長三角地區綠色金融與生態環境耦合協調關系評價

張 鑫 張水平

（安徽理工大學經濟與管理學院 安徽淮南 232001）

生態環境，是人類生存與進步的空間[1]，是國家實現經濟可持續發展的重要基礎[2]，保護生態環境在經濟的發展過程中的作用顯得越來越重要。黨和國家對生態文明的高度重視、企業綠色轉型的新發展要求，為綠色金融提供了更加堅定的制度保障和更加廣闊的市場機會。越來越多的地方政府和市場主體高度認可發展綠色金融，并自發踐行責任投資理念。本文選擇對2012-2016年長三角地區內部4個省市的相關指標數據進行處理分析，并對各省市綠色金融和生態環境的發展水平以及綠色金融和生態環境復合系統的耦合協調發展關系進行對比分析。

一、研究方法

（一）指標賦權。熵值法排除了過度依賴主觀感覺而對評價結果產生的負面影響，所以本文選擇熵值法對綠色金融—生態環境復合系統的評價指標進行賦權，然后對2012-2016年長三角地區各省市的綠色發展水平和生態環境水平進行綜合評分。

具體過程如下：

1.計算指標比重。設Ptij表表示t年第j個指標下第i個樣本占該指標的比重，Yij為極差標準化處理后的數據，公式為：

3.計算指標權重。設Wj表示第j指標在綜合評價中的權重，權重越大，對結果的貢獻度越大，公式為：

通過熵值法，可以求得各指標的熵值和權重，從而進一步得到長三角地區綠色金融與生態環境總體的綜合評價值，為進一步分析這兩個子系統的耦合協調關系奠定基礎。

（二）耦合度模型。耦合是指事物之間相互作用、相互影響的關系。耦合度則表示其相互之間影響程度的大小。綠色金融和生態環境兩系統之間的耦合度模型為：

其中，U1、U2分別為式（4）計算得到的綠色金融和生態環境的綜合評價值，C為綠色金融和生態環境的耦合度，取值范圍為[0,1]，C的值越大，則兩系統間的耦合程度越大，反之則越小，C=0時，兩系統之間互不相關。本文借助蔣駿（2018）的做法，將綠色金融—生態環境耦合階段類型分為4種：（1）0

（三）耦合協調度模型。因為耦合度只能判斷兩系統發展的同步性，當綠色金融綜合評價值和生態環境綜合評價值都較低時，耦合度可能較高，導致不能真實反映兩個系統的協調發展水平，所以進一步引入耦合協調度模型，其實質是在不同的發展階段追求綠色金融和生態環境最佳的發展組合。耦合協調度模型具體形式為：

T為復合系統綜合協調指數，a、β為系數，和為1，這里都取0.5，認為綠色金融和生態環境同等重要。在實際中。一般使T?(0,1)，以確保D?(0,1)。本文借助李虹等的做法[3]，將綠色金融—生態環境系統耦合協調度評價分為7個等級（見表1）。

表1 綠色金融-生態環境系統耦合協調度評價標準

二、指標體系與數據說明

（一）評價指標體系的構建。

1.綠色信貸。由于缺失各省年度綠色信貸數據，李虹等主要選取了四大國有銀行以及最早采用赤道原則的興業銀行、浦發銀行的綠色信貸數據，將各省市銀行網點機構占比作為權重，來估算各省市綠色信貸余額。這種方法雖然能夠得到各省市大概的綠色信貸數據，但忽略了綠色融資的配置效率以及綠色資金的錯配問題。所以逆向考慮，選擇高耗能產業利息支出占比（六大高耗能產業利息支出/規模以上工業企業利息支出）作為綠色信貸逆向控制高消耗高污染行業發展表現的指標。

2.綠色證券。本文使用各省市環保企業A股市值占比，即各省環保企業總產值/各省上市企業A股總市值來反映綠色權益融資的發展水平。

3.綠色投資。本文使用各省的環境污染治理投資額/地區GDP來衡量地區對于治理生態環境的投資水平。

4.碳金融。本文使用根據IPCC(2006)中的方法計算出的中國大陸地區30個省直轄市（不包括西藏）的二氧化碳排放量數據作為負向指標來反映碳金融對環境改善的效果。

目前國際上一般使用PSR壓力—狀態—響應模型來衡量生態環境質量的水平高低，能夠從經濟、社會、環境等多個角度綜合反映生態環境的質量水平。

（二）數據來源及處理。本文以長三角地區江蘇省、浙江省、上海市、安徽省為研究對象，研究區間為2012-2016年。綠色金融系統的指標數據分別來源于中國工業經濟統計年鑒、choice金融數據庫、中國環境統計年鑒和人大經濟論壇。生態環境系統相關指標數據來源于國家統計局以及各省市的統計年鑒。

由于各指標的方向和數據的統計口徑不同，為了消除其對實證結果的影響，需要對數據進行標準化，極差法處理后的指標值將介于[0，1]之間。構建矩陣，在這里，m為各省市的個數，n為評價指標的個數。表示在t年第i個省市第j個指標的原始數值，為標準化后的數值分別為t年第j項指標的最大值和最小值。處理過程如下：

三、實證分析

（一）綠色金融與生態環境系統綜合評價。根據上述的研究方法和計算模型，首先測算長三角地區四大省市的綠色金融發展水平和生態環境綜合水平（見表3）。為了更直觀地觀察2012-2016年長三角地區各省市的綠色金融發展水平和生態環境綜合水平的變化趨勢，將表2分析結果繪制成折線圖（見圖1、圖2）。

表2 綠色金融與生態環境評價指標體系

表3 綠色金融—生態環境綜合評價結果

圖1 長三角綠色金融水平發展趨勢

圖2 長三角生態環境水平發展趨勢

（二）綠色金融與生態環境系統耦合協調度測度與分析。通過上述綠色金融-生態環境系統綜合水平的結果，繼續運用耦合度模型和耦合協調度模型對長三角地區綠色金融-生態環境系統的耦合協調發展狀況進行研究（見表4）。

表4 綠色金融—生態環境系統耦合協調關系測度結果

根據圖1的結果顯示，長三角地區各省市之間的發展水平并不完全相同，變化幅度也各不一致，主要在區間[0.031,0.252]之間變化浮動。其中，浙江2012-2016年的綠色金融平均發展水平最高，雖然某些年份有所下降，但始終保持著較高的發展水平；安徽、上海分列2、3位，整體上，綠色金融發展水平都呈現上升趨勢；江蘇2012-2016年的綠色金融平均發展水平最低，且呈逐步下降的趨勢。

在圖2生態環境綜合水平的發展趨勢中，長三角地區生態環境綜合水平在 [0.076,0.255]之間來回震蕩。位列第1、2位的上海和浙江生態環境狀況處在較高的水平，且變化趨勢極為相似，江蘇的環境水平呈略微的下降趨勢，雖然安徽處在第3位，但發展勢頭比較可觀，2016年達到了0.235的水平，非常接近浙江。并且從整體上看，上海、浙江和安徽的生態環境水平都呈現著良好的上升態勢。

2012-2016年長三角地區各省市綠色金融—生態環境系統間的耦合度都在0.45以上，并且地區間的差距較小，兩系統處于磨合階段，此階段綠色金融和生態環境可協調一致發展，綠色金融對生態環境的改善有較好的促進作用；截至2016年，浙江、上海、安徽復合系統的耦合協調度略微大于0.3，處于瀕臨失調階段，綠色金融發展受阻。雖然我國長三角地區綠色金融與生態環境的耦合協調度總體水平較低，但兩系統的綜合協調指數T均呈現增長趨勢，長三角地區的綠色金融和生態環境在未來會趨于良性發展。

四、結論和建議

本文通過構建長三角地區綠色金融—生態環境復合的協調發展評價指標體系，對綠色金融發展水平和生態環境綜合水平進行了測算，并運用耦合度模型和耦合協調度模型，測算了2012-2016年長三角地區綠色金融系統和生態環境系統的耦合度、耦合協調度和綜合協調指數。結果表明：長三角地區綠色金融和生態環境的發展正處于磨合階段，可協調一致發展；但整體的綠色金融水平較低，綠色金融發展滯后；此外，綠色金融和生態環境的發展均呈現緩慢增長的趨勢，綠色金融創新手段對改善生態環境有較大貢獻。

作為國家經濟發展的核心區，未來長三角地區的發展會更加迅速，作用會更加凸顯。目前，長三角地區污染治理投資完成總額不足，并且沒有形成穩定的增長態勢，這從一定程度上說明，當前政府對綠色金融的資金供給不足和綠色投資需求快速增長之間存在較大的矛盾。對此，金融機構要充分執行綠色金融政策，創新綠色金融產品，引導綠色金融市場發展，合理安排資本投資，限制高污染，高能耗以及產能過剩行業的貸款額度。對于政府部門，有必要加大環境保護政策的制定和實施力度，增加地區環保投入，加大環境治理力度，同時建立健全的綠色金融體系實施計劃，促進區域經濟的綠色轉型。