基于熵權Topsis法的全國各省綠色金融發展水平測度分析

鄧官彬　譚文倩　丁昱辰

摘要：文章基于綠色投資、綠色信貸、綠色保險、政府支持和工業發展五個維度構建評價指標體系，運用MATLAB和SPSS軟件，根據熵權Topsis法對2012-2021年我國30個省份的綠色金融發展水平進行測算，并從地區、省市和五個維度三個角度探究全國和各省市的綠色金融發展趨勢。結果表明，綠色投資、綠色保險和政府支持是影響我國綠色金融發展的主要因素，而綠色信貸和工業發展為次要因素；近幾年來，東、中、西部三大地區的綠色金融發展水平逐年降低，全國層面的發展水平大體上呈現出下降的趨勢；我國存在明顯的地區間差異，其中西部地區的發展水平最高，中部地區相對較低；地區內各省市綠色金融發展水平較大的差異影響了我國綠色金融水平的均衡發展。

關鍵詞：綠色金融；TOPSIS熵權法；時序變化；空間格局；MATLAB

一、引言

綠色發展不僅是當前我國經濟轉型的必然選擇，而且是滿足不斷優化生態環境需要的必經之路。其中，綠色金融在綠色發展中扮演著極其重要的角色。研究表明，目前我國綠色金融發展尚未成熟，各省份發展水平測度存在明顯差異，而綠色金融發展的失衡在一定程度上勢必會減緩我國經濟綠色低碳轉型的進程。基于以上分析，本文從各地區、各個省份、五個維度三個方面來具體分析30個省份的測度，希望對均衡各省份綠色金融發展水平具有積極意義。

二、綠色金融發展水平測算模型

（一）指標的選取與數據來源

1. 指標的選取

（1）綠色投資用工業污染治理完成投資占GDP的比重來衡量；（2）綠色信貸貸存比，即貸款與存款的比值，該比值為資本配置的效率，該指標數據的差異性體現了不同省份資產使用效率的高低；（3）綠色保險選擇保險深度來進行衡量，該指標能夠測度各省份的保險行業的發展處于何種水平；（4）用財政環境保護支出占比來代表政府支持，政府對于環境的投資有利于綠色項目的融資，該比值越大，則代表當地政府對綠色金融發展越重視；（5）工業的發展以消耗能源資源為主，所以本文選取各省份單位 GDP 能耗來衡量各省份工業發展水平。

2. 樣本數據來源

本文選擇2012-2021年全國30個省份（除去港、澳、臺和西藏）的相關指標數據作為樣本，數據來源于《中國統計年鑒》和各省市的統計年鑒，其中各省市2020年和2021年的存貸款由2010-2019年的樣本數據在軟件SPSS中進行線性模型擬合預測得到，2021年的工業能源消耗總量由2010-2019年的樣本數據進行預測，發現眾多模型中三次曲線模型的擬合度是最高的，總的來說，90%以上的模型的擬合優度在0.8以上，即利用擬合的數據對綠色金融水平測算是合理的。

（二）熵權Topsis法

熵權Topsis法是在熵權法的基礎上對Topsis模型進行修正，熵權法負責計算每個綠色金融發展水平指標的權重，則Topsis模型是通過對比每個樣本與理想方案的接近度來衡量不同地區綠色金融發展水平的高低。

1. 數據預處理

通常在用熵權Topsis法計算權重之前，必要的一步操作是對數據進行預處理——標準化，這是因為各指標之間的測量單位不同，為了盡量降低這種差異性，讓各指標擁有一致的衡量指標，并且還要減少因為指標的正負性帶來的影響，所以本文采用不同的標準化分別來處理正負向指標。

正向指標：

xij=

負向指標：

xij=

式中，m是樣本數量，k為指標數目，xij表示將初始的第i個樣本的第j個指標的數值（i=1，2，…，m；j=1，2，…，k）進行標準化的數據。

2. 熵權法

熵權法可以根據具體情況客觀確定和修正權重，準確性高、適應能力強。它是通過分析數據的疏離程度來判斷指標數據對研究目標作用的大小，即利用信息熵的大小賦予不同指標的權重。如果信息熵越大，說明該指標的影響越大，即熵權越大。熵權法的計算步驟：

根據熵權法的原理，先要計算出第j項指標信息熵的數值。

Aj=-d fij·lnfij

其中，fij＝ ，表示x 占第j項指標的比值大小；d= 始終大于0，從而得到Aj為非負數，熵值才具有合理性。然后根據信息熵計算各指標的權重：

wj= =

由上式可得出各指標的權重，如表1所示。

由上表1可知，熵權法測得綠色投資、綠色保險、政府支持三個指標的權重分別為0.4950、0.2314和0.1527，累計為0.8791，代表其是影響我國綠色金融發展的主要因素; 綠色信貸和工業發展所占權重較小，分別為0.0722和0.0487，只占據0.1209的比例，說明其對我國綠色金融發展的影響很小。

（三）Topsis法模型

Step1：構造綠色金融發展水平測度指標的水平加權矩陣R：R＝（rij）n×k，式中，rij＝wj×fij；

Step2：根據矩陣R確定最大值R? 和最小值R? ；R? =（maxri1，maxri2，…，maxrik）；R? ＝（minri1，minri2，…，minrik）；

Step3：定義綠色金融發展水平測度指標第i個評價值到最大值和最小值的歐式距離d? 和d? ：d? = d? ＝ ；

Step4：計算第i個指標的得分Zi：Zi=? ，Zi的取值范圍為（0，1），Zi越大，表明綠色金融發展水平越高，反之越低。

三、實證結果分析

（一）全國綠色金融發展水平的時序變化

由圖1可見， 2012-2021年間全國綠色金融發展水平處于3.4393～5.5471，從往右下方傾斜的線性擬合線可以看出：我國綠色金融發展水平大體上呈現下降趨勢。在2020年，我國的綠色金融發展水平下降到了新高度，甚至繼續下降，這表明我國綠色金融發展水平會逐漸上升到原來的水準，甚至達到更高。

（二）我國綠色金融發展水平的空間格局變化

我國綠色金融水平的發展不僅受到了三大地區之間的影響，還受到了來自地區內部不同省市帶來的影響。

1. 三大地區層面

結合圖2，從三大地區來看，在2012-2021年這10年期間，東、西部地區的綠色金融發展水平趨勢是逐年穩步降低，其中，中部地區在2016年陡升，又在2017年降回原來的水平，之后呈現緩慢下降的趨勢。而2020年新冠疫情對于西部地區的綠色金融發展沖擊更為嚴重，東部和中部地區波及程度相對來說較輕。我國西部地區綠色金融發展水平始終高于其他地區，則東部和中部地區綠色金融發展水平相對較低，但是兩個地區的綠色金融發展水平差異較小，說明地區間存在的差異會影響到我國綠色金融水平的發展。

2. 全國省市層面

本文采用熵權TOPSIS法對2012-2021年全國各省綠色金融發展水平進行測算，這里選取幾年數據作為代表。

表2以2021年數據為例，觀察30個省區市的綠色金融發展水平發現：東部地區中天津市最高，為0.1237，廣東省最低，為0.0676；中部地區中山西省最高，為0.1879，湖南省最低，為0.0840；西部地區中寧夏回族自治區最高，為0.2489，四川省最低，為0.0891。全國寧夏回族自治區的綠色金融發展水平最高，廣東省最低。由此可知，地區內部不同省市之間的差異會影響我國綠色金融水平的均衡發展。

四、結語

綜上分析，本文基于熵權Topsis法對2012-2021年我國30個省區市的綠色金融發展水平進行測算的結果分析得到：五個指標中綠色投資、綠色保險、政府支持是影響我國綠色金融發展的主要因素，而綠色信貸和工業發展對我國綠色金融發展的影響相對較小。

參考文獻：

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（作者單位：重慶師范大學數學科學學院）