《绿色金融指数测算计算案例》2200字

参考文献绿色金融指数测算计算案例综述目录TOC\o"1-2"\h\u20265绿色金融指数测算计算案例综述 1321781.指标选取和数据来源 1111912.构建方法 14443.测算结果 21.指标选取和数据来源由于近年来绿色金融发展十分迅速，学术界关于绿色金融的分类以及绿色金融指数的测定还没有具体的标准，各方测算的绿色金融指数存在一定差异。由于碳排放市场交易量、国家绿色发展基金规模的数据都仅有不到一年，绿色债券省级数据难以获取。加之本文要计算区域绿色金融指数，因此本文根据我国绿色金融发展现状，结合数据的可得性与连续性，选取四个指标计算绿色金融指数：绿色信贷指标选取六大高耗能产业利息支出占比（高耗能产业利息支出/工业产业利息总支出），是负向指标；绿色证券指标选取环保企业市值占比（环保企业A股市值/上市企业A股总市值）；绿色保险指标选取农业保险赔付额占比（农业保险赔付额/财产保险赔付额）；绿色投资指标选取生态保护与环境治理领域固定投资额占比（生态保护与环境治理领域固定投资完成额/固定资产投资完成额）。本文选取30个省份2012-2020年相关数据由于2019由于2019年后部分数据不可得，缺失数据利用Holt指数平滑法补全。2.构建方法为了使赋权更加合理，本文利用主客观相结合的方式来进行绿色金融指数的测算。主观权重由不同绿色金融方式为环保产业提供资金确定。其中，各个指标分别参照2020年的绿色信贷发生额、绿色证券发行额、绿色保险赔付额、政府绿色产业投资基金融资额确定。客观权重则由熵值法确定，具体过程如下：首先，对指标无量纲化处理，以消除各个指标单位、数值的影响。对于正向指标，采用QUOTExj'xj'（it）=QUOTEmax1≤i对于负向指标，采用QUOTExj'xj'（it）=QUOTExj（it）其次，为消除零的影响，对无量纲处理后的每一个数据都加0.001。再计算t时期第i个省份第j个指标的比重QUOTE。QUOTEpjit=xj'第三步，计算第j项指标的熵值QUOTE=﹣kQUOTE(it)lnQUOTE(it)其中，k=1/lnnT。第四步，计算客观权值QUOTEQUOTE=1-QUOTE/QUOTE其中，m表示指标个数。3.测算结果在满足组合权重和两种权重的偏差平方和最小的条件下，最佳组合结果是使主观权重等于客观权重等于0.5，得到最后的综合权重。详见表1。绿色信贷绿色保险绿色证券绿色产业投资主观权重77.78%0.2%2.27%19.75%客观权重6.65%35.59%47.52%10.14%综合权重（QUOTE）42.21%17.94%24.90%14.94%在此基础之上，本文进一步测算30个省市自治区的绿色金融指数，其公式为：QUOTE=QUOTE(it)QUOTE其中，QUOTE表示t时刻第i省份绿色金融指数；QUOTE（it）表示t时刻i省份第j个指标无量纲化后的结果；QUOTE表示第j个指标的综合权重；m表示样本总量。通过上式可以依次计算出各省市自治区在不同年份的绿色金融水平。测算结果参见表2。由于本文绿色金融指数计算所选取的指标都为比例，因此绿色金融指数更多反映的是各省份对绿色金融的重视程度，而非对绿色金融支持力度绝对值的大小。因此，分析绿色金融指数的变化趋势就显得十分有意义。从表二可以看出，各省市绿色金融指数，尤其是在2015年新发展理念提出之后呈显著提高趋势。其中，北京、广东等经济发达地区绿色金融指数上升趋势较为明显，这表明部分经济发达省份已经开始追求经济绿色发展。反观新疆、宁夏等落后地区，绿色金融指数呈现出下降或稳定趋势。一方面是我国在2013年增加了在西部地区的光伏电站投资，另一方面近十年我国高耗能制造业不断向内陆省份转移，这两种趋势就导致了西部部分省份绿色金融指数出现倒挂。而以上现象进一步印证了，当经济发展到一定程度时，经济绿色发展就成为了与经济高速发展同样重要的目标。表22012-2020年我国30个省市自治区绿色金融发展指数201220132014201520162017201820192020安徽0.430.440.440.450.490.460.490.500.51北京0.290.320.390.460.440.490.530.550.58福建0.370.370.330.340.330.350.320.330.32甘肃0.240.230.210.180.210.180.220.200.22广东0.310.330.340.340.360.380.400.410.42广西0.220.260.270.370.340.330.310.340.35贵州0.200.190.230.200.190.190.190.180.18海南0.370.300.440.280.260.260.270.260.27河北0.290.300.300.320.300.330.310.320.33河南0.290.320.320.360.380.390.360.360.36黑龙江0.590.580.500.460.530.470.540.540.58湖北0.330.370.360.340.370.390.400.410.42湖南0.330.340.340.390.340.380.360.370.38吉林0.330.330.310.330.330.280.350.330.34江苏0.390.390.400.410.390.390.400.390.39江西0.310.310.300.320.410.410.410.420.43辽宁0.260.270.290.300.250.250.260.260.26内蒙古0.340.340.330.320.300.380.330.340.35宁夏0.260.270.300.320.300.240.270.230.21青海0.090.110.090.100.150.150.160.170.18山东0.390.380.360.350.370.330.310.300.28山西0.390.400.390.410.500.420.430.430.43陕西0.340.340.330.360.340.320.330.320.32上海0.380.370.410.390.370.370.370.360.36四川0.310.350.300.310.310.310.310.320.32天津0.330.320.360.330.490.290.370.380.37新疆0.470.420.450.370.380.340.400.390.39云南0.180.160.140.110.130.120.150.150.17浙江0.460.460.450.460.460.440.450.450.44重庆0.500.550.500.460.420.440.430.420.41为进一步研究我国绿色金融发展的区域差异，本文对上文绿色金融指数数据进行了进一步分析，并对各地区九年的均值分区域进行了排名。由于东北地区经济结构、发展状况与中部地区类似，本文此处将其划入中部地区进行分析。由于东北地区经济结构、发展状况与中部地区类似，本文此处将其划入中部地区进行分析。从表三的结果不难看出，东部地区、中部地区的绿色金融指数均值明显高于西部地区。绿色金融指数均值的最后五位全部是西部省份。而极差则可代表地区绿色金融指数的变化幅度，极差越大就代表该地区绿色金融发展速度越快。对数据进行进一步处理可得东部、中部、西部地区的极差分别为0.114、0.09、0.088。这一结果表明东部地区对经济绿色发展的重视程度高于中部、西部地区。而这一结果也从另一个角度进一步印证了上文得出的东部地区绿色信贷、绿色债券遥遥领先于中部地区的结论。表32012-2020年我国30个省市自治区绿色金融金融发展指数区域差异特征区域地区均值极差标准差全国排名区域内排名东部地区浙江0.4520.0210.00758441北京0.4500.2850.09418552江苏0.3940.0250.00764883上海0.3760.0510.01495104广东0.3660.1060.035949125天津0.3610.2000.053529136山东0.3410.1060.035798167福建0.3410.0520.018153178海南0.3010.1830.059539249中部地区黑龙江0.5320.1270.04425811安徽0.4680.0820.02831722山西0.4220.1140.03198663湖北0.3770.0870.02857694江西0.3690.1320.054043115湖南0.3590.0610.021122146河南0.3490.0990.030194157吉林0.3250.0700.018779208河北0.3110.0400.013025229辽宁0.2670.0500.016072510西部地区重庆0.4580.1440.04594331新疆0.4010.1280.03741472内蒙古0.3360.0800.020209183陕西