《Frontiers in Environmental Science》：Green energy and the shadow economy: implications for environmental sustainability in G7 countries
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影子经济（Shadow Economy, SE）是经济活动的重要特征，但过度的非正规性可能通过削弱监管合规性而损害环境可持续性。尽管绿色能源（Green Energy, GE）是气候政策与可持续发展的核心，但在发达经济体中，GE、SE与生态足迹（Ecologi
影子经济（Shadow Economy, SE）是经济活动的重要特征，但过度的非正规性可能通过削弱监管合规性而损害环境可持续性。尽管绿色能源（Green Energy, GE）是气候政策与可持续发展的核心，但在发达经济体中，GE、SE与生态足迹（Ecological Footprint, EFP）之间的关系仍未得到充分考察。本研究探讨了1993–2020年间G7国家中GE、SE与EFP之间的关联。方法方面，研究采用横截面增强自回归分布滞后模型（Cross-sectionally Augmented Autoregressive Distributed Lag, CS-ARDL）、矩分位数回归方法（Method of Moments Quantile Regression, MMQR）、均值组估计以及额外的稳健性检验，在考虑横截面依赖性与异质性的同时，考察了短期与长期关联。结果表明，在不同的模型设定下，GE与SE及EFP均呈负相关。研究结果也与一个具有理论依据的正式化渠道相一致，即GE扩张可能与较低水平的影子经济活动相关，进而可能与减少的生态压力相关。讨论部分指出，鉴于数据的观察性特征，研究结果应被解释为条件关联而非确定性因果效应。该研究通过将绿色能源转型、非正规性与生态可持续性纳入统一的G7分析框架，为相关文献做出了贡献，并为推进可持续发展目标7（SDG 7）、目标12（SDG 12）和目标13（SDG 13）提供了基于证据的政策启示。
**一、研究背景与问题提出**
影子经济（Shadow Economy, SE）指在正规监管与报告框架之外运作的非正规经济活动。随着全球经济向更可持续的方向转型，SE与绿色能源（Green Energy, GE）之间的关系日益受到学术界关注。2022年，全球可再生能源约占全球发电量的29%，其中太阳能以每年7%–8%的增速成为增长最快的可再生来源。与此同时，SE在全球经济活动中占据重要份额，约占世界GDP的27%，在发达经济体中约占12%–15%。尽管G7国家具有强大的制度优势，但非正规经济活动的持续存在对这些经济体实现包容性环境可持续性构成挑战。
既有文献对环境影响的解释存在两种竞争机制：去监管效应认为非正规活动通过规避环境标准和监管监测增加生态压力；规模效应则认为非正规活动的劳动密集型特征可能比正规资本密集型生产产生更低的单位排放。尽管已有研究分别考察了SE–生态足迹（Ecological Footprint, EFP）和GE–EFP的关系，但鲜有研究在统一框架内联合考察GE、SE与EFP三者之间的关系，也未将SE视为GE影响EFP过程中的一个正式化渠道。本研究旨在填补这一概念与实证空白：以1993–2020年G7国家为样本，考察GE是否与较低的SE和EFP相关联，并探讨GE、SE与EFP之间的联合关联。G7国家是全球绿色能源创新和环境监管的领导者，但其非正规经济活动仍占GDP的12%–15%，这一制度稳健性与非正规性并存的悖论为研究提供了独特的实证环境。
**二、研究内容与主要结论**
研究发现，GE与SE在短期和长期均呈显著负相关，长期系数表明这一关联相对更强；GE与EFP在各估计模型中均呈一致的负相关；分位数回归结果显示，GE与SE的负相关在SE条件分布的各分位数上均保持显著且稳定。基于以上结果，研究认为GE扩张可能通过直接清洁能源替代渠道和正式化渠道与降低的生态压力相关联，但研究结果应被解读为条件关联而非确定性因果效应。研究结论为推进可持续发展目标7（SDG 7）、目标12（SDG 12）和目标13（SDG 13）提供了证据参考，并为G7国家的绿色能源政策与正式化战略提供了启示。
**三、主要技术方法**
研究采用横截面增强自回归分布滞后模型（CS-ARDL）和矩分位数回归方法（MMQR）作为核心估计技术，辅以均值组估计（MG）、共同相关效应均值组估计（CCEMG）、增强均值组估计（AMG）以及Driscoll–Kraay标准误的固定效应回归作为稳健性检验。研究还使用了Pesaran（2015）横截面依赖检验、CIPS和CADF第二代单位根检验以及Westerlund（2007）面板协整检验。样本为1993–2020年G7国家面板数据，SE数据来自Elgin等（2021），GE和宏观经济控制变量主要来自世界发展指标（WDI），EFP数据来自全球足迹网络。
**四、研究结果**
**4.1 描述性统计与相关性分析**
描述性统计显示，SE和GE的标准差分别为5.8和6.53，表明G7国家间非正规经济活动水平和绿色能源采用存在显著差异。相关性矩阵显示SE与GE呈中等正相关（r=0.24），SE与总储备（TRG）和GDP呈较强负相关。
**4.2 横截面依赖、单位根与协整检验**
横截面依赖检验表明除GE外所有变量均存在显著的横截面依赖性。CIPS和CADF单位根检验显示大多数变量在一阶差分后达到平稳。Westerlund（2007）协整检验及Phillips-Perron、Dickey-Fuller检验均证实变量间存在长期协整关系。
**4.3 CS-ARDL模型：GE与SE**
CS-ARDL估计结果显示，GE在短期和长期均与SE呈显著负相关，长期系数为?0.05。该结果与绿色能源扩张可能通过监管监督、正式融资和制度化投资结构与经济正式化相关联的论点一致。GDP与SE呈正相关，反映收入增长伴随的非正规部门持续存在的结构性压力。误差修正项（ΔECT）为?0.94，表明偏离均衡后的调整速度较快。
**4.4 稳健性检验：MMQR模型**
MMQR结果显示，GE在SE条件分布的所有分位数（Q0.10至Q0.90）上均与SE呈显著负相关，系数从Q0.10的?0.09到Q0.90的?0.10基本保持稳定，表明GE–SE负相关在高非正规性观测中依然存在，支持正式化渠道解释的稳健性。
**4.5 稳健性检验：均值组估计与固定效应模型**
均值组估计显示GE每增加1%与SE下降0.08%相关。固定效应模型在逐步加入控制变量以及采用稳健标准误后，GE的负系数保持一致。Driscoll–Kraay稳健性检验进一步确认GE与SE的负相关（β=?0.074, p<0.01）。
**4.6 稳健性检验：制度因素**
纳入腐败控制（CC）作为制度质量变量后，GE仍与SE呈负相关，且CC在较高分位数上与SE呈负相关，表明更强的腐败控制与更低的影子经济活动相关联。
**4.7 GE与EFP的关联分析**
固定效应模型、均值组估计、共同相关效应模型和增强均值组估计均显示GE与EFP呈显著负相关（系数范围?0.02至?0.04）。GDP、自然资源租金（NRR）和资本形成率（GCGDP）与EFP呈正相关。将GE–SE结果与GE–EFP结果结合解读，研究认为GE的环境相关性可能超越直接的清洁能源替代渠道，还通过正式化渠道与降低的生态压力相关联。
**4.8 稳健性检验：GE来源与EFP**
使用太阳能（SLENG）、风能（WDENG）、水能（HDENG）和总可再生能源发电量（RENGT）作为替代GE指标，结果表明太阳能和风能与EFP显著负相关，水能则不显著——这可能源于水能的技术、地理和环境约束以及成本因素。总可再生能源发电量和绿色能源发电量（GEG）均与EFP负相关，进一步支持核心结论。
**五、讨论与结论**
研究者在讨论部分强调，GE–SE–EFP关系的解读应保持谨慎：虽然CS-ARDL、MMQR及多种稳健性检验均提示GE与SE和EFP存在稳定的负相关，但观察性数据无法排除未观测制度变革、政策冲击和技术变化等混淆因素，因此结果为条件关联而非因果效应。结论部分指出，棕色能源（化石燃料）在缺乏充分环境保障时显著加剧生态退化，而GE通过扩大清洁能源供给支持环境质量。G7国家的证据表明，GE与EFP和SE均呈负相关，绿色能源扩张可能同时惠及环境可持续性与经济正式化——前提是得到问责制度和有效监管框架的支持。研究的三个主要贡献是：提供G7背景下SE与EFP平均净关联的证据；将SE概念化为GE影响EFP的理论驱动正式化渠道；揭示GE–SE关联的条件分布异质性。研究建议G7国家采用情境敏感的政策组合，将可再生能源部署与包容性制度发展相结合，具体措施包括制度化合规激励体系、将可再生能源补贴与正式就业要求挂钩、支持劳动力转型计划以及发展包容性采购和公私伙伴关系。未来研究可借助准实验设计、外部工具变量或面板结构方程模型来更明确地识别因果路径，并将分析扩展至更广泛的国家样本和更长的时间跨度。
