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1、区域绿色金融与生态环境协调发展摘要：文章以我国三大经济圈为重点研究对象，构建了绿色金融生态环境复合系统耦合协调发展评价体系，测算了三大经济圈绿色金融发展水平与生态环境综合水平；引入耦合度模型和耦合协调模型测算了20082015年三大经济圈绿色金融生态环境系统的耦合度、耦合协调度与综合协调指数，并对测算结果进行了比照分析。结果发现，我国三大经济圈绿色金融发展震荡幅度较大，各区域存在较大差异，珠三角的福建省绿色金融发展水平较高。三大经济圈生态环境综合水平发展平稳，并具有增长态势。耦合协调度模型的测算结果显示，三大经济圈绿色金融发展与生态环境并未实现协调一致发展，大部分地区处于拮抗阶段，并逐步接近磨
2、合阶段；三大经济圈绿色金融生态环境复合系统耦合协调度水平较低，仅珠三角的福建省到达协调发展状态。关键词：绿色金融；生态环境；耦合协调度生态环境是人类赖以生存与发展的空间1，是实现区域可持续发展的核心与基础2。我国自改革开放以来，经济发展获得了瞩目成就，但生态环境日趋恶化，生态系统的承载力日益下降。金融作为当代经济的核心，是促进经济社会与生态环境可持续发展的有效手段3，为实现经济发展方式由高碳经济形式向低碳经济形式的转变，离不开金融的改革与创新。自2016年8月（关于构建绿色金融体系的指导意见）提出以来，绿色金融在经济发展中的重要作用再次引起广泛关注。纵观国内外相关文献，学者们主要从绿色金融的概
3、念、绿色金融的经济效益与环境效益等方面开展研究4-6，缺少对绿色金融评价的相关研究，而鲜有学者对绿色金融发展水平进行定量测度。基于此，本文构建了绿色金融发展水平的评价体系，动态研究绿色金融在我国三大经济圈的施行效果以及发展特征。此外，本文构建了绿色金融生态环境复合系统耦合协调度模型，定量度量绿色金融发展与生态环境的耦合性、协调性，以反映绿色金融对生态环境的改善程度，为我国绿色金融与生态环境可持续发展的实践提供了科学根据。1研究方法1.1熵值法本文选用熵值法确定复合系统各指标层权重，较专家打分法、层次分析法等赋权法更为客观。详细经过如下：1数据标准化。Xij表示第j个区域的第i项指标的测算值，Y
4、ij为标准化值：其中min(Xij)表示第i项指标的最小值，max(Xij)表示第i项指标的最大值。2根据信息熵的定义，确定评价指标的熵值E。1.2耦合协调度模型借助耦合概念，将绿色金融与生态环境作为两大系统，定量评价系统间的耦合关系，反映绿色金融对生态环境的影响程度。耦合与解耦是相对的概念，解耦便是脱钩，目前较多学者研究了经济与资源环境之间的解耦关系7,8，而绿色金融的发展最终应到达与生态环境的耦合与协调，因而本文选用耦合协调度模型测算两者之间的耦合协调程度来反映我国绿色金融发展实现生态环境平衡所处的阶段水平。系统间耦合度计算模型如下所示：其中，C为系统间的耦合度，取值范围为01，值越大，讲
5、明系统间的耦合度越高，即系统间的发展越趋于有序、协调。本文参考王琦和汤放华20159的划分方法，将耦合类型详细分为四个阶段，如表1所示。其中U1和U2表示绿色金融发展水平与生态环境综合评价值，详细计算公式如下所示：式中，Uli表示第i个子系统绿色金融、生态环境第i年的综合评价值，Wj表示各子系统第j个指标的权重，Bij表示第i年第j个指标标准化的值。得出系统间的耦合度之后可进一步构建耦合协调度模型，计算复合系统间的耦合协调度。详细模型如下：式中，C为两系统间的耦合度，T为绿色金融发展与生态环境间的综合协调指数，a与b为待定系数，本文选取a=b=0.5。D为两大系统间的耦合协调度。参考王琦和汤放
6、华20159的划分方法，对系统间的耦合协调度评价标准作出划分如表2所示。2指标设计及数据来源2.1评价指标体系的构建本文在构建指标体系时基于数据的可获得性与相关性等原则，从绿色信贷、绿色债券、绿色投资、碳金融四个层面设计区域绿色金融发展水平的评价指标体系，涵盖了绿色金融服务的证券、信贷、投资、交易等方面，提高了评价指标体系的全面性与科学性，详细见表3所示。2.2数据来源本文选取我国三大经济圈作为研究对象，即京津冀、长江三角洲、珠江三角洲。研究区间为20082015年。本文选取的评价指标数据来源于（中国统计年鉴）（中国金融统计年鉴）（中国环境统计年鉴）（中国人口和就业统计年鉴），以及各省相关年鉴
7、和国家统计数据。其中绿色债券数据来源于同花顺，碳金融数据来源于中国CDM项目数据库。此外，对于绿色信贷贷款余额数据，本文选择四大国有银行中国银行、中国工商银行、中国建设银行、中国农业银行、我国国内最早采用赤道原则的兴业银行、发展绿色金融成效较好的浦发银行作为绿色信贷数据的主要来源对象，其数据来源于各大银行披露的社会责任报告。由于各省绿色信贷数据的缺失，为较好地衡量各地区绿色金融发展水平，本文统计了各大银行在全国的网点机构总数以及三大经济圈各省市网点机构总数，将各省市各个银行网点机构数占全国各银行网点机构总数的比例作为权重，计算各省市绿色信贷贷款余额数。3实证分析3.1复合系统综合评价根据前文的
8、评价方法与计算模型计算三大经济圈绿色金融发展水平与生态环境综合水平，结果如下页表4所示。为了更直观地表示三大经济圈绿色金融发展水平的演变趋势，将20082015年各省市的绿色金融发展水平绘制成折线图，如图1至图3所示。图1至图3显示，京津冀、长三角、珠三角地区绿色金融的发展存在较大差异，三大经济圈地区绿色金融的发展变化幅度与增长趋势各不一样。京津冀地区绿色金融发展水平的区域差异水平较大。其中，北京地区的绿色金融发展水平除2010年、2011年有所下降外，在其余年间呈稳步上升趋势；天津地区绿色金融发展水平较低，均在0.12附近波动；河北地区绿色金融发展的演变趋势呈“N型，变化幅度较大。浙江、上海
9、、江苏位于长三角地区，其中浙江省绿色金融发展发展水平最高，上海次之，江苏最后，但近几年发展趋势接近，均呈增长态势。珠三角地区绿色金融整体发展水平差异较大。福建省绿色金融发展水平较高，涨幅较大，2015年已基本接近0.6；广东省绿色金融发展水平较低，近几年彷徨在0.07上下。三大经济圈20082015年生态环境综合水平的演变图4至图6显示，我国三大经济圈生态环境综合水平整体呈缓慢上升趋势。京津冀地区各城市综合水平较为分明，北京地区水平最高，河北次之，天津最后，但各地都呈上升趋势。长三角地区生态环境综合水平震荡区间为0.26,0.40，江苏、浙江两地生态环境综合水平极为相近，演变趋势基本重叠，整体
10、比上海地区高0.1。珠三角地区两城市生态环境水平两极化分明，广东地区整体水平较高，但波动较大；福建地区整体水平较低，但发展相对平稳。3.2复合系统耦合协调度测度与分析表5见下页为京津冀、长三角、珠三角地区20082015年间绿色金融生态环境系统的耦合协调发展状况测算值，根据绿色金融与生态环境的综合评价结果，运用的模型为耦合度模型与耦合协调度模型。根据耦合协调度模型评价标准，三大经济圈耦合协调发展类型如下页表6所示。从时间维度上看，“京津冀“长三角“珠三角的绿色金融与生态环境耦合协调水平在整体上呈现“波动缓慢增长的趋势。1京津冀地区在2009年的系统间耦合度到达该时间段的峰值0.492，此时基本
11、属于磨合阶段，然而近几年的发展态势存在“波动性，复合系统的耦合协调度已基本转变成接近失调类。2长三角地区固然在2010年存在大幅度下跌，但其余年份都呈现稳定增长的趋势，近期几年该地区的耦合度突破0.45，接近磨合阶段。3珠三角地区两大系统的耦合度整体上波动幅度较大，增长较快；耦合协调类型已由接近失调类过度到基本协调类。从空间维度上看，三大经济圈绿色金融生态环境耦合协调发展水平存在地域差异。珠三角地区耦合协调发展水平较高，并且增长较快。长三角与京津冀地区耦合协调发展水平略低。从区域内部差异角度来看，三大经济圈区域内绿色金融生态环境耦合协调发展水平存在不同程度差异。京津冀地区内部差异程度较大，其整
12、体处于接近失调阶段，详细情况是北京基本到达协调阶段，但天津与河北省的耦合协调度仍然较低。浙江省位于长三角地区，其耦合协调度已接近0.4，向基本协调阶段逼近，上海和江苏略低。珠三角地区内部差异同样较大，福建省耦合协调发展水平较高，2015年已到达0.48，接近中度协调阶段，广东省处于接近失调阶段。总结发现，“京津冀“长三角“珠三角这三大经济圈的绿色金融与生态环境的发展存在较大的差异，我国区域绿色金融发展水平较低，与生态环境还未能实现协同一致。为更好地解决生态环境的压力，绿色金融政策需要进一步得到落实与实践。本文讨论了三大经济圈生态环境与绿色金融的协调发展关系，并构建出评价绿色金融与生态环境协调发展的体系。主要测算了“京津冀“长三角“珠三角这三大经济圈的绿色金融与生态环境的耦合度、耦合协调度以及综合协调指数，所用模型为耦合度模型、耦合协调模型。分析数据得出如下结论：三大经济圈的绿色金融发展与生态环境的发展存在较大的差异，还未能实现协同发展。从时间上来讲，三大城市群绿色金融生态环境系统的耦合协调度具有一致性，均呈缓慢增长态势；从空间上来讲，三大城市群存在较明显的差异，近几年珠三角地区绿色金融发展水平较高，金融创新手段对生态环境的改善奉献较大；就某一城市群来讲，其区域内部发展不太平衡，应加快区域协同战略，实现区域金融创新，拉动生态环境效益的改善。