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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 MSCI’s 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。
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 MSCI’s 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。