邱慈观、王坦：上海绿色金融指数的理念、方法与创新｜高金ESG研究特辑

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近年来，上海高级金融学院（高金/SAIF）的多位教授从学术研究视角出发，探究生态环境因素与金融系统之间的相互作用以及ESG指标对投资价值的影响等问题。

对此，我们推出《高金教授的ESG课题研究》特辑，通过系列文章介绍高金教授在ESG和可持续投资方面的学术成果与研究进展，呈现来自高金的“绿色答卷”。本期推送，介绍高金邱慈观、王坦教授带领课题组编制的“上海绿色金融指数”。

根据《上海国际金融中心建设“十四五”规划》提出的愿景，上海正在向着“到2035年建成具有全球重要影响力的国际金融中心”的目标全力进发。其中，绿色金融的发展是上海国际金融中心建设规划的重要组成，因此亟需通过相应指数来反映上海绿色金融与时俱进的实际发展进程。并且，该指数必须具有纵向比较、横向比较、对标基准等功能。

在此背景下，上海高级金融学院（高金/SAIF）邱慈观、王坦教授带领课题组于2022年春开始着手编制上海绿色金融指数，该指数的首次编制工作已于2022年11月完成并对外发布。另外，课题组钻研指数编制方法，对其背后理念、方法和数据做了深入研究，写成一本17万字的专书，预计将于2023年年底前推出。

课题组基于理论依据、政策指引及实践操作，对绿色金融搭建了一个宏观蓝图，并将该蓝图主干依据现实情况调整后，融入上海绿色金融指数的设计理念。课题组创造性地基于一个评估框架、采用两套不同的度量方法和权重配置形成两只指数，并将机器学习引入指数编制。课题组除呈现两只指数的测算结果外，还展开稳健性检测，落实交叉验证分析。因此，上海绿色金融指数创新了指数编制的方法，深化了指数研究的学术基础，探索了相关的数据问题，形成重大贡献。

【亮点解析】上海绿色金融指数创新之处：

1. 为绿色金融搭建了一个宏观蓝图，表明其目标导向特质

2. 将蓝图主干融入绿色金融的评估框架

3. 基于 “一个框架、两个方法” 设计两只指数，其中引入机器学习

4. 将两只指数的结果进行比较, 解析背后原因

5. 针对经由指数结果反映的国内蓝图建构现况，提出政策建议

教授简介

◎ 邱慈观

现任上海交通大学上海高级金融学院教授，为美国宾夕法尼亚大学沃顿商学院的金融学博士，目前是上海交通大学上海高级金融学院的全职教授、可持续金融学科发展专项基金的学术主任。她曾在美国加州大学等校任教，新泽西州民间企业任职，并担任行政领导，推动校务发展。邱教授曾参与的研究课题甚多，主要在 ESG 投资、气候金融、可持续性评级、影响力度量和管理、公司治理、企业社会责任等领域。她的咨询经验丰富，多年来一直替企业、政府及证券交易担任顾问。在研究方面，邱教授著有《可持续金融》、《新世纪的 ESG 金融》、《中国城市 ESG 治理评级体系》、《公司治理》、《商业伦理》等书，并在 Management Review、Journal of Business Ethics 等学术期刊上发表有关可持续金融、影响力投资、ESG 披露、普惠金融等领域的论文。另外，邱教授以国内影响力投资、普惠金融及资本市场作为情景，开发了多只哈佛教学案例。

◎ 王  坦

现任上海交通大学上海高级金融学院金融学教授、副院长及金融硕士项目学术主任，于1992年获得多伦多大学的经济学博士学位。他曾任滑铁卢大学经济学助理教授（1992-1996）和英属哥伦比亚大学助理教授、副教授与商学院Peter Lusztig金融学讲席教授（1996-2014）。王坦教授曾在MIT斯隆管理学院任客座教授，2003和2005年曾是克利夫兰联邦储备银行和国际货币基金组织的访问学者。王坦教授的研究领域包括跨期资产定价理论、不确定型决策、银行系统风险、投资和风险管理等，在全球顶级学术期刊如Review of Financial Studies, Journal of Finance, Management Science, Journal of Economic Theory, Mathematical Finance和Econometrica等发表多篇论文。其中，王坦教授刊登在《金融研究评论》的论文 “私有化和风险分担：来自中国股权分置改革的证据”获得了2014年度孙冶方金融创新奖。

01

绿色金融宏观框架的搭建

区别于市面上已存在的绿色金融指数，邱慈观、王坦教授与课题组首先基于理论依据、政策指引及实践操作，对绿色金融搭建了一个宏观蓝图，表明目标导向金融的逻辑和意义。

如图1所示，蓝图有三层，表明从实体经济的目标、经济和金融活动的分类系统、披露标准，乃至于资源调度、工具与交易以及考核机制等环节之间的先后顺序关系。

▲图1：绿色金融的逻辑链条模式

接着，课题组将蓝图主干依据现实情况略做调整后，融入上海绿色金融指数的评级框架，从而导出驱动绿色金融发展的因子。

课题组认为，绿色金融指数的设计有三大关键，分別是：范围（Scope）、度量（Measurement），以及权重（Weights）。

在覆盖范围方面，课题组以层级式评级指标来体现，其中包括6个驱动因子、26个属性，以及 88个对应现象。6个驱动因子中，3个涉及金融活动，分别是金融市场建设、金融工具，以及政策支持与配套保障；另三个涉及实体活动，分别是产业发展与企业活动、生态空间与城市建设，以及宏观经济与基础设施。课题组对层级式评级指标赋予认知论上的意义。

在度量及权重方面，课题组基于相同的整体评估框架，对于一个可观测现象，采用两套不同的度量方法和权重配置来形成两只指数，由“上海绿色金融现况绩效指数”反映事实绩效，由“上海绿色金融社会认知指数”反映公众认知。在度量方面，绩效指数以客观度量法编制，通过公开数据对现象进行测度；社会认知指数以主观度量法编制，通过问卷调查量化观测现象。在赋权方面，现况绩效指数采用事前权重法，社会认知指数采用事后权重法，而权重则分别反映各层级指标的相对重要性。（见图2）

▲图2：上海绿色金融指数的编制流程

02

上海绿色金融现况绩效指数

上海绿色金融现况绩效指数使用客观度量与事前权重法。课题组依照统计充分性、延续性、可比性、及时性以及准确性等质量原则采集数据。

测度变量的数据来自可靠的权威发布渠道，如官方部门发布的统计年鉴、人民银行统计数据、万得数据库、妙盈数据库等。此后，在最终评分以成长率来表示的前提下，课题组对基础数据进行了必要处理，从而使现况绩效指数的评估工作顺利展开。

在权重配置方面，现况绩效指数以事前方式赋权。课题组基于指标的重要性、政策文件的指引、数据的客观稳定性、指标数目的多寡等多方因素的考虑， 对于一级、二级和三级指标采用了不同的赋权法。

▲图3：上海绿色金融现况绩效指数测算值

2018-2021年

图3呈现了上海绿色金融现况绩效指数的历年得分。从指数的测算结果来看，2021年上海绿色金融现况绩效指数整体得分为11.67%。相比于2018年的3.92%、2019年的5.61%，以及2020年的6.67%，可以看出上海绿色金融自2018年起连续四年成长，且成长率与时俱增，从而表明了上海绿色金融成长前景可期。

▲图4：上海绿色金融指数驱动因子贡献度的趋势

课题组进一步分析指数整体得分的影响因素，包括各驱动因子的贡献度、推拉力的持续性等。如图4所示，从2021年各驱动因子对上海绿色金融指数的贡献度看，“金融工具”的贡献度最高，而“政策支持与配套保障”垫底。由这些数字大体可看出国内绿色金融体系的建构情况。特别是，分类体系、披露标准等是国内绿色金融体系中的薄弱环节，但企业实践、金融机构绿色业务参与、工具与交易等则是国内绿色金融体系中的发达环节。“金融市场建设”的贡献度乘势崛起，说明了金融机构绿色业务参与和企业信息披露实践的依需崛起。此外，“生态空间与城市建设”的贡献度逐年下降，反映了国内绿色金融体系的逻辑链条未及建构,以致绿色资本动员和绿色环境目标之间断链。

另外，课题组在研究中发现，在绿色金融的推动方面，绿色目标相关的政策法规主导了绿色金融发展，成为指数增长的基石。分类系统的制订程度、信息披露标准、统计制度与数字化建设的完善程度，决定了绿色金融发展的质与量。绿色金融指数合适的赋权方法，应同时考虑政策方向及客观的数据特征。在此，课题组提出的稳健性检验已为后续发展指出一条可行道路。

03

上海绿色金融社会认知指数

上海绿色金融社会认知指数的评级框架与上海绿色金融现况绩效指数相同，但采用了主观度量法，并在事后才以机器学习法经由推导而得出权重。依据认知理论，人类获取知识的过程以具体的感官经验为基础，再逐步提炼为抽象程度不等的概念。课题组除依循知识论原则来设计问卷外，更引入了机器学习在问卷调查领域的应用。其中，基于对调查问卷的特别设计，课题组依据神经网络法原理来推论中间隐藏层的信息。（如图5）

▲图5：神经网络法原理图

上海绿色金融社会认知指数的问卷调查于2022年首度展开，以线上方式进行。整体打分分布情况如图6所示，平均值为83分。由总体评分可见，民众对上海绿色金融发展颇为认可，反映正面信号。此外，课题组通过权重分析发现，民众最看重绿色生活环境，而非直接与绿色金融相关的驱动因子。由两只指数驱动因子权重之比较可见，“金融工具”和“产业发展与企业活动”对现况绩效指数的重要性高，“生态环境与城市建设”对社会认知指数的重要性高，其间差异明显。（见图7）

▲图6：社会认知指数问卷总体打分分布图

▲图7：现况绩效指数与社会认知指数的驱动因子权重比较

课题组还通过投入产出矩阵解读权重的数据差别，发现现况绩效指数权重反映了官方政策下的稀缺资源，社会认知指数的权重则反映公众眼中的稀缺资源。课题组认为，由权重相互印证分析可见，目前选定的测度变量拟合度仍有优化空间。本次问卷设计重点在于了解民众对各驱动因子的看法及对其相对重要性的感知，其中并未纳入有关国内绿色金融体系建构的问题，故数据分析结果也未能反映建构现况的强弱环节。

04

研究展望

课题组总结研究成果并进行展望，拟就两个重要问题寻求更完善的解决方案。一是绿色金融宏观蓝图如何落实于指数设计的问题。特别是，当指数目标与模型目标不完全一致并有数据限制时，如何以另一种调整方式将蓝图主干融入指数设计，是未来努力的方向。新的调整方式可以形成一个新的指数评估框架，产生新的现况绩效指数和社会认知指数，以进行新的稳健性检测。另一是社会认知指数问卷题目精确性的问题。目前问卷数据分析结果表明，问卷题目中存在着的噪音，显示题目的精准性有待改进。如何能进一步基于认知论和语意学来完善题目，使填卷人能更精准地知其所指，是值得进一步努力的地方。

Dialogue with Professor

对话教授

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Q1：与现有市面上其它的绿色金融指数相比，上海绿色金融指数的设计理念有何创新？如何有效弥补了其它绿色金融指数的不足之处？

 

邱慈观

上海高级金融学院教授

课题组之前通过解析现有市面上其它的绿色金融指数，发现其中有理论依据薄弱、方法学老旧、透明度不足、可比性不足、应用场景局限等问题，甚至带有宣传动机。另外，现有指数中，没有任何一只能反映绿色金融宏观蓝图的建构现况。我和王坦教授在设计上海绿色金融指数时，思考并努力在方法学上有所创新，并且在方法学的背后找到充足的学术依据，从而解决先前其它绿色金融指数面临的挑战。

 

王坦

上海高级金融学院金融学教授

与其它绿色金融指数相比，我们编制的指数有三个创新点：第一，其它绿色金融指数或是纯粹依赖客观数据，或是全部运用问卷方法，而我们是两种方法同时使用；第二，我们在对国家的大政方针和指导意见进行研究的基础上，对上海绿色金融进行宏观蓝图的搭建和评估框架的设计；第三，我们引入机器学习的方法来分析问卷中的数据。

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Q2：能否为我们介绍一下机器学习的方法在这项课题研究中是如何发挥作用的？

 

王坦

上海高级金融学院金融学教授

我们将机器学习作为一种方法论，应用在社会科学（尤其是问卷调查）中是属于相对领先的。举例来说，在通常的问卷调查过程中，如果我们让受访者给某一件比较抽象的事情打分，受访者给了70分，我们会更关心这70分是从何而来的，影响受访者打分的因素到底是什么。

正如我们设计上海绿色金融指数，不光是为了得到一个指数，还希望了解它背后的驱动因子是什么。因此我们将上海绿色金融社会认知指数的问卷结构设计为三层。

其中第一层是人们对定性问题的打分。然后中间有一个隐藏层，我们不可直接观测。第三层是每个人都有直观感受的问题，可以通过直接的体验给出比较可靠的数据。比如我们会问关于“空气质量、绿色覆盖率、垃圾处理”等问题。其实我们最关心的恰恰是隐藏层数据的信息。那么我们就会运用机器学习方法中的神经网络法原理，通过第一层和第三层的信息来估算出隐藏层的信息。也就是通过机器学习去推导出各个驱动因子在民众心中的重要性。

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Q3：在这项研究工作中，您与课题组经历过哪些困难和挑战？是如何去应对和解决的？

 

邱慈观

上海高级金融学院教授

数据缺失与统计口径问题是课题组编制绿色金融指数过程中所遇到的重大挑战之一。对此，课题组已解析相关问题并形成了八篇专文，先后刊出于财新网、澎湃新闻等媒体，以扩大社会认识。这些专文以“碳排放权抵质押贷款的绿色本质”、“可持续发展挂钩债券的解析答疑”、“私募绿色投资的数据挑战”、“气候指数世代更迭下的数据瓶颈”等为题，内容涉猎多种绿色金融工具所面临的数据关卡。

另外一个挑战就是问卷的发放和回收。我们进行了各种尝试，发现绿色金融的专业度比较高，问卷不易获得民众回复。最终我们通过“绿喵”碳普惠平台公开发放问卷，调查时间前后近五十天。调查对象为全国范围内通过金融、可持续发展、学术等相关组织可触达的群体，形成了数据分析的基础。

 

王坦

上海高级金融学院金融学教授

针对在编制上海绿色金融指数过程中面临的数据缺失和统计口径问题，我们在此也想呼吁相关部门尽快制定相关规则，推动国家绿色金融相关数据的标准化收集和统计。

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Q4：据了解，高金正在进行可持续金融课程体系的建设，其中有不少课程是全国首创。两位作为领衔这项课程体系的教授，是否可以与我们分享一下这项课程体系的建设发展情况？

 

王坦

上海高级金融学院金融学教授

高金的可持续金融课程体系建设正在推动过程中。我们研究了全球其它院校开设的将近500个相关课程，目前来看基本都还没有形成清晰的课程体系。我们认为目前正是开展可持续金融课程体系建设的合适时机。高金在这一课程体系建设中的基本目标是梳理可持续金融课程教育到底要解决什么问题，方法论是什么，以及与之相应的人才培训模式。在此基础上，再有侧重点地推出一套完整的课程体系。

 

邱慈观

上海高级金融学院教授

我在海内外进行可持续金融领域的教学和研究已接近17年。目前我在高金开设了三门相关课程，分别是《可持续金融》、《影响力投资》、以及《ESG与企业社会责任》。另外，国际上该领域的教师己组成了影响力及可持续金融教授联盟(Impact and Sustainable Finance Faculty Consortium)，全球有300多位教授加入。我是目前为止加入这一联盟的仅有的两位中国教授之一。未来我也将为推动高金的可持续金融课程体系建设持续做出贡献。

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