长三角地区绿色金融与生态环境耦合协调关系评价.docx

∗ ∗ ∗ 第 41 卷 第 6 期
Vol.41 No.6

绥 化 学 院 学 报
Journal of Suihua University

2021 年 6 月
Jun . 2021

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长三角地区绿色金融与生态环境耦合协调关系评价

张 鑫 张水平

(安徽理工大学经济与管理学院 安徽淮南 232001 )

摘 要：生态环境和绿色金融的耦合协调是实现区域可持续发展的前提和基础。文章基于熵值法和耦合协调发
型，以我国长三角地区为研究，了绿色金融系统和生态环境系统之间的协调发展评价体系21-0计16算 年的绿色金融发展水平和生态环境综省，份的绿色金融发展水平和生态环境水平均且有发所展差趋距势，不 完全一致。进一步利用耦合度模型和耦合协，系统的耦合协调发展发情现况了，存在的问色：金融和
生态环境尚处在磨合的初始初，步实现协调发展与濒临失调的临界点。为推进绿色金融和生态境协调发展， 章还对金融机构和政府部门给出意见和建议。
关键词：绿色金融生；态环境熵；值法；耦合模型
中图分类号F：832 文献标识码A： 文章编号2：095-043(82021)06-0016-04

生态环境，是人类生存与进步的空[1]，间是国家实现经济 一、研究方法
可持续发展的重要基[2]础，保护生态环境在经济的发展过程中
的作用显得越来越重要。党和国家对生态文明的高度重视(、一)指标赋权。熵值法排除了过度依赖主观感觉而对 企业绿色转型的新发展要为求绿，色金融提供了更加坚定 价结果产生的负面影以，本文选择熵值法对绿色金融
制度保障和更加广阔的市场机会。越来越多的地方政—府环境复合系统的评价指标进行赋后，对2012-
场主体高度认可发展绿色金自，发践行责任投资理念2。016年长三角地区各省市的绿色发展水平和生态环境水平 本文选择对2012-201年6长三角地区内个省市的相关指进行综合评分。
标数据进行处理分对，各省市绿色金融和生态环境的发 具体过程如下：
展水平以及绿色金融和生态环境复合系统的耦合协调发展1.计算指标比重。 ij表表示t年第j个指标下第i个样
关系进行对比分析。 本占该指标的比i极差标准化处理后的数公据式，为：

收稿日期：2020-11-27
作者简介：张鑫(1997-)，男，安徽宣城人，安徽理工大学经济与管理学院硕士研究，究方向：绿色金融；张水平，男，安徽望江人，安 徽理工大学经济与管理学院教授博，士，研究方向：区域经济、环境经济。
基金项目：安徽省软科学项安徽省生态文明建设进程中利益主体的非对称信息博弈及仿真 76”a02020021)。

∑
Pt = Yt/ m Yt

(1) (三)耦合协调度模型。因为耦合度只能判断两系统发

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i = 1 展的同步性当，绿色金融综合评价值和生态环境综合评价值
ij ij ij
在公式(1)中，i∈[1,m]，j∈[1,n]，Yij(t)是极差法对原始数据进都较低时，耦合度可能较高导，致不能真实反映两个系统的
行标准化处理后的指标值。 另外，如果P ij(t)=0，那么 协调发展水平所，以进一步引入耦合协调度模其型实，质是
limP ij(t)→ 0P ij(t) × ln(P ij(t))=0规定。 在不同的发展阶段追求绿色金融和生态环境最佳的发展组
2.计算指标信息熵。 E设t表示tj年第j个指标的信息熵， 合。耦合协调度模型具体形式为：

Ejt = -1ln(m )/ P ij(t) × ln ( P ij(t))] (2) D = C × T (7)
公式为： T = αU1 + βU2 (6)

熵可以度量指( i =)1标的不确定性且，熵值Et∈[0,1]，通过熵 T为复合系统综合协调指β，为系数，和为1，这里都
值，进一步根据指标的相对变化程度来确(j)定具体的指标取.5，认为绿色金融和生态环境同等重要。在实际中。一般 重，不确定性和熵值呈正相关关确，定性和熵值越小指使TÎ(0,1以确保DÎ(0,1 本文借助李虹等的做[3]法，将绿色
标权重就越小反，之，指标权重越大。
金融—生态环境系统耦合协调度评个分等为级(见表1)。
3.计算指标权重。 j(W设)表示第j指标在综合评价中的权 表 1 绿色金融-生态环境系统耦合协调度评价标准
重，权重越大对结果的贡献度越式，为： 调度(耦合协) 1(<)D
j j j
Wt = (1 - Et ) / - Et ) (3) 类型 严失调重 失中度调 失濒调临 基协本调 协中度调 协高度调 优协调质

4.计算综合评j=1价值。其 中W，为熵值法确定的指标权
j
重，Yt 为极差法处理后的指标值。 U设t表示t年第i个研究
(4)
ij对象的综合评价，式为U：t = Wt i × Yt )
i j ij
j = 1
通过熵值法，可以求得各指标的熵值和权而，进一


二、指标体系与数据说明

(一)评价指标体系的构建。 1.绿色信贷。由于缺失各省年度绿色信贷等，

步得到长三角地区绿色金融与生态环境总体的综合评选，取了四大国有银行以及最早采用赤道原则的兴业银
为进一步分析这两个子系统的耦合协调关系奠定基础行。、浦发银行的绿色信贷数各，省市银行网点机构占比 (二)耦合度模型。耦合是指事物之间相互影、 作为权重，来估算各省市绿色信贷余额。这种方法虽然能够
响的关系。耦合度则表示其相互之间影响程度的大小得。各省市大概的绿色信贷数但据忽，略了绿色融资的配置

色金融和生态环境两系统之间的耦合度模型为：
(5)
U × U
C = U 1+ U 2
1 2

效率以及绿色资金的错配问题。所以逆 向选考择虑高，耗能
产业利息支出占比(六大高耗能产业利息支/规出模以上工
业企业利息支出)作为绿色信贷逆向控制高消耗高污染行业

其中，U1、U2 分别为式(4)计算得到的绿色金融和生 发展表现的指标。
态环境的综合评价值C，为绿色金融和生态环境的耦合 2.绿色证券。本文使用各省市环保股业市值占比， 度，取值范围为[0,1]，C 的值越大，则两系统间的耦合程 即各省环保企业总产/省上市企股总市值来反映绿 度越大，反之则越小，C=0时，两系统之间互不相关。本 色权益融资的发展水平。

文借助蒋骏(2018)的做法，将绿色金融—生态环境耦合

3.绿色投资。本文使用各省的环境污染治理投/地资额

阶段类型分为4种：(1)04.碳金融。本文使用根ICC(2006中)的方法计算出的
环境的改善有明显的改善 (；3)0.45 角度综合反映生态环境的质量水平。

表 2 绿色金融与生态环境评价指标体系
目标层
准则层
指标层
权重
性质

绿色金融
绿色信贷
高耗能产业利息支出占比
0.102
负向
绿色证券
环保企业总产值/A股总市值(%)
0.065
正向
绿色投资
环境污染治理投资/区GDP(%)
0.112
正向
碳金融
二氧化碳排放量(万吨)
0.064
负向

工业废水排放量(万吨) 生态环境压力 工业废气排放量(亿立方米)
工业固体废物产生量(万吨)
0.065 0.078
0.103
负向 负向
负向


表 3 绿色金融— 生态环境综合评价结果

平均值
2012 2013 2014 2015 2016

绿色金
融发展
水 平
江苏

浙江
上海
安徽

江苏
0.102

0.252 0.112 0.173
0.128
0.102

0.238 0.122 0.226
0.088
0.101

0.206 0.165 0.235
0.079
0.092

0.213 0.139 0.239
0.093
0.031

0.207 0.127 0.235
0.076
0.086

0.223 0.133 0.222
0.093

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态
环
生 生态环境状态 建成区绿化覆盖率(%) 0.079 正向 境(生)发(态)展(环) 浙江 0.186 0.185 0.192 0.183 0.195 0.188
境 人均公园绿地面积(平方米/人) 0.061 正向 水 平 上海 0.235 0.244 0.255 0.242 0.252 0.246
安徽 0.118 0.131 0.154 0.156 0.161 0.144
根据图1的结果显示长，三角地区各省市之间的发展水
城市污水日处理能力(万立方米) 0.122 正向
生态环境响应 工业固定废物综合利用() 0.068 正向
生活垃圾无害化处理(率%) 0.081 正向
0.252]之间变化浮动。其中浙，江2012-2016年的绿色金融 省、上海市、安徽省为研究对象研，究区间为2012-2016年。
平均发展水平最高虽，然某些年份有所下 ，始终保持着
(二)数据来源及处理。本文以长三角地区江浙苏、平并不完全相同变，化幅度也各不一致主，要在区间[0.031,

绿色金融系统的指标数据分别来源于中国工业经济统计年
鉴、choice金融数据库、中国环境统计年鉴和人大经济论坛较。高的发展水平安；徽、上海分列2、3位，整体上，绿色金融 生态环境系统相关指标数据来源于国家统计局以及各水平都呈现上升趋苏；2012-201年6的绿色金融平

的统计年鉴。
由于各指标的方向和数据的统计口径消，除其 对实证结果的影响需，要对数据进行标准，差法处理后
的指标值将介于[0，1]之间。构建矩阵X = {X ij(t)}m×n，( Xij > 0, 1 ≤ i ≤ m, 1 ≤ j ≤ n )，在这里，m为各省市的个数n，为评价
指标的个数。Xt 表示在t年第i个省市第j个指标的原始数
ij
值，Yt 为标准化后的数t，、Xt 分别为t年第j项指标的
ij jmax jmin
最大值和最小值。处理过程如下：
Xt - Xt
ij jmin
Xt - Xt
jmax jmin
Xt - X
jmax ij
(8)

(9)
对于正向指标令，：Yt =
ij
X - X
jmax jmin
对于负向指标令，：Yt =
ij

三、实证分析

均发展水平最低且，呈逐步下降的趋势。

0.300

0.250

0.200

0.150

0.100

0.050

0.000
2012 2013 2014 2015 2016

江苏 浙江 上海 安徽

图 1 长三角绿色金融水平发展趋势
(一)绿色金融与生态环境系统综合评价。根据上述的在图2生态环境综合水平的发展趋势长中三，角地区生
研究方法和计算模 ，先测算长三角地区四大省市的绿态色环境综合水平在[0.076,0.25]间来回震荡。位列1第、
2位的上海和浙江生态环境状况处在较高的化，趋 金融发展水平和生态环境综合(水见平表3)。为了更直观地
观察2012-2016年长三角地区各省市的绿色金融发展水极为相似，江苏的环境水平呈略微的下降趋虽势然，安徽 和生态环境综合水平的变化趋将势表，2分析结果绘制成折处在第3位，但发展势头比较可0，16年达到了0.235的水
线图(见图1、图2)。 平，非常接近浙江。并且从整体上看海，、浙江和安徽的生

态环境水平都呈现着良好的上升态势。

0.300

0.250

0.200

0.150

0.100

0.050

0.000
2012 2013 2014 2015 2016
江苏 浙江 上海 安徽


0.3，处于濒临失调阶段绿，色金融发展受阻。虽然我国长三
角地区绿色金融与生态环境的耦合协调度总体水较低， 两系统的综合协调指T数均呈现增长趋势长，三角地区的绿 色金融和生态环境在未来会趋于良性发展。
四、结论和建议

本文通过构建长三角地区绿色金融—生态环境复合的 协调发展评价指标体绿，色金融发展水平和生态环境综 合水平进行了测算并，运用耦合度模型和耦合协调度模型， 测算了2012-2016年长三角地区绿色金融系统和生态环境 系统的耦合度耦、合协调度和综合协调指数。结果表长明：
三角地区绿色金融和生态环境的发展正处于磨段，

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图 2 长三角生态环境水平发展趋势 调一致发展但；整体的绿色金融水平较色，金融发展滞
(二)绿色金融与生态环境系统耦合协调度测度与分析。
后；此外，绿色金融和生态环境的发展均呈现缓慢增长的趋 通过上述绿色金-态环境系统综合水平的结继果续，运用
势，绿色金融创新手段对改善生态环境有较大贡献。
作为国家经济发展的核心未区来，长三角地区的发展会
更加迅速，作用会更加凸显。目，三角地区污染治理投
耦合度模型和耦合协调度模型对长三角地区绿-融
环境系统的耦合协调发展状况进行(见研表)。
资完成总额不足并，且没有形成稳定的增长态从，一定 2012 2013 2014 4015 2016江苏C04970499049605000454 程度上说明当，前政府对绿色金融的资金供给不足和绿色投
表 4 绿色金融— 生态环境系统耦合协调关系测度结果

D 0.239 0.218 0.212 0.215 0.156 资需求快速增长之间存在较大的矛盾。 金对融此机，构要充

0.115 0.494 0.329 0.219 0.468 0.285 0.173 0.491 0.268
0.146
0.154 0.500 0.317 0.221 0.472 0.299 0.189 0.491 0.312
0.198
0.092 0.499 0.314 0.198 0.481 0.303 0.190 0.489 0.311
0.197
0.090 0.500 0.315 0.199 0.488 0.320 0.210 0.489 0.308
0.194
T C D T C D T C D
T
浙江
上海
安徽
0.095
0.496
0.324
0.211
0.471
0.294
0.183
0.482
0.293
0.179

注：C、D、T 分别为两系统间的耦合度、 耦合协调度和综

分执行绿色金融政策创，新绿色金融产品引，导绿色金融市 场发展，合理安排资本投资限，制高污染高，能耗以及产能过 剩行业的贷款额度。对于政府部有，要加大环境保护政 策的制定和实施力度增，加地区环保投入加，大环境治理力 度，同时建立健全的绿色金融体系实施计促划进，区域经济 的绿色转型。
参考文献
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环境承载力评价指标体系研—以山东半岛为[例J].环境

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2012-201年6长三角地区各省市绿色金融—生态环境 [2]袁晓玲,李政大,刘伯龙.中国区域环境质量动态综合评
系统间的耦合度都.45以上，并且地区间的差距较， 价——基于污染排放视[J]角.长江流域资源与环,213(1).
系统处于磨合阶段此，阶段绿色金融和生态环境可协调一致[3]李虹,袁颖超,王娜. 区域绿色金融与生态环境耦合协
发展，绿色金融对生态环境的改善有较好的促进；调发展评价[J].统计与决策,2019(8).
2016年，浙江、上海、安徽复合系统的耦合协调度略微大于 [责任编辑 王占峰]