绿色金融发展水平的影响因素分析

李沅睿

(深圳大学 广东 深圳 518000)

一、绿色金融发展现状

截止到2018年末，国内的本外币绿色贷款余额达8.23万亿元，余额同比2017年增长了16%，债券市场共计发行债券43.68万亿元，与2017年相比同比增长了7.3%，发行数量共计约四万只，较去年发行总量增长了5%。我国绿色金融的规模十分庞大，但在所构建的绿色金融框架体系下，哪些对绿色金融发展水平有更有利的影响，这些尚无统一的标准。因此，通过定量分析得到现阶段各影响因素对于绿色金融发展水平的影响程度，有重大意义。

二、国内研究现状

许文安，肖扬清(2018)[1]结合绿色金融发展程度的分析与二氧化碳排放强度的分析，采用2002年到2014年全国30个省份的相关数据建立回归方程，结果表明，绿色金融发展程度越高，二氧化碳排放强度越低。徐旭初、光年玉(2017)[2]选用金融化程度、居民收入水平、污染治理投资、受教育比例四个指标，运用主成分分析法对其影响因子进行了相关分析。结果表明，对我国绿色金融发展影响程度最大的是受教育比例。刘瑜，蔡永卫，魏宗祐(2018)[3]基于国际经验，认为中国应当推动绿色金融的发展理念来让绿色金融深入人心，同时在资金方面，借助政策性工具给与投资方的支持去鼓励投资方参与绿色投资。

三、绿色金融发展水平因素分析

(一)指标选取

为确保分析的准确性与前瞻性。因此本文选取了绿色金融的以下几个主要指标作为分析对象。绿色债券选取了各个地区绿色企业上市数量和其市值，绿色信贷选取绿色信贷余额。另外本文主要选择农业保险的保费收入和农业保险占该地区总保费收入的占比。碳金融方面选择各地区的碳成交量和成交额。在因变量的选择上，本文选取了绿色发展指数作为因变量。

(二)研究方法

本文通过因子分析将影响绿色金融发展的因素，如绿色贷款余额、绿色贷款不良率、绿色债券余额、绿色债券违约率和绿色股票、碳金融进行信息浓缩。然后通过多元回归模型进行定量分析，得到这些指标对绿色金融发展水平的影响。

(三)实证分析

1.因子分析

通过KMO和Bartlett球形检验来检验因子分析的可行性，其中 KMO为0.522，有一定的偏相关性，适合做因子分析。而在Bartlett球形检验中，Bartlett为234.428并且p值约等于0.000，说明相关矩阵与单位矩阵存在较大差异，可以利用相关指标进行因子分析，将其分为三个公共因子分别是规模总量因子、质量因子、保护因子。利用回归方法得到具体的因子得分函数，具体表达如下：

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分别从不同方向反映了各省份的绿色金融发展水平，因此各省份的绿色金融综合得分应该以公共因子的方差贡献率所对应的权重，对公共因子进行加权。其综合得分函数如下：F=0.63F1+0.224F2+0.146F3

2.多元回归分析

为了探求绿色金融发展水平的影响因子，本文以绿色发展指数为因变量，规模总量因子、质量因子、保护因子共计3个自变量来建立多元回归方程，分析近年来影响我国绿色金融发展水平的主要影响因子，同时探明现在中国绿色金融的发展状况。具体模型拟合优度如表1所示。

表1 模型拟合优度表

Y=35.565F1-19.679F2+39.573+μ

在其他条件不变的情况下，规模总量因子每增加一个单位，则绿色发展指数提高35.565即扩大绿色金融的规模，有利于绿色金融水平的发展。对于质量因子，在其他条件不变得情况下，质量因子每增加一个单位，则绿色发展指数减少19.679，说明绿色金融占金融的比重越大，不利于绿色金融发展水平。

六、关于绿色金融发展水平分析的建议

我们应该继续扩大绿色金融在全国的规模和影响，因为在“新常态”下，中国正在从高消耗、高污染向低碳环保型转型，正因如此我们应该继续扩大与绿色金融有关项目和产业，例如绿色金融产品的种类在合理的基础上适当增加，推出适合小企业，家庭甚至到个人的绿色金融产品，让更多不同产业和公民可以与绿色金融产生交集，了解绿色金融，提高绿色金融在各行业和公民的作用和地位，有利于转型速度的加快，实现中华强国梦。同时政府还应该充分调动银行界和金融机构加入到绿色金融行列的积极性，让金融机构了解到发展绿色金融是历史的必然趋势。与此同时，各个高校设立与绿色金融有关的专业，培养绿色金融专业人才，加强绿色金融的发展与建设。