【摘 要】
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本文主要以绿色证券投资基金为研究对象,研究其近几年的运作效率,从而评价我国绿色基金的发展空间和潜力。已有文献中对绿色证券投资基金的效率研究相对较少,且主要通过参数法、非参数法中的指标法以及DEA-Tobit模型。而本文则是创新性地通过采用三阶段DEA模型与Malmquist指数分析法结合,对2018-2020年度绿色证券投资基金的静态和动态效率进行研究。相对于DEATobit模型,三阶段DEA模型
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本文主要以绿色证券投资基金为研究对象,研究其近几年的运作效率,从而评价我国绿色基金的发展空间和潜力。已有文献中对绿色证券投资基金的效率研究相对较少,且主要通过参数法、非参数法中的指标法以及DEA-Tobit模型。而本文则是创新性地通过采用三阶段DEA模型与Malmquist指数分析法结合,对2018-2020年度绿色证券投资基金的静态和动态效率进行研究。相对于DEATobit模型,三阶段DEA模型能够剔除环境变量与随机冲击的影响,使得绿色证券投资基金的效率更贴切实际。本文主要研究对象为2016年及以前成立的绿色证券投资基金,因为2016年为我国绿色金融体系开始建立的时间点,选取该时间点前的绿色基金,能够确保数据的可获得性及完备性。此外,这类绿色基金能够有较为稳定的运行时间,近几年数据较为真实,受外部影响相对较少,研究结果的可参考性更强。本文创设性地加入了绿色投入-产出指标,提高了绿色基金效率测度的真实性。在处理绿色投入-产出指标前,本文首先定义了一个绿色环保股票池,具体包括“节能环保”,“大气治理”,“尾气治理”,“污水治理”,“建筑节能”,“绿电”以及“节能照明”七大方面,凡是投资涉及到股票池中的股票,本文都将其标识出来。绿色投入指标为绿色投资占比,从各绿色证券投资基金的年度报告中的投资组合中整理计算得出;绿色产出指标则是根据各绿色投资占比与对于绿色股票的Wind ESG综合评分的乘积并加总得出。研究结果显示:(1)加入绿色指标的DEA模型比纯财务指标模型所测效率均值更高,符合绿色基金促进绿色发展这一现实意义;(2)环境变量(基金规模和成立时间)对绿色基金财务投入指标存在显著的影响,基金规模对基金管理费用有正向,对beta值有反向影响;基金成立年限对两者的影响恰恰相反。环境变量对绿色指标的影响则不显著,与事实相符;(3)经过剔除环境变量与随机冲击的影响后,三年期间保持有效的基金仅有嘉实增长,说明绿色基金的效率还是有上升空间的。(4)从Malmquist指数来看,全部40支绿色基金的全要素生产效率变化指数均大于1,说明绿色基金的效率一直在向好的方向发展,主要源于各个绿色基金的技术进步效率指数均大于1,说明了绿色基金效率提高与近年来金融科技创新密不可分。对此,本文从政府,基金经理以及投资者层面分别给出了一些建议从而促进绿色证券投资基金的进一步发展与效率的提高。从政府角度来看,政府应当加强上市公司的信息披露以及完善ESG社会责任信息披露制度,让信息变得更加透明,便于增强投资者的投资信心,此外还可以进一步减少绿色“外部性”的各种负面情况,同时还能为以后绿色基金效率更加深入细致的研究提供新的且可靠的数据源,能够更好地规范绿色信息的透明度。从基金经理的角度来看,应当将金融科技与绿色基金运作相结合并能够持续追赶时代潮流,与时俱进,同时控制单支基金的合理规模,当规模效应递增时,扩大绿色基金规模,当规模效应递减时,将原有绿色基金进行拆分,从而达到合理的规模,增强规模所带来的效应。从投资者的角度来看,对于绿色投资基金的筛选可以根据一定的绿色指标来观察评估,因为当绿色基金的绿色效率较高时,其社会责任得到充分体现,市场对其的认可度也得到了相应的提高,从而促进财务方面的利益增长。
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