基于熵權Topsis法的全國各省綠色金融發(fā)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(yè)發(fā)展五個維度構建評價指標體系，運用MATLAB和SPSS軟件，根據(jù)熵權Topsis法對2012-2021年我國30個省份的綠色金融發(fā)展水平進行測算，并從地區(qū)、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(fā)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(fā)展的主要因素，而綠色信貸和工業(yè)發(fā)展為次要因素；近幾年來，東、中、西部三大地區(qū)的綠色金融發(fā)展水平逐年降低，全國層面的發(fā)展水平大體上呈現(xiàn)出下降的趨勢；我國存在明顯的地區(qū)間差異，其中西部地區(qū)的發(fā)展水平最高，中部地區(qū)相對較低；地區(qū)內(nèi)各省市綠色金融發(fā)展水平較大的差異影響了我國綠色金融水平的均衡發(fā)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(fā)展不僅是當前我國經(jīng)濟轉型的必然選擇，而且是滿足不斷優(yōu)化生態(tài)環(huán)境需要的必經(jīng)之路。其中，綠色金融在綠色發(fā)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(fā)展尚未成熟，各省份發(fā)展水平測度存在明顯差異，而綠色金融發(fā)展的失衡在一定程度上勢必會減緩我國經(jīng)濟綠色低碳轉型的進程。基于以上分析，本文從各地區(qū)、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(fā)展水平具有積極意義。

二、綠色金融發(fā)展水平測算模型

（一）指標的選取與數(shù)據(jù)來源

1. 指標的選取

（1）綠色投資用工業(yè)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(shù)據(jù)的差異性體現(xiàn)了不同省份資產(chǎn)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(yè)的發(fā)展處于何種水平；（4）用財政環(huán)境保護支出占比來代表政府支持，政府對于環(huán)境的投資有利于綠色項目的融資，該比值越大，則代表當?shù)卣畬G色金融發(fā)展越重視；（5）工業(yè)的發(fā)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(yè)發(fā)展水平。

2. 樣本數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)作為樣本，數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》和各省市的統(tǒng)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(shù)據(jù)在軟件SPSS中進行線性模型擬合預測得到，2021年的工業(yè)能源消耗總量由2010-2019年的樣本數(shù)據(jù)進行預測，發(fā)現(xiàn)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(yōu)度在0.8以上，即利用擬合的數(shù)據(jù)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(fā)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(qū)綠色金融發(fā)展水平的高低。

1. 數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)量，k為指標數(shù)目，xij表示將初始的第i個樣本的第j個指標的數(shù)值（i=1，2，…，m；j=1，2，…，k）進行標準化的數(shù)據(jù)。

2. 熵權法

熵權法可以根據(jù)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(shù)據(jù)的疏離程度來判斷指標數(shù)據(jù)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(jù)熵權法的原理，先要計算出第j項指標信息熵的數(shù)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(shù)，熵值才具有合理性。然后根據(jù)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(fā)展的主要因素; 綠色信貸和工業(yè)發(fā)展所占權重較小，分別為0.0722和0.0487，只占據(jù)0.1209的比例，說明其對我國綠色金融發(fā)展的影響很小。

（三）Topsis法模型

Step1：構造綠色金融發(fā)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(jù)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(fā)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(fā)展水平越高，反之越低。

三、實證結果分析

（一）全國綠色金融發(fā)展水平的時序變化

由圖1可見， 2012-2021年間全國綠色金融發(fā)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(fā)展水平大體上呈現(xiàn)下降趨勢。在2020年，我國的綠色金融發(fā)展水平下降到了新高度，甚至繼續(xù)下降，這表明我國綠色金融發(fā)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(fā)展水平的空間格局變化

我國綠色金融水平的發(fā)展不僅受到了三大地區(qū)之間的影響，還受到了來自地區(qū)內(nèi)部不同省市帶來的影響。

1. 三大地區(qū)層面

結合圖2，從三大地區(qū)來看，在2012-2021年這10年期間，東、西部地區(qū)的綠色金融發(fā)展水平趨勢是逐年穩(wěn)步降低，其中，中部地區(qū)在2016年陡升，又在2017年降回原來的水平，之后呈現(xiàn)緩慢下降的趨勢。而2020年新冠疫情對于西部地區(qū)的綠色金融發(fā)展沖擊更為嚴重，東部和中部地區(qū)波及程度相對來說較輕。我國西部地區(qū)綠色金融發(fā)展水平始終高于其他地區(qū)，則東部和中部地區(qū)綠色金融發(fā)展水平相對較低，但是兩個地區(qū)的綠色金融發(fā)展水平差異較小，說明地區(qū)間存在的差異會影響到我國綠色金融水平的發(fā)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(fā)展水平進行測算，這里選取幾年數(shù)據(jù)作為代表。

表2以2021年數(shù)據(jù)為例，觀察30個省區(qū)市的綠色金融發(fā)展水平發(fā)現(xiàn)：東部地區(qū)中天津市最高，為0.1237，廣東省最低，為0.0676；中部地區(qū)中山西省最高，為0.1879，湖南省最低，為0.0840；西部地區(qū)中寧夏回族自治區(qū)最高，為0.2489，四川省最低，為0.0891。全國寧夏回族自治區(qū)的綠色金融發(fā)展水平最高，廣東省最低。由此可知，地區(qū)內(nèi)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(fā)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(qū)市的綠色金融發(fā)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(fā)展的主要因素，而綠色信貸和工業(yè)發(fā)展對我國綠色金融發(fā)展的影響相對較小。

參考文獻：

[1]國務院發(fā)展研究中心“綠化中國金融體系”課題組，張承惠，謝孟哲，田輝，王剛.發(fā)展中國綠色金融的邏輯與框架[J].金融論壇，2016（02）：17-28.

[2]龐加蘭，王薇，袁翠翠.雙碳目標下綠色金融的能源結構優(yōu)化效應研究[J].金融經(jīng)濟學研究，2023，38（01）：129-145.

[3]黃海立.基于熵權-TOPSIS的城市貫徹新發(fā)展理念評價——以廣西北部灣經(jīng)濟區(qū)城市為例[J].北部灣大學學報，2020（01）：52-63.

（作者單位：重慶師范大學數(shù)學科學學院）