讨论，而非深入考察它们之间精确且递归式的关联。本研究旨在填补这一空白，提出一个严谨的概念模型，明确揭示变革性治理如何中介技术与公平之间的关系。随后，本研究将该框架应用于评估G7国家的政策，主张可持续发展并不依赖于单一推动因素，而是取决于三大领域的战略性协同联动²¹以及G7经济体从1990年至2022年的GDP增长轨迹。美国始终展现出最大的经济体量和最高的预测GDP，显著领先于其他国家（图1）。图表显示，所有成员国总体呈上升趋势，尤其在21世纪初之后增速加快，但增长率存在明显差异。在观察期内，日本和意大利的增长模式相较于其他成员国相对平缓。

文献综述
坚实的文献基础表明，可持续发展的追求本质上是一个复杂且非线性的过程，挑战了过去简单化、以增长为中心的范式²²。尽管布伦特兰委员会的定义仍具有基础性地位，当代学术研究 increasingly 将可持续性视为一种“棘手问题”（wicked problem），其特征是存在相互冲突的价值观、科学上的不确定性以及无法避免的权衡取舍²³。由于历史排放量高和消费模式的影响，发达国家在推动经济活动与环境破坏脱钩的增长模式方面负有更大的责任²⁴。然而，现有文献揭示了一个显著的空白：倾向于将实现这一转型的关键推动因素——技术、公平与治理——进行相对孤立的分析，从而低估了它们之间协同作用的关键性²⁵。关于技术进步的讨论中存在一种根本性的张力，即技术乐观主义与对社会—技术系统的批判性审视之间的对立²⁶。支持者认为，第四次工业革命为实现可持续发展目标（SDGs）提供了前所未有的工具包，人工智能和大数据有望优化资源利用效率、加速清洁能源转型，并推动循环经济模式的发展²⁷。然而，文献中一股批判性思潮强烈质疑这种决定论观点，认为技术并非中立的解决方案，而是嵌入了价值观和权力结构的社会产物²⁸。数字鸿沟的概念已从单纯的接入差异扩展至技能、使用方式和应用成效方面的差距，有可能催生新型的、由技术强化的不平等形式²⁹。此外，数字化本身带来的环境足迹——从数据中心的高能耗到硬件制造所需的矿产开采——构成了一个潜在的悖论，即可持续性解决方案反而可能加剧环境问题³⁰。

与此同时，公共卫生领域的文献经历了关键性扩展，超越了单纯的生物医学视角，转而采用以健康的社会决定因素（SDH）为基础的健康公平视角³¹。新冠疫情为这一框架提供了残酷的实证验证，表明收入、种族和住房方面既有的社会不平等如何转化为显著差异的健康结果和医疗服务获取机会³²。其中的关键认识在于，健康公平并非发展的次要结果，而是社会韧性和经济稳定的基础性前提³³。一个饱受可预防疾病困扰且服务获取机会不平等的人群，无法构成一个富有生产力或可持续的社会。当代学术研究将可持续发展视为一种复杂的“棘手问题”，超越了线性的、以增长为中心的发展模式³⁴。对七国集团（G7）国家而言，这要求探索创新路径，使经济活动与环境损害脱钩，而这一任务因人们倾向于将技术、公平与治理等核心推动因素孤立分析，而非视为相互关联的系统，而变得更加复杂³⁵。因此，深入探讨治理理论至关重要，因为适应性、多中心性和协作性治理模式为管理复杂的社会-技术转型提供了必要框架，将监管质量和公共问责直接与实际成效相联系^36,37。关于技术的讨论正体现了这种受治理整合的迫切需求。该领域充满技术乐观主义与社会-技术批判之间的张力，凸显了人工智能等创新虽有望提升效率，却也可能固化社会偏见并加剧数字鸿沟³⁸。这种潜力受到治理的调节：治理决定了相关政策是减轻数字化的环境足迹，还是任其损害可持续发展目标³⁹。同样，以健康社会决定因素为基础的公共卫生文献，也将公平视为社会韧性的基础性投入⁴⁰。疫情残酷地揭示了结构性不平等如何转化为健康结果差异，使得技术治理——例如确保远程医疗缩小而非扩大服务可及性——成为健康公平的直接决定因素⁴¹。因此，文献表明，健康公平既是技术治理的目标，也是衡量其成效的基准，突显了二者之间不可分割且协同作用的关系⁴²。关键词共现网络揭示了可持续发展文献中的主要研究主题。中心驱动节点连接着生态系统和能源消耗等主要聚类，体现了该领域的多学科性质。若干明确的主题群组浮现出来，包括公共卫生（COVID-19、健康公平）以及城市-工业系统（城市化、工业发展）。该网络强调了可持续性研究中环境、社会与经济因素之间紧密且相互关联的关系（图2）。

正是在这些张力的交汇点上，治理相关文献变得至关重要。传统、等级化和部门化的治理模式在应对跨领域的可持续性挑战方面存在不足，这一点已得到广泛认可⁴³。作为回应，学术研究的重点已转向适应性治理、多中心治理以及多方利益相关者合作等概念，强调协作、学习与灵活性⁴⁴。关键的治理挑战在于引导技术创新走向公平的结果。这不仅需要安全与伦理方面的监管框架⁴⁵，还需要能够塑造创新路径的前瞻性政策。尽管现有文献承认这些挑战之间的相互关联性，但相关分析仍主要局限于单一领域，将技术、公平与治理并行考察，而非深入探究它们之间递归性、系统性的相互作用。本文通过应用一种整合性的、以治理为中介的分析框架，实证研究七国集团（G7）国家的政策如何促进或阻碍技术创新与健康公平目标之间的协同一致，从而对可持续转型中的系统协调性提供一种新颖的评估。

方案

本研究采用全面的实证策略，探讨1990年至2022年间七国集团（G7）国家中技术创新、公共卫生公平性、治理能力与可持续发展之间的相互关联动态。分析使用了先进的面板数据技术，包括截面自回归分布滞后模型（CS-ARDL）和共同相关效应均值组模型（CCEMG），这些模型被选用来有效应对经济体之间的截面依赖性和斜率异质性。初步检验确认了数据的平稳性，并确立了核心变量之间存在长期协整关系。该方法论为厘清短期与长期关系以及检验所提出的协同三元结构提供了严谨的分析框架。

理论背景与实证策略
向可持续发展的转型要求发达经济体进行深刻的社会结构变革，尤其是在气候变化和环境退化压力日益加剧的背景下。七国集团（G7）国家的发展历程长期依赖于对自然资源的高强度开采与消耗型经济模式，这种发展路径本质上是不可持续的。为此，政府干预变得至关重要，主要体现为旨在实现经济增长与生态破坏脱钩的产业政策。这些干预措施包括制定资源保护强制性规定、推动创新性生产技术以减少排放并确保符合监管要求，以及战略性地将能源系统转向地热能等可再生能源，以替代化石燃料。因此，核心挑战在于协调推进一种结构性变革，使经济目标与地球生态边界相协调。

为了理解这一转变，经济复杂性视角具有指导意义。该视角认为，一个国家的经济实力源于其利用先进知识和专门能力生产复杂产品与服务的能力。然而，这种复杂性与环境可持续性之间的关系并非确定不变。正如一国的可持续发展指数（SDI）可被建模为其多要素生产率的函数（β = MFP/SDI），揭示出一种关键的张力关系。一方面，复杂的工业发展（SDI）可能通过资源消耗和废弃物产生加剧环境退化，这对那些依赖传统、资源密集型制造业的经济体尤为突出。另一方面，同样的经济复杂性也可引导至绿色产业战略，推动应对环境挑战的技术创新，并满足日益增长的可再生能源需求。本概念研究模型描绘了驱动可持续发展的核心构念之间的相互关系。该模型将技术创新、公共卫生和治理质量定位为直接影响更广泛系统的直接子要素。这些因素与环境可持续性和经济复杂性等核心概念相互关联，而后者又与自然资源和环境退化相联系。该框架最终形成一个实证模型方程，将这些关系整合为一个可检验的分析结构（图3）。

实证模型
本研究旨在考察自然资源、环境退化、治理质量（GQ）与七国集团（G7）国家经济复杂性之间的关系。为此，我们提出以下实证模型。

   (1)

设 PH 表示自然资源丰裕程度，GQ 表示治理质量，LME 表示经济发展水平，DI 表示数字基础设施状况，SDI 表示经济复杂性，TI 表示技术创新程度。我们对统计信息采用对数形式，以确保结果的精确性和统计稳健性。

变量的构建
我们旨在收集1990年至2022年间七国集团（G7）国家环境退化与数字基础设施、治理质量、自然资源开发、经济复杂性和经济发展等因素之间相关性的实验数据。相关信息见表1。Atlas Media数据库提供了人均LME（2017年不变美元）、治理质量（中学入学人数）、经济复杂性以及自然资源方面的信息。数字基础设施的综合指标由金融机构的深度、可及性和效率决定。新的TI综合指数包含CH4、PM2.5、N2O、CO2和GHG1排放。因此，DI和TI可表示为：

 (2)

 (3)

此外，本研究的变量及其描述见表1。环境库兹涅茨曲线（EKC）理论纳入方程4的过程可简要描述如下：

  （4）

初步检验
实施这一务实方法的第一步是分析表现出截面依赖性的实证数据集。未知的共同冲击、全球化以及无法界定的残差依赖性均可能导致截面依赖性（CSD）的存在。此外，CSD估计有助于阐明社会网络互动和未知的共同冲击。精确的CSD估计可消除错误和有偏的参数，从而获得高效且一致的实证结果。当前研究中采用的检验方法包括Pesaran标准化LM检验、Breusch-Pagan LM检验、偏差校正的标准化LM检验以及Pesaran CSD检验。其中，Breusch-Pagan LM检验是最早被广泛认可的可靠检验方法之一，由Breusch和Pagan⁴⁶提出。LM统计量按公式（5）计算如下：

   (5)

 (6)

在给定的方程中，̂ρ2ij、T 和 N 分别表示残差的截面相关性、时间变量以及面板数据中截面单元的总数。然而，收集具有大量截面单元的实证数据并不现实。为解决这一局限性，Pesaran⁴⁷ 提出了缩放后的 LM 检验（scaled LM test）概念。

  (7)

Pesaran 提出的 LM 检验在样本量（T）小于变量个数（N）时会出现偏差。因此，可采用另一种使用公式（8）进行评估的 CSD 检验：

  (8)

确定 CSD 后，我们采用 SH 检验来分析斜率的变异性。该检验特别适用于面板数据集，因为它考虑了截面依赖性（CSD），其数学表达式可表示为：

   (9)

   (10)

单位根与协整检验
本研究采用第二代单位根检验方法评估数据的平稳性特征。在数据分析过程中，CADF单位根检验考虑了结构突变的影响，并在时间效应影响每个截面单元的基本假设下进行初步检验，该检验可应用于 T > N 和 N > T 两种情形。除CADF检验外，我们还采用了CIPS单位根检验方法，该方法主要通过增加滞后阶数并利用CADF对数据集的初始变化进行估计，以分析单位根特性。在确定变量的平稳性特征后，采用Westerlund协整检验来考察数据变量之间的长期关系。Westerlund方法的核心思想是通过判断每个指标 individually 或整体指标集是否存在误差修正机制，来检验协整关系。协整关系在长期和短期中均表现出显著的动态变化。该方法同时纳入了变量间的相关性结构。

扩展决定因子的计算
CS-ARDL、CCEMG 和 AMG 在当前研究中被用作分析策略的主要组成部分。首先，本文采用 CS-ARDL，因为该方法是一种有效的计量经济学方法，能够同时处理短期和长期的截面依赖性（CSD）以及斜率异质性。由于 CS-ARDL 在变量以混合顺序组合时仍具有可靠性，因此对于获得最佳结果至关重要。最后，该方法通过使用截面平均值克服了实证模型中的内生性问题。该方法体系包含对截面依赖性（CSD）和拉格朗日乘子（LM）的初步检验。核心分析策略采用自回归分布滞后（ARDL）模型，以捕捉短期和长期动态。此外，还结合使用两种稳健估计方法——共同相关效应均值组（CCEMG）和增强型均值组（AMG），以考虑面板数据中的异质性和共同因子（图4）。

Eberhardt 和 Bond⁴⁸ 提出了 AMG 方法，该方法利用典型的动态效应来规避截面依赖性问题。这一策略与 CCEMG 类似，旨在解决面板数据统计中的相关问题。统计学家认为，AMG 是一种常见的动态机制，而 CCEMG 则被视为一种干扰。此外，CCEMG 通过计算相互依赖变量之间的线性关系以及不同截面的平均值，再利用回归分析来估计各个参数。相比之下，AMG 包含两个阶段，用于评估未观测变量的共同动态效应：首先估计每个回归组的斜率参数，然后将虚拟效应加入到混合 OLS 中。最后，为了确定变量之间的长期因果关系，我们还选用了 Dumitrescu 和 Hurlin 因果关系检验。我们倾向于使用该方法，因为它适用于非平衡面板，且可用于 N > T 以及 N \ T 的情形，同时能够预测横截面依赖性（CSD）和异质性。

结果

描述性统计
描述性统计分析为解释实证模型和评估数据集的特征提供了关键基础。在检验因果关系之前，必须考察变量的集中趋势、离散程度以及分布特征。本研究中，关键变量技术进步（TI）、劳动力市场效率（LME）、可持续发展指数（SDI）、公共卫生（PH）、治理质量（GQ）和数字基础设施（DI）的汇总统计结果揭示了重要信息（表 2）。TI和PH等变量的均值与中位数之间存在显著差异，同时标准差较高，表明数据存在明显的偏态分布和异常值，可能反映了G7国家在研究期间发展水平和政策重点上的异质性。此外，相关性分析结果见表 3。

斜率异质性检验
斜率异质性检验至关重要，因为它用于检验解释变量与被解释变量之间的关系在不同截面单元（即国家）之间是否存在差异。该检验的重要性在于验证模型假设的合理性；如果存在异质性却被忽略，采用混合估计方法可能导致估计结果出现偏误且不一致（表 4...

讨论

本研究的实证结果提供了有力且多维度的证据，表明七国集团（G7）经济体的可持续发展路径由一个涉及技术创新、公共卫生公平性和治理质量的复杂且相互依赖的系统所推动。分析证实，这些因素并非孤立的驱动力，而是作为协同作用的三元组合共同发挥作用，其相互作用从根本上塑造了发展成果。技术进步与可持续发展绩效在长期中表现出强健且具有统计显著性的系数，凸显了技术作为可持续性引擎的关键作用。然而，研究发现可持续发展存在倒U型关系，这一关键细微之处表明，此类举措的回报面临边际收益递减。这些发现挑战了线性假设，并暗示存在一个最优投资水平，超过该水平后政策努力可能遭遇效果下降，甚至产生不利的权衡，这对旨在最大化资源分配效率的决策者而言至关重要。本研究最深刻的洞见在于技术影响的条件性。尽管数字基础设施的直接影响为正，但程度有限；其真正的催化潜力只有在有效治理的条件下才能被释放。数字基础设施与治理质量之间交互项的显著正向系数强有力地表明，制度质量发挥着关键的调节作用，能够放大数字化带来的效益。这一发现与制度理论相呼应，即技术并非万能药，而是一种工具，其有效性取决于治理所提供的监管框架、产权保护和政治稳定性^31,...

材料

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