綠色金融發展水平的影響因素分析

李沅睿

(深圳大學 廣東 深圳 518000)

一、綠色金融發展現狀

截止到2018年末，國內的本外幣綠色貸款余額達8.23萬億元，余額同比2017年增長了16%，債券市場共計發行債券43.68萬億元，與2017年相比同比增長了7.3%，發行數量共計約四萬只，較去年發行總量增長了5%。我國綠色金融的規模十分龐大，但在所構建的綠色金融框架體系下，哪些對綠色金融發展水平有更有利的影響，這些尚無統一的標準。因此，通過定量分析得到現階段各影響因素對于綠色金融發展水平的影響程度，有重大意義。

二、國內研究現狀

許文安，肖揚清(2018)[1]結合綠色金融發展程度的分析與二氧化碳排放強度的分析，采用2002年到2014年全國30個省份的相關數據建立回歸方程，結果表明，綠色金融發展程度越高，二氧化碳排放強度越低。徐旭初、光年玉(2017)[2]選用金融化程度、居民收入水平、污染治理投資、受教育比例四個指標，運用主成分分析法對其影響因子進行了相關分析。結果表明，對我國綠色金融發展影響程度最大的是受教育比例。劉瑜，蔡永衛，魏宗祐(2018)[3]基于國際經驗，認為中國應當推動綠色金融的發展理念來讓綠色金融深入人心，同時在資金方面，借助政策性工具給與投資方的支持去鼓勵投資方參與綠色投資。

三、綠色金融發展水平因素分析

(一)指標選取

為確保分析的準確性與前瞻性。因此本文選取了綠色金融的以下幾個主要指標作為分析對象。綠色債券選取了各個地區綠色企業上市數量和其市值，綠色信貸選取綠色信貸余額。另外本文主要選擇農業保險的保費收入和農業保險占該地區總保費收入的占比。碳金融方面選擇各地區的碳成交量和成交額。在因變量的選擇上，本文選取了綠色發展指數作為因變量。

(二)研究方法

本文通過因子分析將影響綠色金融發展的因素，如綠色貸款余額、綠色貸款不良率、綠色債券余額、綠色債券違約率和綠色股票、碳金融進行信息濃縮。然后通過多元回歸模型進行定量分析，得到這些指標對綠色金融發展水平的影響。

(三)實證分析

1.因子分析

通過KMO和Bartlett球形檢驗來檢驗因子分析的可行性，其中 KMO為0.522，有一定的偏相關性，適合做因子分析。而在Bartlett球形檢驗中，Bartlett為234.428并且p值約等于0.000，說明相關矩陣與單位矩陣存在較大差異，可以利用相關指標進行因子分析，將其分為三個公共因子分別是規模總量因子、質量因子、保護因子。利用回歸方法得到具體的因子得分函數，具體表達如下：

F1=0.104x1+0.064x2+0.187x3+0.183x4+0.21x5+0.159x6+0.019x7+0.274x8+0.274x9

F2=0.051x1+0.583x2-0.101x3-0.063x4-0.021x5+0.014x6+0.521x7+0.131x8+0.113x9

F3=-0.267x1-0.176x2+0.0001x3-0.1x4+0.126x5+0.84x6+0.206x7+0.203x8+0.134x9

F1、F2和F3分別從不同方向反映了各省份的綠色金融發展水平，因此各省份的綠色金融綜合得分應該以公共因子的方差貢獻率所對應的權重，對公共因子進行加權。其綜合得分函數如下：F=0.63F1+0.224F2+0.146F3

2.多元回歸分析

為了探求綠色金融發展水平的影響因子，本文以綠色發展指數為因變量，規模總量因子、質量因子、保護因子共計3個自變量來建立多元回歸方程，分析近年來影響我國綠色金融發展水平的主要影響因子，同時探明現在中國綠色金融的發展狀況。具體模型擬合優度如表1所示。

表1 模型擬合優度表

Y=35.565F1-19.679F2+39.573+μ

在其他條件不變的情況下，規模總量因子每增加一個單位，則綠色發展指數提高35.565即擴大綠色金融的規模，有利于綠色金融水平的發展。對于質量因子，在其他條件不變得情況下，質量因子每增加一個單位，則綠色發展指數減少19.679，說明綠色金融占金融的比重越大，不利于綠色金融發展水平。

六、關于綠色金融發展水平分析的建議

我們應該繼續擴大綠色金融在全國的規模和影響，因為在“新常態”下，中國正在從高消耗、高污染向低碳環保型轉型，正因如此我們應該繼續擴大與綠色金融有關項目和產業，例如綠色金融產品的種類在合理的基礎上適當增加，推出適合小企業，家庭甚至到個人的綠色金融產品，讓更多不同產業和公民可以與綠色金融產生交集，了解綠色金融，提高綠色金融在各行業和公民的作用和地位，有利于轉型速度的加快，實現中華強國夢。同時政府還應該充分調動銀行界和金融機構加入到綠色金融行列的積極性，讓金融機構了解到發展綠色金融是歷史的必然趨勢。與此同時，各個高校設立與綠色金融有關的專業，培養綠色金融專業人才，加強綠色金融的發展與建設。