商業銀行綠色金融業務風險評估與應對策略分析

楊 柳

（新鄉醫學院三全學院，河南 新鄉 453002）

一、引言

根據2016 年8 月31 日，中國人民銀行等七部委發布的《關于構建綠色金融體系的指導意見》（銀發〔2016〕228 號）中指出，綠色金融是為支持環境改善、應對氣候變化和資源節約高效利用的經濟活動，即對環保、節能、清潔能源、綠色交通、綠色建筑等領域的項目投融資、項目運營、風險管理等所提供的金融服務。綠色金融產品主要是指綠色信貸、綠色債券、綠色保險、綠色基金等。近年來，我國金融機構在綠色金融領域取得了一定的成就，截至2022 年末，綠色貸款總余額達到22.03 萬億元，比2021 年末高5.5%，此外，投向碳減排等綠色貸款項目資金占綠色貸款余額的66.7%，隨著低碳經濟和可持續發展理念的深入，綠色債券的政策支持力度進一步增強，綠色債券市場快速發展。2022 年境內綠色債券新增發行量8746.58 億元，同比增長43.38%，余額達1.76 萬億元。同時，綠色債券期限搭配更為合理，成本優勢逐步顯現。然而，金融行業和風險相伴而生，隨著銀行業務規模的擴大，風險也在不斷增加，金融機構作為綠色金融市場的重要組成部分，在開展綠色金融業務中存在的風險是需要及時做好防范的。

由于商業銀行的綠色金融風險是金融風險中的綠色金融產品的風險，因此，綠色金融風險的整體框架與金融風險是一致的。當前，綠色金融體系和風險的研究是比較豐富的。張宇婧（2018）從金融機構的視角，認為風險主要為信用風險、流動性風險、聲譽風險等。袁祥飛等（2018）研究發現了綠色發展面臨資本供給不足和資本配置低效的問題，并建議從綠色發展的關系進行探討。鄭錄軍等（2021）分析了山東省綠色金融發展轉型風險的形成原因，綠色信貸發展的內生動力、創新、配套支持政策、綠色統一標識不足。楊培祥等（2018）通過研究認為發展綠色金融業務面臨環境風險和金融風險，兩者相互作用形成疊加風險，進而分析疊加風險的形成機制。梁爽等（2021）的研究論證了外界風險傳染對綠色金融市場具有較大的影響作用。陶黎等（2017）[6]通過結合鉆石模型及網絡分析法構建了我國銀行綠色金融業務風險的評價指標體系。

雖然，當前多數學者的研究對于綠色金融體系的構建較為全面，大多是聚焦了綠色金融市場、綠色產業、綠色投資者等，但對綠色金融風險的研究仍存在不足。因此，本文從整體的角度出發，研究銀行綠色金融業務風險評估與管控，將定性研究與定量分析相結合，通過G1-熵值法構建一個相對科學、符合當今中國國情的綠色金融風險指標體系，進而，為銀行綠色金融業務風險管控提出相關的對策和建議，為解決綠色金融發展的困境提供參考。

二、體系構建和研究方法

1.中國銀行綠色金融業務風險評估體系的構建

通過梳理相關的文獻、閱讀相關的資料、進行社會調研，本文圍繞中國銀行綠色金融業務的風險評估問題開展討論，考慮將從信用風險、流動性風險、市場風險、綠色信貸環境績效風險、操作與聲譽風險五大方面來界定中國銀行綠色金融業務的風險，從而，構建了1 個一級指標，5 個二級指標和16 個三級指標，表1 中構建的三級指標主要是涵蓋了二級指標中的核心部分。具體如表1 所示。

表1 中國銀行綠色金融業務風險評估指標體系構建表

2.G1-熵值法的基本原理

（1）主觀賦權法：G1 法

主觀賦權法是由決策者根據主觀上對指標的重視程度來決定屬性權重的一類方法，常見的比如有專家打分法、層次分析法、德爾菲法等。現有的主觀賦權方法的缺陷在于基于決策者的主觀偏好并利用其個人的知識及經驗對權重作出判斷，缺乏客觀依據。G1 法是傳統的層次分析法基礎上進行改進提出的一種主觀賦權法，能夠滿足一致性檢驗的要求，還能避免層次分析法中計算量大、計算過程多、精度不高的缺點。它適用于同一層級的指標計算，因此我們本文采用G1 法進行賦權，具體步驟如下圖1 所示。

圖1 G1法流程圖

圖1 中，nr表示相鄰指標的重要程度比值，在具體計算中參考如下表2 所示的賦值規則。

表2 nr 的賦值參考表

（2）客觀賦權法：熵值法

客觀賦權法是根據原始數據之間的關系通過一定的數學方法來確定權重，其判斷結果不依賴于人的主觀判斷。常見的客觀賦權法有主成分分析法、離差及均方差法、多目標規劃法等。傳統的客觀分析法如因子分析法、主成分分析法等需要選擇的指標維度內部必須存在強相關性，而熵值法對指標選擇沒有這方面的要求。因此采用客觀賦權法中的熵值法進行賦權，它的核心思想是根據各項評價指標值之間的差異性，確定各評價指標的權重，可以對原始數據所攜帶的信息進行充分挖掘。熵值法具體開展的步驟如下：

步驟一：數據無量綱化處理，消除因量綱不同對評價結果的影響。具體計算公式如下：

其中，xj為第j項指標值，xmax為第j 項指標的最大值，為第j項指標的最小值，為標準化值。

步驟二：計算第j項指標的信息熵，如式（2）所示。

步驟三：某項指標的信息效用價值，如式（3）所示。

其中，dj為效用值。

步驟四：計算熵值法的權重結果，如式（4）所示。

式（4）中，wj為熵值法計算出的權重值。

（3）組合賦權法：G1-熵值法

基于上述主觀賦權和客觀賦權法理論的描述，組合賦權法的計算公式如下：

其中，A 為主觀權重系數，B 為客觀權重系數，iw為G1 法求出來的權重，wj為熵值法求出來的權重。需要說明的是，為了使組合賦權結果公平公正，本研究定義參數A=B= 0.5。

三、實證結果分析

1.專家身份信息權重計算方法

G1 法決策原始數據需要通過專家打分得到，專家的可信度標準從專家的工齡、學歷、專業、經歷和職稱5 個方面來進行評判，具體標準權重如表3 所示。

表3 專家評分權重表

根據表3 的內容，我們可以計算專家的可信度計算公式為：

根據專家的可信度計算公式——式（6）可以進一步計算得到專家的權重公式為：

式（6）和式（7）中，eR表示專家的可信度值，ew表示專家的身份信息權重值，n表示專家的數量，在本研究中，為了得到真實可靠的G1 法原始數據，將n的取值定義為5。

不管是從文獻上還是從實踐上來看，目前我國在無障礙網絡課程研究這一方面的資源是十分匱乏的。用“無障礙網絡課程”關鍵字在中國知網上進行搜索，只能搜索到10篇左右的文章，其中以學位論文為主。在網易公開課和Udemy上進行搜索，能將障礙人群考慮在內的授課者幾乎是鳳毛麟角。

2.四個權重值的計算方法

（1）專家身份信息權重值

首先，在研究中國綠色銀行金融業務風險評估問題中，來自中國社會科學院經濟研究所的5 位專家對16 個指標按照G1法中的打分規則進行重要度評估打分，5 位專家的身份信息如表5 所示。其次，根據表4 和式（6）、式（7）可以計算得到專家的可信度和權重，計算結果如表5 所示。

表4 5位專家的身份信息表

表5 專家的可信度值和權重值計算結果

（2）G1 法權重計算結果

根據G1 法流程圖1 的步驟計算指標的主觀權重，首先，專家對16 個指標進行重要度排序，得到的結果如表6 所示。

表6 指標的初步重要度排序結果

其次，以表2 中的nr賦值結果參考表作為G1 法主觀賦權打分的規則，將5 位專家打分信息轉化為實際量化數據，并根據圖1 的權重計算公式，可以計算得到5 位專家關于G1 法的指標權重結果（如表7 所示）。

表7 各指標的主觀權重值結果

結合表5 中的專家身份信息權重值結果，最終得出G1 法各指標權重，如表8 所示。

表8 G1法指標權重值結果

（3）熵值法權重計算結果

首先依據式（1）進行數據歸一化處理，之后依據式（2）和式（3）分別計算出各指標的信息熵與信息效用值，最后根據式（4）得出各指標的客觀權重值。具體如表9 所示。

表9 熵值法客觀權重表

綜上所述，結合式（5），我們進一步計算得出各指標的綜合重要度，如表10 所示。

表10 各指標綜合重要度（權重）計算結果

由此可以得到指標綜合重要度排序結果為：

四、中國銀行綠色金融業務風險管控對策

根據前述第三部分中得到的指標重要度排序結果，本文以排名前五位指標作為關鍵指標，分別是不良貸款率、財務業績、流動性比例、市場風險加權資產、折合年減排二氧化碳當量。因此，本文針對上述5 項關鍵指標提供如下建議。

1.優化資產和負債的管理。銀行應該提高資產的變現能力，增加低成本負債的比重，降低杠桿。通過優化資產結構，提高資本充足，減少不良資產。

2.促進業務創新和多元化經營管理，研究開發綠色金融新型產品和創新融資模式，滿足中長期綠色項目的投融資需求，來規避綠色資金期限過長和銀行資金結構錯配出現的流動性風險等。比如設計綠色股票指數等綠色衍生金融產品等。開發針對個人、家庭、企業的清潔空氣汽車貸款、節能減排保證保險、巨災債券等綠色產品和服務。

3.完善銀行的信用評級制度。在初期的項目考察中進行全面的風險環節評估，建立完善的綠色金融市場準入機制，嚴格監管項目的批準、審核工作；判斷該項目是否具有綠色環保的性質，并調查企業的信用資質和背景，建立專門的環境風險評估部門，對項目進行專業化識別、分類、評估、決策。強化貸后監控工作審查，同時，應提前制定綠色金融風險預案，建立風險轉移和補償機制，規范各類風險的應對措施，按重要性等級依次對風險問題實施解決措施，使風險造成的損失最小化。

五、結論

本文聚集中國銀行綠色金融業務風險評估問題開展研究，提出了結合模糊數學中的定量計算方法，最終得到了16 個指標的權重大小順序，并針對關鍵指標提出相關的對策和建議，本文得到如下三點。

1.本文設計了綠色金融業務風險評估流程，給出G1-熵值法量化風險指標權重的具體步驟，通過計算得到各風險因素指標的結果并明確關鍵指標因素。將該方法用于評估金融業務風險因素的影響程度，以證明該方法的優越性。

2.通過中國銀行綠色金融業務風險評估的實證案例，依托綠色元素視角構建了中國銀行金融業務風險評估指標體系，結合模糊數學中的G1-熵值法，通過主客觀賦權法相結合的方式，定量計算了各指標的重要度，值得說明的是，本文使用的G1 法實際上為一種改進的G1 法，在該方法中充分考慮了專家身份權重信息，提高評估結果的主觀可靠性。

3.基于定量計算結果找到了關鍵指標因素，具體來講就是在構建的16 個指標中不良貸款率、財務業績、流動性比例、市場風險加權資產、折合年減排二氧化碳當量是5 個最重要的風險指標因素，并針對這5 個重要指標提出優化資產和負債的管理、促進業務創新和多元化經營管理、完善銀行的信用評級制度等對策及建議，從而實現了理論研究和實踐應用的結合。

事實上，本文的研究仍有不足之處。雖然通過運用主客觀組合賦權法提高了風險評估的準確性，但本研究基于從不同職稱、不同專業背景的專家收集的評估信息，可以深入探討不同機構、不同崗位的專家信息對評估結果的影響。在未來研究中，可以采用多案例研究法和數理實證研究法，從多個典型樣本出發針對銀行綠色金融業務風險評估得出更具普適性的研究結論。