在殷殷期待中，由中国人民银行上海总部和上海交通大学上海高级金融学院共同编制的上海绿色金融指数，于2022年11月26日重磅推出；其中包括两只指数：上海绿色金融现况绩效指数及上海绿色金融社会认知指数。现况绩效指数通过实际数据来表明上海的绿色金融表现，社会认知指数通过问卷调查来反映公众对于上海绿色金融的看法。但无论是基于客观数据或主观感受，指数的整体评分都显示上海绿色金融的表现卓越，前景可期。

整体而言，上海绿色金融指数原先拟订的目标有三。首先，指数须从绿色金融的驱动因子得出总体评分，以表明发展趋势，从而达到纵向比较的功能。其次，指数须从客观、主观不同视角，剖析各驱动因子的重要性，从而达到交叉验证的功能。第三，指数须强化方法学的普遍性，探索不同场景的应用性，从而达到横向比较的功能。

对于拟订目标，课题组突破了传统指数的困境，以方法学的创新来完成目标。具体言之，课题组针对上海绿色金融，基于一个评估框架、两个方法，同时编制了两只指数，分别反映不同视角对同一现象的观察。课题组更在其中引入机器学习， 通过方法学的创新来导出公众对于驱动因子的评价，从而发掘公众认知和现况绩效之间的分歧，并解析其形成原因，以供政策制订参考。

1、绿色金融指数的特征与挑战

市场上已有不少绿色金融指数，其中以GGFI（全球绿色金融指数）、一带一路绿色金融指数、湖州市绿色金融指数、中国地方绿色金融发展指数等最知名。这四只指数中，前两只为国际指数，后两只为国内指数，而编制者从民间组织、银行、市级单位到学术机构都有。

不过，这些绿色金融指数都有以下几个特征。首先是高度针对性，它们或聚焦于某个特定地区（如湖州），或聚焦于某个主题（如政策执行度），以致应用场景比较狭隘。其次是独一无二，它们常是该地区或该主题相关的唯一指数，以致欠缺可比性。第三是方法学单一，它们或以问卷调查法编制（如GGFI），或以实际数据法编制（如中国地方绿色金融发展指数），以致只能反映一种视角。第四是宣传性主导，它们常由指定组织授权编制，以致须以反映目标达成作为指导方针。

绿色金融指数的这些特征自然会产生一些后果，其中尤以可比性不足、应用场景局限、方法学有欠严谨等最为关键，从而形成指数编制上的挑战。特别是，绿色金融指数几乎不曾为其有效性提出统计学上的证据，包括对于指数本身进行稳健性检测、对于目标相同的两只指数进行交叉验证等。

2、灵活运用三件法宝

鉴于绿色金融指数普遍面临的挑战，上海绿色金融指数拟定了纵向比较、交叉验证及横向比较的三大目标后，课题组开始构思如何设计指数来达成目标。

绿色金融指数最终虽然表明为一个总体评分，但其编制必须经由一整套评估流程，其中有三大关键，分别是范围（scope）、度量（measurement），以及权重（weight）。首先，范围关乎指数的覆盖面，绿色金融指数是否仅覆盖绿色的实体活动，或仅覆盖绿色的金融活动，抑或两者都覆盖？各种活动覆盖的广度和深度如何？其次，度量关乎绿色现象的测量方式，是以定性方式测量，抑或以定量方式测量？两种测量方式各自如何形成统计口径以汲取数据？第三，权重关乎各种绿色相关活动的相对重要性，是由专家看法来决定，由政策制订者来决定，抑或由公众看法来决定？

绿色金融指数的三大关键无疑是如来佛掌中的三件法宝，课题组必须灵活运用，让法宝发挥功能，从而达到指数原订的目标。详言之，课题组以”范围”这件法宝来形成绿色金融指数的评估框架，並结合”度量”和”权重”两件法宝而形成同一评估框架下的两种评估方法，以反映对于”上海绿色金融”这个现象的两种看法。在此，课题组引入了机器学习，利用人工智能方法从可直接观测者推论不可直接观测者，从而将”一个框架、两个方法”落实于上海绿色金融指数的编制。两个方法所编制的指数，各以其方法学特征命名，分别是上海绿色金融现况绩效指数，以及上海绿色金融社会认知指数。

图1：上海绿色金融指数的评估流程

3、评估框架：驱动因子主导

编制上海绿色金融指数的第一个关键是范围，其所覆盖的活动反映背后的驱动因子。课题组在考虑了学术理论、政策法规和实务操作，并分析其他的绿色金融指数后，归纳出驱动绿色金融的六大因子，其中三个覆盖金融活动，另三个覆盖实体活动。这六个因子分别是：金融市场建设、金融工具、政策支持和配套保障、产业发展和企业活动、生态环境和都市建设，以及宏观经济和基础设施。

驱动因子是绿色金融的标志概念，但必须进一步以界定属性的方式来具体化，从而明确其内涵与外延。从认知科学角度看，驱动因子是不可被直接观察到的抽象观念，必须通过其可观察到的属性来被感知、被认识。因此，课题组对于驱动因子分别界定属性，各因子的属性数目不一，取决于理论、政策、实践等方面的依据。六大因子合计共26个属性。例如，对于”金融工具”这个驱动因子，课题组界定了绿色金融工具、环境权益融资工具、碳金融工具、转型金融工具、绿色金融产品创新、碳普惠、绿色下方风险等七个属性，从而明确其内涵和外延。但对于”金融市场建设“，课题组只界定了三个属性。

重要的是，六项驱动因子并其26个界定属性共同形成了上海绿色金融指数的评估框架，表明上海的绿色金融表现由驱动因子所主导，由其相关属性所界定。明确上海绿色金融的范围后，指数编制另两个关键是测度和权重。有关于此，课题组采用了两种方法，分别形成上海绿色金融现况绩效指数及上海绿色金融社会认知指数。

以常见用语说，上海绿色金融的驱动因子是指数的一级指标，驱动因子的属性是二级指标。至于这两层以下是否有第三层，取决于指数所采用的测度方法及数据性质。以下将表明，当指数采用实际数据测度法时，则须进一步明确属性的统计口径，从而会有三级指标。反之，当指数采用问卷调查测度法时，则无须明确属性的统计口径，从而没有三级指标。

4、上海绿色金融现况绩效指数：

实际数据测度、专家赋权法

在测度方面，上海绿色金融现况绩效指数利用实际数据，故课题组必须明确统计口径，才能通过具体指标来汲取数据。有关于此，课题组针对驱动因子的属性，一一明确其统计方式，从而得出88个统计口径。例如，对于”碳金融工具”这个属性，课题组在权衡政策指引、数据可得性等因素后，决定以碳远期、碳资产抵质押贷款、碳指数等作为统计口径。经由它们所汲取的数据最后再以某种方式汇整，形成能彰显该属性的代表性数字。

在权重方面，上海绿色金融现况绩效指数以专家评议方式，通过层级分析法（AHP），邀请对于上海市绿色金融有一定了解的专家学者，以主观赋权法来配置指标权重。有关于此，专家赋权法对于一级指标配置的权重分别是：金融市场建设5.00%、金融工具30.17 %、政策支持和配套保障7.49 %、产业发展和企业活动29.96 %、生态环境和都市建设12.40 %，以及宏观经济和基础设施14.98 %。囿于篇幅，此处不展开讨论二、三级指标的权重配置。

图2: 上海绿色金融现况绩效指数

课题组以2022年10月底为上一年数据截止日，在汲取数据、计算单项评分并加权汇整后，得出2021年上海绿色金融现况绩效指数的总体评分。依据绿色金融指数的行业惯例，评分以成长率表示。另外，课题组利用先前数据将指数回溯三年，分别计算2018年、2019年及2020年的成长率，以表明上海绿色金融的发展趋势。

更具体地，如图2所示，2021年指数整体得分为11.67%，反映上海绿色金融的环比成长情况。相比于2018年的3.92%、2019年的5.61%，以及2020年的6.67%，2021年上海绿色金融成长强劲，再创新高。整体而言，上海绿色金融呈现上涨趋势。

课题组进一步分析造成2021年上海绿色金融成长强劲的原因，发现六个驱动因子中，除了生态空间和城市建设外，另五个因子都有所成长。其中，金融工具和金融市场建设两个驱动因子的年度成长率皆高于15%，对总体成长的贡献最大，更反映了背后的政策推动力道。

在稳健性检测方面，课题组分别以另一套数据和另一种赋权法来对上海绿色金融现况绩效指数进行验测，发现所得结果与原先一致，从而表明指数背后的评估框架通过了韧性测试。以稳健性检测来证明指数有效性，上海绿色金融现况绩效指数应属开创先河。

5、上海绿色金融现况绩效指数：

问卷调查测度、公众赋权法

对比于上海绿色金融现况绩效指数，上海绿色金融社会认知指数采用问卷调查测度法。在此，课题组无须针对驱动因子的属性明确其统计口径，但必须通过问卷设计来了解公众对于这些属性的”观感”或”认可度”，从而汲取编制指数所需的数据。因此，当以问卷调查来评估上海绿色金融时，相应的指标体系只有两层。

课题组设计问卷时，基于实际考虑而剔除了”宏观经济与基础设施”，针对另五个驱动因子提问。在此，课题组将基础问题分为五组，分别对应五个驱动因子，就其界定属性出题，以了解公众对于各驱动因子的观感。其后，课题组将这五个因子的观感分别量化并汇整，以得出上海绿色金融社会认知指数的总体评分。

问卷设计基于人类认知由具体层提升到抽象层的过程，通过对于可观察、易于量化者，来推论不可观察、难以量化者。可观察、易于量化者是属性或二级指标，不可观察、难以量化的是驱动因子或一级指标。有关于此，课题组引进机器学习，在可观察、可量化的现象与不可观察、难以量化的本质之间，搭建起推论路径。更具体地，通過闭环式的问卷设计，机器学习能发掘受访者所提供的基础信息和最终整体打分之间的关系，从而推断出各驱动因子对于受访者整体打分所形成的影响。在此，课题组利用推断出来的“贡献值”，可以估算驱动因子的权重，从而发掘各因子在公众眼中对于上海绿色金融总体评分的重要性。

图3：上海绿色金融社会认知指数

问卷题目共30题，除去关乎个人信息的5题后，剩下的25题关乎驱动因子、属性，以及总体评价。问卷通过妙盈科技于线上发放，回收问卷1785份，有效问卷1177份。在总分100分里，填卷者打分的均值80.36，标准差14.39，最大值99，最小值5，中位值82。另外，打分分布的偏度为负，但中位值与均值相差不大，说明低端极端值的数量有限。

更具体地，由图3可知，除了少量低端极端值外，90%以上填卷人的打分落在60分到100分的区间内，表明公众对于上海绿色金融的整体认可度甚佳。

6、交叉验证和差异化分析

上海绿色金融现况绩效指数可利用过往数据回溯，从而表明发展趋势。对照之下，今年上海绿色金融社会认知指数只有一个时点的数据，暂时无法表明趋势，有待来年补足。但无论是否可看出趋势，两只指数的结果都表明，上海绿色金融的整体表现优异，受到相当的肯定。这无疑反映，在同一框架下以不同方法编制的两只指数，其结果交叉验证，得出相互辉映的结论。

不过，虽然两个指数对于上海绿色金融的整体看法一致，但分歧仍然存在，而进一步的差异化分析是课题组的关注重点。在此，可分析的主题不少，而两只指数对于驱动因子”重要性”看法的对比即为其一。

驱动因子的”重要性”，涉及指数三大关键之一的权重。有关于此，上海绿色金融现况绩效指数采用了专家赋权法，上海绿色金融社会认知指数所采用的公众赋权则非直接赋予，而需要经由机器学习来推论。课题组通过统计处理，得以将两种方法对于驱动因子所赋予的重要性进行比较。

如图4里所示，蓝色代表专家对于驱动因子重要性的看法，黄色代表公众对于驱动因子重要性的看法，而两种看法明显不同。从专家角度，金融工具及产业发展和企业活动这两个驱动因子对于推动绿色金融发展最重要。从公众角度，生态空间和城市建设与他们息息相关，是最能感受到的驱动因子，而金融工具则因为比较抽象而被赋予较低的重要性。

图4: 差异化分析：两只指数对于驱动因子”重要性”看法的对比

对于驱动因子”重要性”看法的分析，有明显的政策意义。除了专家、民众以外，还可引入政策制订者，从而将三方看法进行比较，以供绿色金融政策的主管机构了解看法差异，从而进行政策后果研究、加强宣导、调整措施等。

7、后续研究

从推出今年上海绿色金融指数的角度，课题组分别基于现况绩效和社会认知完成了两只指数，任务圆满达成。但从强化指数方法学的普遍性、探索横向比较的角度，课题组任重道远，仍需勉力前行。后续研究包括完善指数方法学、发掘指数应用场景、解析政策案例等，有待持续推进。

上海绿色金融指数的编制前后逾半年，课题组成员兢兢业业，戮力以赴。值此推出之际，课题组感谢中国人民银行上海总部给予的学习机会，上海高级金融学院给予的研究自由，以及妙盈科技给予的机器学习技术支持。最后企盼上海绿色金融能持续上扬，苟日新，日日新，又日新！