“十四五”是我国海洋经济结构调整、发展方式加快转变的关键时期，要求把海洋经济活动的内容、过程和结果的循环、环保、生态作为实现海洋经济绿色发展的主要途径。在经济的绿色转型过程中，绿色金融以其高效低能环保的特点及生态和谐发展的宗旨成为金融领域的一大特色并逐步成为经济增长新的动力，特别是在推动经济绿色转型进程中发挥了重要作用。

一、文献综述

关于海洋经济绿色转型发展问题，国外学者主要从评估海洋可持续发展水平和经济价值角度进行研究，如：Morrissey通过评估爱尔兰海洋经济价值来指导海洋区域政策；^[1]Gogoberidze构建综合评价工具评估沿海地区的发展潜力，为沿海地区的可持续发展战略和空间规划提供依据；^[2]Teh在实地调查的基础上研究海洋经济价值，分析表明，对海洋资源的投资保护在未来30年内产生的收益将是现状条件下的两倍多；^[3]Sarker认为，蓝色增长和实现可持续发展目标必须齐头并进，以确保平衡不会以牺牲环境可持续性为代价。^[4]还有学者是从科技进步、综合管理、生态保护、具体产业等角度进行研究的，如：Side和Jowitt强调了技术进步对海洋可再生资源开发的重要性；^[5]Dong-Oh Cho专门就海岸带的综合管理、海洋经济的可持续性等问题进行了研究；^[6]Torres则认为，了解海洋生态系统服务的价值可以提高海洋管理效率、为海洋保护性战略提供依据；^[7]Pauly研究表明小规模渔业通过奖励机制的运行而更可能成为蓝色经济的一部分。^[8]国内学者在海洋经济绿色发展的战略规划层面上作了相关研究，如：盖美、刘丹丹等测算出我国绿色海洋经济的增长主要依靠劳动力驱动，目前海洋经济的粗放型经济增长方式并不可取。^[9]邵文慧, 梁振林在研究国外部分国家海洋经济绿色发展的基础上明确了我国未来的发展方向；^[10]马仁峰以浙江省为例，表明海洋经济的转型的重点应落实在海洋产业升级与空间组织优化和海洋生态环境支持能力上。^[11]在海洋产业结构转型升级方面：张鑫和宁凌，刘洋和姜昳芃着重考虑供给侧改革如何推进海洋产业转型问题，^[12][13]高田义，常飞等肯定了科技创新对海洋经济产业结构转型升级的重要作用，^[14]孙康，付敏则进一步研究表明，由于海洋科技创新水平的制约，环境因素对海洋产业转型具有倒“U”型双门槛特征。^[15]在海洋经济转型的动力研究方面：王泽宇，崔正丹等研究发现中国海洋经济转型成效是多种因素综合作用的结果，影响各省份海洋经济转型的主要因素包括国家政策、科技水平、海洋管理体制等；^[16]王泽宇，林迎瑞等通过实证研究发现，海洋经济增长主要得益于规模扩张与科技发展；^[17]徐胜，章海伦通过对海洋经济转型的创新驱动效应进行测度，发现海洋经济创新也能有效推动海洋经济转型；^[18]张震等主要检验了技术进步对海洋经济增长的重要作用。^[19]

在金融促进海洋经济发展方面，国外学者主要关注以下两个内容：一是关于资本投入和财政补贴对海洋资源利用和生态保护的作用研究。Spergel和Moye描述了包括海洋保护区内部及外部的若干关于海洋养护的经济奖励机制；^[20]Kerremans则突出了私人资本投资对海洋能源产业创新的关键影响；^[21]Reilly提出了为渔民制定福利计划和经济补偿措施以促进海洋可再生能源项目的发展。^[22]二是关于海洋发展中金融支持问题的研究。Winskel认为，社会资本和金融资本之间的冲突制约了海洋能源创新；^[23]Cunningham研究了美国国内海洋产业尤其是海洋渔业的各种租金机制；^[24]Bos研究表明，海洋养护资金主要来源于国家的养护规划，融资机制不发达和经济环境的副作用会加大全球养护资金缺口。^[25]国内多数学者认为金融与海洋经济发展之间关系密切。一些学者认为金融促进海洋经济的发展。刘东民和何帆等着眼于全球范围，表明海洋金融是海洋经济发展的核心动力；^[26]王华和姚星垣基于面板数据的研究结果认为，金融发展是拉动海洋经济增长的重要动力；^[27]张芳和薛静茹等以海洋渔业为例，突出金融支出重要作用；^[28]胡金焱和赵建也肯定了金融支持对海洋经济发展的重要性。^[29]还有学者对海洋金融和经济发展的关系提出了不同看法。孙康和张超等通过实证研究表明，金融集聚并不能显著促进海洋经济技术效率的提高；^[30]赵昕和彭勇的研究结果也表明了区域金融发展对海洋经济增长存在抑制效应。^[31]

综上所述，目前国内外学者对金融促进海洋经济绿色转型的研究，多关注海洋经济可持续发展，特别将融资难问题作为制约绿色发展的原因进行分析，但极少有文献研究绿色金融与海洋经济绿色转型的关系。目前，国内学者谭春兰和王柯茹实证检验了绿色信贷对海洋产业升级的支持作用，但是没有定量分析其影响作用的大小，也没有进一步探究绿色信贷促进海洋经济转型升级的作用途径；^[32]陈婕和孙国峰以福建为例，将绿色金融与海洋经济结合起来从理论上探讨了二者的双赢之道。^[33]总体而言，国内关于绿色金融与海洋经济关系的研究尚处于起步阶段，亟需更深入地探究。

基于以上研究现状，本文以我国海洋经济绿色转型发展为研究对象，分析绿色金融对海洋经济绿色转型的作用路径，通过构建综合评价指标体系评估我国海洋经济绿色转型水平；并在此基础上建立回归模型，量化分析绿色金融对我国海洋经济绿色转型的效应大小，探索我国海洋经济绿色转型的实现机制。

二、绿色金融对我国海洋经济绿色转型的作用机理

绿色金融能够促进经济由传统的资源和环境消耗型的增长模式向以技术创新为引导、以资源环境与经济协调发展为目标的新型绿色增长模式的转变。发展绿色金融或许可以成为推进我国海洋经济绿色转型的一条行之有效的路径。

(一) 绿色金融的资金导向

传统金融因海洋企业投资成本高、风险大、回报缓慢等特点而对海洋经济采取“隔离”行为，而绿色金融作为一种金融政策，其核心在于从长远利益出发进行资金要素的绿色配置，确保资金能够真正流向绿色环保型项目。同时，由于我国的绿色金融是“自上而下”的模式，再加上绿色产业的公益性质，国内绿色投资供给对财政资金依赖较强。因此，我国政府作为绿色金融发展的外部环境及政策的提供者和维护者，应通过发挥政府政策导向作用加大金融支持向海洋经济的倾斜力度，引导信贷资金流向海洋产业以满足海洋经济绿色转型资金需求。

(二) 绿色金融的资金配置

有效的绿色金融框架能够通过政策引导和体制安排，纠正绿色投资的正外部性或污染投资负外部性无法被内生化的缺陷，通过创新海洋特色金融产品和业务，实现资金总量和供应结构的变化，进而迫使传统海洋产业进行技术改造创新以提高海洋资源的利用率，减少污染排放，实现集约化发展；环境友好型企业也会继续追求海洋产业高技术化和高附加值化，实现现有海洋产业存量结构的优化并形成新的增量结构。最终，实现资金从高污染、低资源利用率向低污染、高资源利用率的企业流动，实现海洋经济产业结构和能源结构的高度化发展。

(三) 绿色金融的资金循环

一方面，绿色金融通过金融工具的创新完善顶层设计，完善金融工具的多样性，健全金融市场，更好地满足海洋经济绿色发展的资金需求，海洋高技术产业可以扩大融资并扩充规模，加速海洋经济绿色转型的实现；另一方面，海洋产业自身科研水平的提高和竞争能力的增强能够改变其在投融资过程中的被动地位，吸引金融机构主动投资，实现资金的良性循环。总体来说，绿色金融与海洋经济的绿色转型在某种程度上可以实现双赢(见图 1)。

三、海洋经济绿色转型“四维一体”指标体系构建与评价 (一) 研究样本与数据来源

目前国内外并没有提出一整套被普遍接受的海洋经济绿色转型评价指标体系，因此本文参考世界自然基金会等提出的绿色经济指标体系框架，借鉴部分学者关于海洋经济可持续发展评价体系和绿色效率评价指标体系的研究，^[34][35]选取了海洋经济增长、结构调整、科技发展、节能减排和生态环境五个基本面评价我国海洋经济绿色转型的基础发展状况。本文结合我国海洋经济发展现状，构建海洋经济绿色转型的综合评价指标体系。

2006年是我国经济绿色转型由理论走向实践开端，更是加强海洋经济建设的起点，考虑到样本数据的完整性和可得性，本文将数据区间设置为2006-2015年，选取相关指标构建海洋经济绿色转型综合评价指标体系，测算综合评价得分。

(二) 海洋经济绿色转型指标体系的构建 1、绿色转型评价指标的筛选

本文立足于海洋经济绿色转型整体思路，将获取到的数据资料进行属性归类，设计出我国海洋经济绿色转型综合评价指标体系。本文指标体系的A级指标具体包括五个层面：

第一，海洋经济发展。该指标层是从国内海洋经济宏观发展层面观察海洋经济增长的总量和质量，是对我国海洋经济整体效益的直接反映。

第二，节能减排。该指标层包括工业污染排放和能源节约两个方面，工业污染物排放直接关系到海洋环境质量的优劣，海洋能源损耗则直接反映出海洋经济绿色转型发展过程中资源利用效率的提高和工业“三废”的循环集约利用。

第三，生态资源。该层指标侧重于海洋生态环境的基础建设和环境污染的影响，反映海洋生态环境对海洋经济绿色转型的响度。

第四，结构调整。该指标层主要从产业结构的演进与转型升级角度反映海洋经济产业结构的合理化、高度化、协调化水平和就业结构的调整。

第五，科技发展。科技是海洋经济绿色转型的动力，本指标层主要反映我国海洋经济绿色转型的后续支持能力。

本文在选取上述5个A级指标基础上，下设11个B级指标和45个具有代表性的C级指标(见表 1)，其中既有相对指标又有绝对指标，可以较为全面、系统、准确地对我国海洋经济绿色转型发展进行评价。

2、绿色转型评价指标的处理

为了实现无量纲化，我们对所选取的指标进行了标准化处理。此外，节能减排、海洋生态资源，以及结构调整的部分相关指标有正、负指标之分，对于正项指标，本文数据处理为：

$ {{x}^{\prime }}_{ij}=\text{ }\frac{{{x}_{ij}}-\text{min}\left( {{x}_{1j}}, {{x}_{2j}}, \ldots \ldots , {{x}_{nj}} \right)~}{\text{max}\left( {{x}_{1j}}, {{x}_{2j}}, \ldots \ldots , {{x}_{nj}} \right)-\text{min}\left( {{x}_{1j}}, {{x}_{2j}}, \ldots \ldots , {{x}_{nj}} \right)}~ $

(1)

对于负向指标，本文数据处理为：

$ {{x}^{\prime }}_{ij}=~\frac{\text{max}\left( {{x}_{1j}}, {{x}_{2j}}, \ldots \ldots , {{x}_{nj}} \right)-{{x}_{ij}}}{\text{ }\!\!~\!\!\text{ max}\left( {{x}_{1j}}, {{x}_{2j}}, \ldots \ldots , {{x}_{nj}} \right)-\text{min}\left( {{x}_{1j}}, {{x}_{2j}}, \ldots \ldots , {{x}_{nj}} \right)}~ $

(2)

其中，x_ij^′为标准值，x_ij为原始值。由于后续采用的熵值法的运算过程要求对数据进行对数运算，因此我们在对数据进行0-1标准化的基础上还要进行数据平移，根据式(3)进行计算以保证结果均不为0。

$ {{x}^{\prime\prime }}_{ij}={{x}^{\prime }}_{ij}+1 $

(3)

3、我国海洋经济绿色转型评估

由于海洋经济绿色转型所能选取的指标相对丰富，而且随着海洋数据统计口径的调整和优化，数据的可得性、可比性和完整性较差。因此，本文采用“四维一体”联合决策理论测度模型，充分利用客观赋权法和非客观赋权法优势互补的特点，确保综合评价结果的真实可靠。

(1)“四维一体”联合理论测度模型

① 熵值法

熵是对系统状态不确定性的一种度量，通过熵值法计算可得到各个指标的信息熵，熵值越小，则信息的效用越大，指标的权重也越大。本文用熵值来判断影响海洋经济绿色转型各指标的离散程度。

② 灰色关联度法

灰色关联分析法是一种模型仿真和模型验证方法，是用来研究信息不完备的系统中因素之间关联性大小的分析方法，关联度越大表明评价对象与最优组合越接近，其综合评价值也越高。灰色关联度法的优势适用性较为广泛，海洋经济本身具有明显的层次复杂性、模糊的结构关系，增加了指标确定的难度，因此本文选择灰色关联度法从整体上分析海洋经济绿色转型的发展。

③ 主成分分析法

主成分分析法最突出的特点是采用降维的思想将具有不同量纲且相关性较高的多个指标转化为少数几个彼此独立或不相关的综合指标，借以消除评价指标相关性所带来的信息重叠。本文用SPSS软件采用主成分分析法，既能解决海洋经济小样本系统的分析局限，又能够克服灰色关联模型的主观赋权问题。

④ 层次分析法(AHP)

层次分析法的本质是对定性问题的定量化描述并且更注重定性的分析和判断。考虑到相关专家能够更合乎逻辑地考虑和衡量指标的相对重要性，这样运用经验和直觉对海洋经济绿色转型评价指标的赋权也更符合实际情况，因此本文利用层次分析法对我国海洋经济绿色转型程度进行综合评价。

(2)联合理论测度模型的一致性检验

为了保证上述评分结果的一致性，还需要各种赋权结果的一致性进行检验。本文选用Kendall方法进行检验，Kendall一致性系数可以表示为多种方法在评估同一指标时所给出的得分关联度，其定义为：

$ W=\frac{\sum\limits_{i=1}^{n}{{{\left( {{R}_{i}}-\frac{m\left( n+1 \right)}{2} \right)}^{2}}}}{{{m}^{2}}n\left( {{n}^{2}}-1 \right)/12} $

(4)

在大样本下，W协同系数近似服从(n-1)个自由度的卡方分布，其中m为评判方法数目，n为评价对象个数，R_i为第i个对象的秩和，W协同系数即为秩的组间平方和与总平方和比的m²分之一，其取值范围为0-1，W协同系数越接近于1，意味着评价对象所得分数之间具有显著差异，从而表明研究所采用的评判标准具有一致性。

4、海洋经济绿色转型发展水平测度

(1)绿色转型“四维一体”的测度

本文根据海洋经济绿色转型综合评价指标体系，结合各指标的标准化数据，根据熵值法、灰色关联度法、主成分分析法和层次分析法对C级指标加权综合，计算出各年我国海洋经济绿色转型的四种得分(见表 2)。

由表 2可知，熵值法和层次分析法的评分值都在(1, 2)区间内，灰色关联度法的评分值在(0，1)内，主成分分析法的评分值差跨度较大，但总体均值依然为0。从计算结果可以观察到：不同的评分方法之间所获得的评分结果在数值上具有较大差异，但从数据变化趋势来看，四种方法所得评分值基本随时间的推移呈上升趋势。

(2)绿色转型“四维一体”一致性检验研判

根据表 2可知，对绿色转型程度所测算的评分值在时序上存在高度一致性，本文运用Kendall协同系数检验四种评分方法的结果的一致性，结果见表 3。

从表 3可知，Kendall系数为0.958，接近于1，表明四种方法所计算的得分具有较高的一致性。W协同系数对应的概率远小于给定的显著性水平0.01，表明在99%的置信区间下，本文所采用的四种评价方法的计算结果通过了一致性检验。

(3)海洋经济绿色转型综合得分结果剖析

Kendall一致性检验结果表明四种评价方法的结果具有高度一致性，可以进行我国海洋经济绿色转型综合得分的计算。但这四种评价方法的评分数值量纲不统一，为确保可比性，需要对其分别进行标准化处理。因此，本文利用公式(5)将四种评价得分转化为(50, 100)内的数值，再计算其算数平均值得到各年的综合得分，见表 4。

$ {{Y}^{\prime }}_{ij}=\frac{{{Y}_{ij}}-\text{min}\left( {{Y}_{ij}} \right)}{\text{max}\left( {{Y}_{ij}} \right)-\text{min}\left( {{Y}_{ij}} \right)}\times 50+50~ $

(5)

从表 4可知，2011和2012这两年的评价得分在灰色关联度法和主成分分析法下呈逆序排列，导致这两年的海洋经济绿色转型综合得分为逆序，其他时间的评价得分均随时间序列排列，因此，四种评价方法的评分和综合得分在时间维度上的次序基本保持一致。

从我国海洋经济绿色转型综合得分变化趋势来看(见图 2)，我国海洋经济绿色转型整体呈上升趋势：2006-2009年，我国海洋经济绿色转型得分基本低于65分，表明我国海洋经济绿色转型程度较低，发展缓慢。2009-2010年，海洋经济绿色转型综合得分增加至79.58，取得飞跃式进步，这可能与2009年哥本哈根会议提出发展绿色船舶建议有关，并且世贸绿色机构(WTgreen)宣布启动绿色海洋计划，并将目光瞄准中国市场。2010年是我国海洋经济绿色转型过程中具有转折意义的一年，其后我国海洋经济绿色转型进程加快，综合得分均在80分以上，仅2012年出现了小幅下降，此后我国海洋经济绿色转型继续保持上升态势。

为了更科学直观地显示我国海洋经济绿色转型阶段，本文采用系统聚类分析方法进行分析，其结果如图 3所示。

本文将我国2006-2015年海洋经济绿色转型的发展分为三个阶段：2006-2009年为第一个阶段，这是我国海洋经济绿色转型的初始阶段，转型进展缓慢；2010-2014年为第二个阶段，绿色增长和可持续发展成为主流，我国海洋经济绿色转型高速发展；2015年是第三阶段的开端，我国海洋经济绿色转型已处于较高的水平，对海洋发展提出更高要求。

四、绿色金融促进我国海洋经济绿色转型的效应分析 (一) 绿色信贷促进海洋经济绿色转型的PLSR分析

由于我国绿色金融起步较晚，获取的数据有限，本文采用了2006-2015年的数据，考虑到数据量的大小会影响一般计量方法建立的模型估计的准确性，本文采用适用于小样本建模的PLSR方法对模型进行回归，可以在一定程度上解决样本不足的问题。

1、模型变量的选取与设计

本文以绿色金融相关指标为自变量，以我国海洋经济绿色转型综合评价得分为因变量的回归模型来测度绿色金融对海洋经济转型的作用情况。

(1)被解释变量的选取

本文在前文理论分析的基础上选取了45个评价指标构建了海洋经济绿色转型综合评价体系，并运用“四维一体”联合理论评价模型测算了我国2006-2015年海洋经济绿色转型综合评价得分(见表 4)，以此作为衡量我国海洋经济绿色转型程度的被解释变量。

(2)解释变量的选取

绿色金融概念宽泛，各组成部分的发展起点和速度各不相同，难以进行全面统计。绿色信贷的发展相对较早，数据资源相对丰富，再加上其信贷融资总额占绿色金融融资总额的95%以上，代表性较强，因此本文首先选用绿色信贷代表绿色金融，并从以银行业为代表的金融机构和国家两个层面选取绝对量和相对量共4个指标作为解释变量，见表 5。

(3)数据的选取及统计描述

需要说明的是，直至2013年中国银监会才出台《绿色信贷统计制度》，统一了银行业绿色信贷业务的标准，因此，在此之前的“绿色信贷余额”数据均使用“节能减排款项”来代替。所有数据来源于中国人民银行、中国银行业监督管理委员、中国银行业协会等相关统计数据和《中国银行业社会责任报告》，具体数据及走势如图 4所示。

从绿色信贷资金总量规模来看，银行业绿色信贷投资额要高于国家绿色信贷，特别是2010年以后，银行业绿色信贷规模飞速扩张，远高于国家绿色信贷资金总量；同时，2007-2015年，国家绿色信贷占比基本保持稳定，变化并不大，但2010年后，银行业绿色信贷占比要明显高于国家绿色信贷占比。

2、Person相关系数评析

Person相关系数可以从统计学上反映海洋经济绿色转型指标和绿色金融各指标之间的相关程度(见表 6)。

由表 6可知，GTME和BGCI、BGCR、NGCI、NGCR的相关系数均为正值，且绝对值均超过0.65，表明银行业和国家政府对绿色金融信贷资金的支持与我国海洋经济绿色转型有正向作用并且联系紧密；同时，GTME与BGCI、NGCI的相关系数较高，均超过0.9，表明银行业和国家的绿色信贷投资与我国海洋经济绿色转型的关系更为密切；其次是银行业绿色信贷占比，相关系数超过0.85；国家绿色信贷占比与海洋经济绿色转型之间的联系则稍显弱势。此外，从表 6中可以看出自变量之间的相关性较高，特别是银行业和国家两个层面各自的绝对量和相对量指标之间相关性更明显，可能存在多重共线性，因此本文选择PLSR来进行回归较为合理。

3、绿色信贷PLSR回归方程的估计

本文仅采集到10年的数据，然而模型中共有4个解释变量，数据量相比于变量个数过少会影响模型的估计，使得一般的回归模型不具有科学性和说服力，因此采用适用于小样本建模的PLSR方法来研究绿色金融与海洋经济绿色转型之间的关系。

本文的PLSR模型的基本形式为Y=α+βX，首先用Z-score的方法对原始数据X、Y进行标准化处理，其中，X=[BGCI, BGCR, NGCI, NGCR]^T，标准化数据方程为$\tilde{Y}=\alpha +\beta \tilde{X}$得到标准化的数据观测矩阵$\tilde{X}={{\tilde{x}}_{1}}, {{\tilde{x}}_{2}}, {{\tilde{x}}_{3}}, {{\tilde{x}}_{4}}$、$\tilde{Y}$，利用MATLAB软件计算，只需要提取自变量的两个成分t₁、t₂即可，交叉有效性Q²=-0.5781，w_h与w_h^*的取值见表 7，成分t_h的得分${{\hat{t}}_{h}}$见表 8。

标准化变量$\tilde{Y}$关于成分t₁、t₂的回归模型如式(6)：

$ {{y}_{k}}={{r}_{1k}}{{t}_{1}}+{{r}_{2k}}{{t}_{2}}, k=1, 2 $

(6)

由于t_n可以写成原变量的标准化变量$\tilde{X}$的函数，即式(7)：

$ {{t}_{h}}=w_{1h}^{*}\tilde{x}{{~}_{1}}+w_{2h}^{*}~{{{\tilde{x}}}_{2}}+w_{3h}^{*}{{{\tilde{x}}}_{3}}+w_{4h}^{*}{{{\tilde{x}}}_{4}}, h=1, 2 $

(7)

由此可得由成分t₁、t₂所建立的最小偏二乘回归模型为式(8)：

$ \begin{align} \ \ {{{\tilde{y}}}_{k}}={{r}_{1k}}\left( w_{11}^{*}\tilde{x}{{~}_{1}}+w_{21}^{*}{{{\tilde{x}}}_{2}}+w_{31}^{*}{{{\tilde{x}}}_{3}}+w_{41}^{*}{{{\tilde{x}}}_{4}} \right)+\\ {{r}_{2k}}\left( w_{12}^{*}{{{\tilde{x}}}_{1}}+w_{22}^{*}{{{\tilde{x}}}_{2}}+w_{32}^{*}{{{\tilde{x}}}_{3}}+w_{42}^{*}{{{\tilde{x}}}_{4}} \right)=({{r}_{1k}}w_{11}^{*}+ \\ {{r}_{2k}}w_{12}^{*}){{{\tilde{x}}}_{1}}+\left( {{r}_{1k}}w_{21}^{*}+{{r}_{2k}}w_{22}^{*} \right)~{{{\tilde{x}}}_{2}}+\left( {{r}_{1k}}w_{31}^{*}+{{r}_{2k}}w_{32}^{*} \right)\tilde{x}{{~}_{3}}+\\ \left( {{r}_{1k}}w_{41}^{*}+{{r}_{2k}}w_{42}^{*} \right)~{{{\tilde{x}}}_{4}} \\ \end{align} $

(8)

所以，标准化方程为：

$ \tilde{y}=0.243{{{\tilde{x}}}_{1}}+0.098{{{\tilde{x}}}_{2}}+0.548{{{\tilde{x}}}_{3}}+0.166{{{\tilde{x}}}_{4}} $

(9)

通过标准化方程的回归系数直方图(图 5)可以直观、迅速地观察到各自变量对因变量的边际作用：国家绿色信贷投资NGCI对回归方程的解释作用最强，其次是银行业绿色信贷投资BGCI和国家绿色信贷占比NGCR，银行业绿色信贷占比BGCR的解释作用稍弱。

将标准化变量$\tilde{X}$，$\tilde{Y}$分别还原成原始变量X、Y，PLSR回归结果如下：

$ GTME=42.87+0.000123BGCI\\+66.117BGCR+0.0067NGCI+ 416.229NGCR $

(10)

4、海洋经济绿色转型预测的拟合分析

为了考察回归方程的模型精度，我们${{{\tilde{y}}}_{k}}$为第k个样本点的预测值，并且以(${{{\tilde{y}}}_{k}}$，y_k)为坐标值，根据样本点绘制海洋经济绿色转型的预测图。从图 6中可以看到，方程的拟合值与原值差异很小，可认为绿色金融对海洋经济绿色转型的PLSR方程拟合效果是满意的。

5、绿色信贷的促进效应评估

本文实证检验所得的PLSR回归方程中各自变量的系数符号与相关系数符号相同，说明运用PLSR模型建立回归方程所得结果较为准确。从回归结果来看，本文选取的绿色金融自变量均能对我国海洋经济绿色转型综合得分产生正效应。具体来说：第一，从绿色金融绝对量指标即绿色信贷投资额来看，绿色金融规模的扩大能够促进我国海洋经济绿色转型的发展。银行业绿色信贷投资BGCI和国家绿色信贷投资NGCI的系数分别为0.000123和0.0067，表明BGCI和银NGCI分别上涨1%，能够使海洋经济绿色转型综合评价得分分别提高0.0067%和0.000123%，国家层面绿色信贷资金总量的增加对我国海洋经济绿色转型综合评价得分产生的正效应要显著强于银行业。第二，从绿色金融的相对量指标来看，绿色金融对我国海洋经济绿色转型的促进效果更为显著。银行业绿色信贷占比BGCR和国家绿色信贷NGCR占比分别变动1个单位，会使得我国海洋经济绿色转型综合评价得分分别变动66.117个单位和416.229个单位，国家节能环保预算支出总额占一般公共预算支出的比重的上升对海洋经济绿色转型综合评价得分的正效应也要强于银行业绿色信贷占信贷总额的比重。

综合来看，绿色金融确实能够促进我国海洋经济绿色转型的实现。尤其从绿色信贷业务的实施主体来看，相比于银行业，国家层面对绿色信贷规模扩大的支持和绿色信贷政策深化的推进能够更有效地推进海洋经济绿色转型的实现。虽然从绿色信贷规模上来看，国家绿色信贷投资支持不如银行业的支出量大，但是国家对于绿色信贷的支持是立足于国家对于经济包括海洋经济绿化的发展规划，资金的投放领域和投放用途更加公开透明，通过技术改造、能源开发和产业转型升级，将海洋经济绿色、生态、可持续的发展要求落到实处。银行业大多仍将盈利放在第一位，对于绿色信贷的支持主要是在国家政策指导下被动进行的，信贷资金能否顺利进入到资金需求旺盛的海洋产业并产生相应的作用仍是一个较为模糊的问题。此外，不论是从银行业还是国家层面来看，相比于绿色信贷资金总量的增长，绿色信贷资金占比的提升对海洋经济绿色转型的促进作用都要更强一些，这从侧面表现出绿色资金对我国海洋经济绿色转型的重要性。

(二) 纳入绿色债券的海洋经济绿色转型PLSR模型再构建 1、再构建模型的变量选取与设计

为了进一步检验绿色金融对海洋经济绿色转型的促进作用，本文在原来的绿色信贷自变量的基础上增加了绿色债券的有关指标，一方面用以增强自变量对绿色金融的代表性，另一方面检验绿色债券对海洋经济绿色转型的作用大小，被解释变量不变，再次建立PLSR回归方程。具体见表 9。

2、再构建模型变量的相关性评析

从表 10可以观察到，本文选取的自变量与因变量的相关系数依然均为正值，从相关性角度表明绿色金融与我国海洋经济绿色转型联系紧密，并对其有正向作用。其中，GTME与NGCI的相关系数依然最高，高达0.98；值得注意的是，GTME与GBI和GBR的相关性也很高，GTME与GBI的相关系数超过0.95，与GBR的相关系数超过0.85，均要高于BGCI、BGCR和NGCR，这表明我国绿色债券的发展与海洋经济绿色转型的关系也十分紧密。

3、增加绿色债券的PLSR模型构建

相比于绿色信贷，我国绿色债券的发展时间较短，本文仅搜集到2010-2015年六年的数据，数据均来自Wind数据库。我们对原始数据进行标准化处理，得到标准化的数据观测矩阵${\tilde{X}}$=[$B\tilde{G}CI, B\tilde{G}CR, N\tilde{G}CI, N\tilde{G}CR, G\tilde{B}I, G\tilde{b}R$]^T、${\tilde{Y}}$，利用MATLAB软件再次建立PLSR回归方程。经计算提取自变量的两个成分t₁、t₂，方程的交叉有效性Q²=-11.0012，w_h与w_h^*的取值见表 11，成分t_h的得分${{\hat{t}}_{h}}$见表 12。

根据式(10)可以得到标准化变量的模型式(11)：

$ \begin{align} & \ \ \ \ G\tilde{T}ME=0.1682B\tilde{G}CI+0.0315B\tilde{G}CR+ \\ & 0.299N\tilde{G}CI+0.2362N\text{ }CR+0.2704G\tilde{B}I+ \\ & 0.2001G\tilde{B}R~ \\ \end{align} $

(11)

从标准化模型的回归系数直方图 7可以观察到，NGCI对回归方程的解释作用最强，银行业绿色信贷占比BGCR的解释作用稍弱，这与绿色信贷PLSR分析结果一致；而对于绿色债券来说，绿色债券融资GBI和绿色债券占比GBR对方程的解释作用都较强，仅仅略低于国家绿色信贷投资NGCI，这表明绿色债券融资和绿色债券占比对海洋经济绿色转型的解释作用都比较强。

然后将标准化变量${\tilde{Y}}$、${\tilde{X}}$'分别还原成原始变量，PLSR回归结果如下：

$ \begin{align} & \ \ \ \ \ GTME=43.8485+4.78\text{E}-05BGCI+ \\ & 12.5144BGCR+0.0024NGCI+1075.1782NGCR+ \\ & 0.0002GBI+58.8631GBR~ \\ \end{align} $

(12)

4、绿色转型预测的拟合效果评价

记${{{\hat{y}}}_{i}}$^′为第i个样本点的预测值，并且以(${{{\hat{y}}}_{i}}$^′，y_i)为坐标值，对所有的样本点绘制海洋经济绿色转型再建模型的预测图。从图 8中可以看到，将绿色债券纳入方程绿色金融自变量所构建的回归方程的拟合效果较好，与本文理论预期一致，而且进一步验证了绿色信贷对海洋经济绿色转型的作用。

5、增加绿色债券的促进效应评估

结合变量的相关系数以及式(12)可以看到，本文选取的自变量的系数符号与相关系数符号依然相同，说明再次建立的PLSR模型所得结果也比较准确，即增加了绿色债券的自变量依然能对我国海洋经济绿色转型综合得分产生正效应。而且这进一步验证了本文绿色信贷PLSR的分析结论：绿色金融确实能够促进我国海洋经济绿色转型的推进。具体来说：第一，从绿色债券相关指标的系数绝对值来看，绿色债券融资GBI和绿色债券占比GBR的系数分别为0.0002和58.863，这表明，GBI和GBR分别变动1个单位，海洋经济绿色转型综合得分GTME将分别变动0.0002和58.863个单位，即绿色债券融资额和占比分别提高1%，会引起我国海洋经济绿色转型综合评价得分分别随之提高0.0002%和58.863%，且绿色信贷余额占比的提高对海洋经济绿色转型的促进作用要明显强于绿色债券融资额，这与绿色信贷相关指标的研究结论一致。其次，对比绿色信贷与绿色债券绝对量指标和相对量指标的系数可以发现，相对量指标表现为：绿色债券余额占比的提高对海洋经济绿色转型综合得分产生的促进作用要弱于国家绿色信贷占比，但强于银行业的绿色信贷占比；绿色信贷与绿色债券的绝对量指标也有相同表现。这表明国家层面绿色信贷资金支持对我国海洋经济绿色转型的促进作用依然最强，其次是绿色债券，银行业对绿色信贷资金的支持作用最弱。这其中的部分原因一方面在于我国绿色债券的发展时间较短，信息披露和第三方认证制度还有待完善，绿色债券融资规模受到一定的影响；另一方面则是对于我国绿色债券市场来说，商业银行仍然是最大的绿色债券发行来源，而且其绿色债券业务的发展也主要是在国家政策引导下被动进行的，发行主体的主动性和创新性都不足。此外，我国绿色债券市场上超过一半的债券平均期限要低于5年，难以满足绿色基础设施的融资需求。

五、结论

本文从海洋经济增长、海洋产业结构调整、海洋科技发展、海洋节能减排、海洋生态环境五个层面选取相关指标构建海洋经济绿色转综合评价体系，运用“四维一体”联合决策理论模型对我国海洋经济绿色转型程度进行评估，利用Person相关系数研究绿色金融与我国海洋经济绿色转型的联系，并进一步运用PLSR对我国2006-2015年绿色金融相关指标以及我国海洋经济绿色转型综合得分建立回归模型，得出以下结论：

第一，绿色金融融资规模的扩大确实对我国海洋经济绿色绿色转型的推进具有明显的促进作用，海洋经济绿色转型离不开绿色金融的支持。更多的绿色资金进入到海洋经济各产业，必然会对海洋经济绿色转型的推进提供有力支持。

第二，相比于绿色信贷投资和绿色债券融资规模的扩大，绿色信贷资金占比和绿色债券占比的提升对我国海洋经济绿色转型的促进作用更强，表明绿色金融的深化发展能够对海洋经济绿色转型产生更有效的实际效果。

第三，绿色信贷是目前我国绿色金融的主体部分，本文实证研究结果显示其能够显著推进我国海洋经济绿色转型的实现，但从其构成主体来看，不论是从绝对量角度还是相对量角度，国家层面对绿色信贷发展的支持在促进我国海洋经济绿色转型的实现进程中所发挥的作用要明显强于银行业金融机构。

第四，绿色金融制度基础正在不断完善，绿色金融市场发展质量在不断上升，绿色债券作为绿色金融的重要组成部分，与绿色信贷一样，其融资规模的扩大和发行额占比的提高对我国海洋经济绿色转型的实现也具有较强的促进作用，但是绿色债券的促进作用低于国家绿色信贷的支持，高于金融机构绿色信贷的支持。