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宏观ESG综合评价体系构建与研究

2020-11-02蔡泽栋

经济研究导刊 2020年25期
关键词:灰色关联分析熵权法综合评价

摘 要:基于MSCI的ESG评级思想,类比构建了包含三个准则(环境、社会、治理)共30个子指标的宏观ESG指标体系,并结合熵权—灰色关联分析模型,对华东、中、南10地(省、自治区)进行综合评价。研究发现,广东省综合表现最优,且在环境和社会层面得分也最高;浙江省综合得分位列第二,且在治理层面表现最优。从地区总体表现来看,华东地区优于华中和华南地区。最后根据研究结果提出了若干针对性建议,并对所建指标体系的应用进行评价。

关键词:ESG;指标体系;综合评价;熵权法;灰色关联分析

中图分类号:F127        文献标志码:A      文章编号:1673-291X(2020)25-0058-05

一、相关背景

ESG(Environment、Social Responsibility、Corporate Governance),即环境、社会和公司治理,是社会责任投资的基础,也是绿色金融体系的重要组成部分。从20世纪70年代起,关于ESG准则与公司金融表现评价的研究就已开始,且以国外学者及投资者为主。

近年来,许多国内学者也开始致力于这方面的研究[1~3]。2014年,王少博和邵诗辰将ESG评估模型应用于城市生活垃圾处理的绩效评估,并对长株潭两型社会构建中垃圾管理模式的改革提出了建议[4]。这种具有创新性的ESG准则应用给了我们一定的启发,即ESG准则的评价思想同样也可用于宏观领域的社会评价。ESG准则中不少内容与智慧城市评价[5]、绿色发展能力评价[6]、政府公共服务能力评价[7]等思想相吻合。因此,通过将微观指标体系进行一定的修改、扩充,便可构建宏观的ESG评价模型,从而对省市地区进行环境治理、社会责任投资等多方面的综合评价。

二、研究方法

(一)指标体系的构建

MSCI(明晟)是美国指数编制公司,其構建的ESG指标体系的大致分级及部分关键指标(如下表1所示)。

通过对《2019年中国统计年鉴》[8]中部分指标的选取,即可对照表1构建宏观ESG指标体系(如表2所示)。表1和表2中指标的编号一一对应,反映了相似指标的替换过程。

基于以上分析,我们即构建出了较为合理的宏观ESG评价模型。该体系由微观公司评级ESG指标体系演变而来,且两者具有较大的相似性:首先,对于环境的评价角度两者大致相同,均覆盖自然资源、环境保护、发展机会等层面;其次,宏观模型社会层面强调政府对于有关方面的支持力度,即相关方面的经费财政支出,与微观模型中评价社会责任投资意识的理念一致;最后,宏观模型治理层面强调经济发展质量与税收金融风险的权衡,与微观公司治理的目标相符。因此,宏观ESG评价模型可对省市地区进行环境、社会责任投资、治理能力等多方面的综合评价。

(二)基于熵权法的指标权重确定

1.假定有n个评价对象,每个评价对象有m个评价指标,构建n行m列的矩阵T,其中xij是第i个评价对象的第j个评价指标的实际值:

2.对矩阵T进行标准化,得到标准化矩阵S,当评级指标为正指标时如左式,评级指标为逆指标时如右式,其中xmax和xmin是同一指标的最大值和最小值:

3.将数据按列归一化为矩阵Uij后,计算各评价指标的熵值e,并确定熵权W:

(三)基于灰色关联分析的综合评价方法

1.将熵权法中矩阵T进行数据标准化,同时进行对数无量纲化[9],最终获得矩阵D=(Dij)nm,其中每个指标的数据最大值为100,最小值为60。

2.确定分析序列。将矩阵D进行如下变换获得矩阵K,这里将矩阵D中每个指标的最大值作为理想值D:

3.求差序列并计算关联系数,得到关联系数矩阵?孜。其中,?籽为分辨系数,在这里取0.5;最大差?驻max为0.6-1=0.4,最小差?驻min为1-1=0;将关联系数矩阵?孜结合赋权结果,可得n个评价对象最终的综合评价值。

三、华东、中、南10地宏观ESG综合评价

(一)评价概况

近年来,华中、东、南地区在多方面紧密联系并展开了积极的合作,为我国经济的高质量发展做出了重要贡献。然而,三地区各省市在地理位置、自然资源、地域文化、经济发展、政策目标等多方面均存在差异。随着智慧城市、区域经济活力[10]等研究的积极开展,经济发展速度不再是评价地区的唯一标准,环境、社会责任意识、社会治理能力等方面的重要性也逐渐提上日程。

本部分以华东地区6省、华中地区2省、华南地区2地共10个体量大小相近的省份(或自治区)为研究对象,基于上文构建的宏观ESG评价模型,对各地2018年环境、社会责任投资、治理能力等多方面进行综合评价,各指标数据实际值均来自2019年《中国统计年鉴》。

(二)综合评价结果

基于熵权法及灰色关联分析结果,可得各地宏观ESG综合评价得分情况(如下图所示)。

(三)结论与建议

由评价结果可以得出以下结论:首先,从单项得分来看,广东省在环境层面和社会层面得分均最高,而治理层面则是浙江省表现最好。其次,从综合情况来看,广东省拿到了0.73分的最高分,相较于其他省份更优,原因大致在于治理层面40%的较大权重及其在该层面的较高分值。最后,从区域角度来看,华东整体表现最好,浙江、江苏两省尤为突出;华南区广东省得分为10个省第一,但广西壮族自治区与之差距较大,说明区域内也存在发展不平衡的现象;相较于前两个地区,华中两省的综合表现略微逊色,表明该区域省市仍存有较大的发展空间。

基于上述结论,可以简单提出如下几点建议:第一,广东、浙江、江苏三省综合得分位列第一、二、三名,又是中国经济发展的龙头省份,因此应继续保持自身优势。第二,华东地区其他省份综合得分较高,但社会层面得分较低,因此在注重经济高质量发展的同时,也应增加社区服务、公共安全、社会保障等方面的财政支出,着力于民生问题的解决,进一步提升社会责任感。第三,广西壮族自治区环境层面的得分很高,但综合得分较低,说明在社会治理能力、经济发展质量等方面仍有较大发展空间,可通过丰富的自然、旅游资源拉动经济的增长,更可以抓住“一带一路”的发展机遇,借助中国—东盟自由贸易区实现与毗邻东盟国家的良好往来[11],从而实现经济发展。第四,华中地区两省综合及各分项得分均偏低,需注重环境、责任投资、社会治理、经济发展等多方面的共同进步,同时也应借助自身“战略要冲、水陆枢纽”的交通优势,进一步加强与东西部地区的广泛交流合作,为实现长足发展积累宝贵经验。

(四)总结与评价

本文最大的创新点在于宏观ESG综合评价模型的建立,然而由于指标数据获取的局限性,指标体系并不能完整反映ESG评级的全部思想。因此,后期可以考虑进一步完善该指标体系的构建。此外,虽说10个省份(或自治区)的经济体量较为相近,但仍存有较大的差异,这会导致最终分析结果的偏差。后期可将指标体系用于城市之间、城区之间或同一地区不同年份之间的综合评价,使分析结果更加准确。

参考文献:

[1]  袁家海,郭宇.中国大型发电上市公司ESG评价体系开发与分值研究[J].中国环境管理,2018,(5):50-58.

[2]  陈婉.上市公司ESG水平越高,企业债券违约概率越低——基于绿色和ESG评估体系的设计与实证[J].环境经济,2018,(Z3):48-51.

[3]  孙广彪,王虹,关彤.ESG因素在养老保险基金投资绩效评价中的应用探讨[J].中国经贸,2014,(8):238.

[4]  王少博,邵诗辰.长株潭两型社会构建中垃圾处理绩效的ESG评估[J].经济师,2014,(3):20-22.

[5]  周骥.智慧城市评价体系研究[D].武汉:华中科技大学,2013.

[6]  龚贤,罗仁杰.精准扶贫视角下西部地区农业绿色发展能力评价[J].生态经济,2018,(8):128-132.

[7]  程灝,胡志明,于蕾.政府公共服务能力评价体系的构建及验证——基于公众感知的视角[J].西华大学学报:哲学社会科学版,2017,(6):86-91.

[8]  国家统计局.中国统计年鉴(2019)[K].2019.

[9]  游黎.大型灌区运行状况综合评价指标体系与评价方法研究[D].西安:西安理工大学,2010.

[10]  秦元元.我国地区经济发展活力的综合评价[J].中国统计,1998,(12):26-27.

[11]  郑焱,王志生,马建.“一带一路”战略下广西经济发展建议[J].合作经济与科技,2015,(20):16-17.

Construction and Research of Macro ESG Comprehensive Evaluation System

——Take 10 Places in East China,Central China and South China as An Example

CAI Ze-dong

(School of Finance, Zhejiang University of Finance & Economics,Hangzhou 310018,China)

Abstract:Based on MSCIs ESG rating idea,this paper analogically constructs a macro ESG indicator system including 30 sub indicators of three criteria(environment,society,governance),and makes a comprehensive evaluation of 10 provinces(or autonomous region) in East,Central and South China based on the entropy-grey correlation analysis model.The results show that:Guangdong Province has the best comprehensive performance and the highest score in environment and society;Zhejiang Province ranks second and has the best performance in governance;the East is better than the central and the South in overall performance.Finally,this paper puts forward some suggestions and evaluates the application of the indicator system.

Key words:ESG;indicator system;comprehensive evaluation;entropy-grey;correlation analysis model

收稿日期:2020-01-09

作者简介:蔡泽栋(1999-),男,浙江绍兴人,学生,从事金融工程研究。

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