綠色信貸政策對商業銀行信貸風險的影響
—— 基于銀行聲譽視角的中介效應分析

◎馬若微 翟彤彤

引言

根據銀保監會數據顯示，截至2020年末，我國21家主要銀行綠色信貸余額已超11萬億元人民幣。同時，綠色信貸資產質量整體良好，不良率遠低于同期各項貸款整體不良水平。銀保監會稱將進一步鼓勵和引導商業銀行等金融機構的金融資源向綠色產業傾斜，為實現“30·60”碳目標提供有力支撐。由此可見，綠色信貸的開展不僅有利于商業銀行提高信貸風險管理水平，也是促進可持續發展的有力措施。但是，據2019年測算，我國仍有上萬億元的綠色資金缺口有待填補1。在國家大力倡導綠色金融的背景下，商業銀行是提供綠色信貸資金的主體。因此，商業銀行不能僅僅考慮自身的盈利性，還要兼顧保護環境的責任和社會的可持續發展。這使得綠色信貸面臨的風險也變得復雜起來，對風險管控也提出了更為嚴格的要求。

綠色信貸、碳金融等理論研究首先被國外學術界關注并發展起來。Jeucken(2002)認為發展綠色信貸業務可以降低銀行風險，有助于銀行從事經濟活動，提高銀行的社會聲譽，增強商業銀行的抗風險能力。綠色信貸能夠為商業銀行帶來良好的聲譽效應。Chami (2002) 指出，綠色信貸業務有助于增強銀行的風險管理水平，主要通過增加企業價值和由此調整自身的信貸結構加以實現。國內研究綠色信貸與銀行風險關系的相關文獻主要有兩種觀點。一是對銀行風險產生負向影響的觀點。從環境風險管理層面而言，綠色信貸代表著金融機構在降低環境風險和推動社會構建綠色生態文明方面的有力舉措(黨春芳，2009)。在實證研究上，李蘇等(2017)基于部分商業銀行的面板數據進行回歸分析后，得到綠色信貸能夠有效降低銀行風險的結論。邵傳林(2020)利用2005～2017年的數據，通過雙重差分模型分析了商業銀行綠色信貸與其風險承擔的關系，得到與上述相同的結論。孫光林(2017)通過面板模型得出綠色信貸對商業銀行信貸風險具有抑制作用的結論。二是綠色信貸不利于銀行的盈利目標，削弱了銀行的抗風險能力的觀點。雖然實行“綠色金融”能給金融機構帶來良好的聲譽，但是銀行進行投融資活動時，仍會重點考慮對自身盈利性的影響。陶茜(2016)以銀行經營績效為著眼點，深入探析了綠色信貸對其的影響機制，并得出短期內對于績效存在雙重影響的結論。同時，在履行綠色信貸政策方面，這種負面影響也是我國金融機構實施過程中積極性不高的原因之一，但這種現象將會慢慢減弱(李程等，2016)。

對上述文獻梳理后發現，相關文獻關于商業銀行開展信貸業務對商業銀行信貸風險的影響作出不同分析。在綠色信貸對銀行信貸風險的影響中以直接影響信貸結構的機制為主，較少分析其間接渠道，特別是對聲譽渠道間接影響方面的定量分析較為不足。因此，論文從銀行聲譽的視角出發，探究綠色信貸對商業銀行信貸風險的影響機制，并通過中介效應模型考察銀行聲譽在此影響過程中的中介效應。

基于銀行聲譽的中介效應理論分析

（一） 綠色信貸規模對商業銀行信貸風險的影響

在辦理貸款業務之前，商業銀行一般基于“6C”原則對資金需求方的信用進行審核。這在一定程度上使得銀行面臨較大信貸風險。譬如，在環境條件約束下，一旦貸款企業遭遇環境事故，商業銀行將承擔資金和信譽的雙重損失。在國家大力倡導低碳經濟的背景下，綠色信貸業務在評價指標、監督管理和環境信息披露等方面均具有優勢，可以有效防范由于環境約束帶來的風險。第一，積極落實綠色信貸業務將有助于信貸資金從產能過剩企業、僵尸企業等企業中抽出，流入貸款質量更好的綠色企業。這樣可以從源頭上遏制污染企業的發展，避免信貸流入污染企業而陷入資金難以收回的壞賬困境。通過綠色信貸利率優惠等手段，激勵污染類企業完成綠色轉型。同時，也豐富了銀行新的信貸模式，改善了銀行的整體貸款質量，提高了銀行資金的流動性。第二，投入該領域的綠色信貸本身面臨的違約和法律連帶責任的概率比較小。加之我國政府的大力支持，商業銀行投入綠色企業的信貸資金直接受到國家相關政策的擔保。因此，商業銀行開展綠色信貸業務無需擔心大量資金無法收回。與投放于高污染企業的高風險信貸資金相比，投放于綠色企業的信貸資金更加安全、質優。綠色信貸業務的開展提高了商業銀行的貸款質量，起到降低商業銀行信貸風險的作用。

綜上所述，商業銀行通過利率差異化的方式對信貸資金進行綠色配置，能夠優化信貸結構和提高貸款質量，從而緩解信貸資金的過度投資與集中，提高信貸資金的流動性，優化商業銀行的信貸結構，直接影響信貸風險的管理水平。由此，提出論文的研究假設1：

H1：擴大綠色信貸規模能夠降低商業銀行信貸風險。

（二） 綠色信貸政策對銀行聲譽的影響

與企業社會責任理論相關的社會責任標準即SA8000，于2001年開始在世界范圍內實施。企業社會責任理論是經濟、社會和環境的有機整合，既包含了可持續發展的理念，又是綠色金融理論中重要的一部分。企業積極承擔社會責任，是正面提高自身聲譽的一種途徑，這對于商業銀行來說也不例外。商業銀行積極發展綠色信貸業務，呈現給各利益相關者的就是一種主動承擔社會責任的態度，隨之會提高商業銀行的聲譽。

從2007年起，我國商業銀行推行的綠色信貸實質上就是其承擔社會責任的表現(杜莉、張鑫，2012)。良好的聲譽是銀行積極承擔企業社會責任獲得的最直接、最明了的效果。商業銀行作為金融機構的主體，應當積極主動承擔社會責任，擔負起保障勞動者合法權益的責任。為此，商業銀行應該將環境保護、社會道德和公共利益納入到其發展理念中，為自身在社會上爭取更好的聲譽。譬如：自從2007年起國家宣布將綠色信貸上升為一項政策制度，興業銀行率先響應國家環保政策并首次接納赤道原則，開發能效融資產品。興業銀行的綠色信貸規模得到大幅提升，這為興業銀行在一定程度上提供了市場競爭力。興業銀行的資產規模穩中有進，進一步提升市場占有率。這使得興業銀行在社會上獲得良好的銀行聲譽的同時，也拓寬了興業銀行的信貸業務。

Sukkivan&Dwyer(2015)指出，商業銀行綠色信貸業務的開展能夠帶動其社會責任的履行。商業銀行通過綠色信貸資金的配置手段，從源頭上支持綠色產業或項目的開展，對“兩高一剩”產業或項目加以約束。這種行為即是在主動履行社會與環境責任。基于此，論文在借鑒Fombrunand Shanle的基礎上，提出銀行的聲譽主要由銀行經營特征和非經濟因素兩方面組成。提升銀行聲譽的非經濟因素有積極落實綠色信貸政策、承擔環保責任等；銀行經營特征主要包括盈利能力、實施戰略等因素構成。所以，主動開展綠色信貸業務就是在釋放正向信息，最終引起社會各方的積極反響，提升銀行的聲譽水平。商業銀行推行綠色信貸、履行社會責任，可以有效提高其聲譽水平。綜上提出研究假設2：

H2：綠色信貸能夠正向影響商業銀行的銀行聲譽，且存在一定的滯后效應。

（三） 銀行聲譽對商業銀行信貸風險的影響機理

信號傳遞理論在研究信息不對稱問題上具有廣泛的適用性，被越來越多的管理者用于資本市場中。信號傳遞理論的主旨就是盡可能地減少交易雙方的信息不對稱問題，使兩者均獲得與對手方相近的信息量，謀求雙方的利益最大化。公司HR部門較應聘者往往能夠獲得更多關于對手方的信息，這導致應聘者在面試過程中可能受到薪資、待遇等方面的不公平對待。但是應聘者可以將簡歷提供的信息當作信號傳遞給HR，以獲得更為公正的待遇。也就是說，當信息傳遞渠道不暢時，信息不對稱就會造成市場的逆向選擇。主動披露信息的優質企業將得到更多的資源以及包括銀行在內的投資者的信任。當企業處于該市場的主導地位時，銀行應當將自身的利好消息傳遞給外部利益相關者，以提升自身在其心目中的地位，進而提高銀行聲譽。因此，根據信號傳遞理論，通過降低信息不對稱有助于銀行獲得更多高質量資源。如果商業銀行主動披露其履行社會與環境責任的相關內容，那么各利益相關者便能從中獲取這一種良好的信號。加強信息交流也是降低銀企之間信息不對稱程度的有效方式。綠色信貸政策也能為銀行提供一種識別優質企業的門檻，迫使企業主動承擔保護環境的責任，積極披露相關信息。

聲譽是銀行的一項無形資產，在銀行業務結構和資產規模相似的情況下，良好的聲譽能夠為銀行收獲更多的經濟價值，對商業銀行來說尤為重要。徐浩萍、羅煒(2007)從市場份額的角度驗證了投資銀行聲譽機制的有效性。良好的聲譽對商業銀行信貸風險的影響作用如下。

第一，聲譽效應能夠為商業銀行帶來優質的客戶與資源。銀行為建立良好的聲譽可能在短期內增加了銀行的運營成本，但擁有較好聲譽的銀行，在與同業提供類似的產品和服務時會擁有更高的市場價格(Shapiro，1983)。比如，2008年在上海證券交易所發布的一則社會責任指引文件中，明確提及“每股社會貢獻值”的內容。每股社會貢獻值這一指標對于上市公司而言等同于銀行聲譽對商業銀行的價值。一方面每股社會貢獻值用于衡量上市公司為諸如股東、員工以及社會等利益相關者創造的貢獻價值；另一方面，也能吸引社會投資者的注意。那么，對于扮演信用與資金中介角色的商業銀行來講，主動承擔企業社會責任有助于商業銀行提高銀行聲譽。通過綠色信貸亦能降低污染企業的碳排放量，助力國家早日達成“碳達峰、碳中和”的目標。

第二，銀行聲譽能夠改善銀企間的信息不對稱。當銀行處于該市場中的主導地位時，會確定自己的規則以區分企業的好壞，防止逆向選擇風險。優質企業的最佳選擇應該積極主動的披露符合銀行規則的信息，在向銀行傳遞信號得到較低利率的同時，防止不良企業的魚目混珠。綠色環保企業或項目在申請綠色信貸時，銀行完全可以通過要求企業進一步披露更多促進社會可持續發展措施的信息進行貸前審查，獲取更多項目的相關信息。同時，企業有貸款需求時，也會選擇擁有較好聲譽的銀行。對銀行來說，不僅避免了污染企業因不符合國家標準難以為繼而無力還貸的風險，而且可以規避承擔污染連帶責任的風險。對環境保護意識較強的投資者來說，亦可充分使用其股東的特權和自身積極行動的影響力，督促企業進一步履行社會責任，形成良性循環。

第三，聲譽能夠給銀行經營者和職工帶來激勵效應。企業內部職工與外部潛在員工的行為決策將會受到聲譽好壞的影響。對于企業內部職工來說，可以激發職工奮發向上的拼搏精神。有利于職工更加認可企業的文化，由此減少內部職工疏于道德管理帶來的風險。對于外部潛在雇員來講，他們在選擇職業時，不僅會考慮到崗位所對應的薪資報酬，也會關注該公司的發展前景問題。擁有良好聲譽的銀行更可能以較低的成本吸引高質量人才，從而提升工作質量，進一步改善銀行因職工信貸管理缺失和經營不善帶來的風險。

綜上所述，商業銀行聲譽主要通過給銀行帶來優質客戶與資源、降低信息不對稱程度和激勵員工三方面影響銀行的信貸風險管理水平，進而依靠其較高的銀行聲譽影響社會各方的市場行為選擇（見圖1）。由此，提出論文的研究假設3：

H3：銀行聲譽作為中介變量，使得綠色信貸通過作用于銀行聲譽間接影響商業銀行信貸風險。

圖1:銀行聲譽的中介效應

實證研究設計

（一）銀行聲譽指標的測度

銀行聲譽是各方利益相關者在長期實踐中對銀行的一種綜合評價。論文借鑒李衛東等(2010)構建的聲譽測評指標體系進行測量，該體系也確定了測度銀行聲譽的各個因子指標及權重。根據指標構建原則，最終確定從產品服務、工作環境、社會背景、社會責任、財務表現和資產流動性六個方面綜合考慮商業銀行的聲譽，分別賦予這六個方面不同的權重。具體銀行聲譽指標構建體系如表1所示。在對各項指標的最終結果進行標準化處理之后，得到所有樣本量的年度數據如表2所示（由于空間有限，表2僅列出商業銀行2015～2019年的年度數據）。

表1：銀行聲譽指標構建體系

表2 ：2015～2019年商業銀行聲譽數據

論文從銀行的異質性角度出發，將樣本主要分為國有大型商業銀行和中小型商業銀行。國有大型商業銀行的聲譽優勢明顯高于中小型銀行。這說明五大行在產品與服務、工作環境、社會背景、財務表現、社會責任和資產流動性方面做得很好，在群眾中得到良好口碑，這也與事實相符。在中小型商業銀行內部進行對比后發現，股份制商業銀行與城商行之間的銀行聲譽數值沒有較為明顯的差距，當然這也與我們選擇的樣本有關系，可能這兩者在綜合實力上本就不分上下。從時間維度上看，五大國有商業銀行中的中國工商銀行2016年及之前的聲譽數值明顯高于之后的年份；中國農業銀行和中國建設銀行在近五年內基本保持一致，沒有顯著變化；而中國銀行和交通銀行則正好相反，2016年后的聲譽數值明顯高于之前的表現。由此來看，2016年是一個關鍵節點。這可能與該年中國人民銀行頒布的綠色金融指導文件有關，該文件第一次將綠色金融政策上升為國家戰略。從數據中可以看出，2016年后更加注重聲譽的還有浦發銀行、招商銀行、華夏銀行和平安銀行。

（二）數據來源與變量描述

從我國2007年首次提出綠色信貸，至今只有十幾年時間。考慮到我國開展綠色信貸業務的年限尚短，論文以銀行開展綠色信貸的程度作為評判標準，選取了15家商業銀行作為研究對象，由五大行、股份制商業銀行和城商行共同組成2。因此在樣本選取上具有一定的代表性。由于從2008年之后各商業銀行才開始陸續開展綠色信貸業務，為了在確保數據完整性的基礎上有效延長數據的長度，故選擇樣本期為2010～2019年3。各變量的選取情況如下：

1.被解釋變量

不良貸款率(NPL)。當前用于衡量銀行信貸風險的指標沒有形成統一意見。論文參考孫洪杰等(2004)的觀點，認為銀行信貸風險主要來自企業的債務負擔、資金流動性和還款能力。因此，選擇能夠代表企業違約率的指標——不良貸款率，用以衡量商業銀行的信貸風險。

2.解釋變量

綠色信貸占比(GCR)。綠色信貸占比即綠色信貸余額占銀行貸款總額的比重。參考現有文獻，選擇借鑒邵傳林、閆永生(2020)的研究中，將綠色信貸占比作為衡量銀行開展綠色信貸業務的規模。相較于綠色信貸余額，考慮到各商業銀行的相關信息披露時間和數據統計口徑之間均存在差異，本文認為綠色信貸占比更符合現實意義。

3.中介變量

銀行聲譽(REP)。銀行聲譽是各方利益相關者在長期實踐中對其的一種綜合評價。參考借鑒李衛東(2010)構建的聲譽指標體系，從產品與服務承諾、工作環境、社會背景、財務表現、社會責任和資產流動性六個方面綜合考慮商業銀行的聲譽。其中分別賦予這六個方面的不同的權重，最終得到相關數據。

4.控制變量

資產規模(TA)。現有文獻認為資產規模對銀行風險具有影響。在總資產較小時，銀行信貸風險隨著總資產的增大而減小；當總資產達到某一個臨界值之后，繼續增大資產規模反而會加大風險。因此，引入銀行的總資產以控制銀行規模對信貸風險及經營績效的影響，在論文中對總資產取自然對數(LNTA)。

總資產收益率(ROA)。ROA、ROE和每股收益均是最常見的衡量績效的指標。與其他兩者相比，ROA能夠更為有效地反映企業的盈利能力，因此選取總資產收益率代表銀行盈利性作為模型的控制變量。

資本充足率(CAR)。為了保證銀行資金的安全性，銀行的資本充足率必須符合國家監管部門的要求。在兼顧盈利和安全原則的范圍內，資本充足率越高，表明銀行的自救能力越強。

非利息收入占比(INR)。由于商業銀行正處于持續發展的時期，其業務種類創新程度不斷加快，銀行非利息收入的所占比重越來越大，給商業銀行帶來顯著影響。因此，參考引入非利息收入占比作為控制變量。

撥備覆蓋率(PCR)。撥備覆蓋率是一個宏觀性指標，能夠體現銀行貸款發生損失所需的準備金計提充足與否、穩健性和社會經濟環境等方面的情況。銀行的撥備覆蓋率表示銀行風險的可控性和穩健性，過高過低均不合適，而是應保持在一個適度的范圍之內。

最大十家客戶貸款比例(MIR)。MIR值越大說明銀行越多的資金流向大型企業。一般來講，大型企業的生存能力更強，發生違約的概率也就越小。因此，MIR在一定程度上影響了銀行信貸風險。但是一旦這類大型企業由于不符合國家政策等原因面臨經營或債務危機，商業銀行也會遭受信貸資金的較大損失。

GDP增長率(GDPR)。事實表明銀行風險防控能力與宏觀經濟環境有關。當宏觀經濟環境良好時，社會中多余的資金就會用于社會的生產、消費和投資，進而促進商業銀行的資本聚集，增強抗風險能力。GDPR是觀測宏觀經濟發展狀況的重要指標，在模型中加入GDPR作為控制變量以排除宏觀環境的干擾。

（三）模型建立

在對綠色信貸現狀和相關數據簡要統計分析后，假定綠色信貸能夠負向影響不良貸款率，選取銀行聲譽作為中介變量；并將衡量商業銀行各方面特征的變量和GDP增長率作為模型的控制變量。

為驗證論文中提出的研究假設，根據上述各個指標的2010～2019年的商業銀行數據建立回歸模型。式(1)用于驗證論文中提出的研究假設1：綠色信貸能夠降低商業銀行信貸風險；通過式(2)用以消除內生性問題。

其中，i表示銀行，t表示年份。NPLit是模型的被解釋變量，GCRit表示模型的核心解釋變量，Kit表示控制變量。控制變量包括總資產收益率(ROA)、撥備覆蓋率(PCR)、資本充足率(CAR)、最大十家客戶貸款比例(MIR)和GDP增長率(GDPR)；式(2)中NPLit-1表示不良貸款率的一期滯后，作為式(2)的工具變量。為了避免數據波動，消除異方差和量級差的影響，對非利息收入、銀行規模取對數。

為驗證研究假設2，構建式(3)和(4)驗證綠色信貸對商業銀行的聲譽的影響及其滯后效應。針對研究假設3，構建中介效應模型進行驗證。基準回歸分析可作為綠色信貸對商業銀行信貸風險的總效應檢驗。進一步通過式(5)分析銀行聲譽的中介作用。

實證結果分析

（一） 變量描述性統計分析

國內商業銀行開展綠色信貸業務始于2008年，這給相關數據的獲取帶來了一定困難。為了保證數據的連續性，選擇15家上市商業銀行2010年以來的數據。特別說明的是，中國光大銀行2010年雖然披露的報告中沒有直接表明綠色信貸余額，但是根據該銀行近幾年披露的綠色信貸余額與所投資的信貸行業的關系，最終選擇使用水利、環境和公共設施管理業與電力行業的總額加以替代光大銀行2010年的綠色信貸余額。利用Stata對變量處理后得到表3列出的數據。

在變量描述性統計分析中發現，2010～2019年年間，不良率的均值為1.21%。其中，最大值為2015年農行的2.39%，最小值為2011年浦發銀行的0.44%。這表明我國的信貸資產質量總體較好，但各銀行之間存在差異。綠色信貸比占比最大的是2012年浦發銀行的9.73%，占比最小是2012年民生銀行的0.513%。這表明我國綠色信貸業務總體發展存在不均衡的現象。這可能是由于資金越雄厚的銀行試錯成本也相對越低，更為積極主動地響應國家綠色信貸政策。在控制變量中，最大的總資產報酬率為2011年建設銀行的1.47%，最小的總資產報酬率為華夏銀行2010年的0.64%，這表明盈利能力在各銀行中存在較大差異。撥備覆蓋率的均值為2.466，最低為1.324，最高為5.241。表明各家銀行的貸款損失準備金率多數在均值以下，各銀行防范銀行信貸風險的能力存在較大差距。這可能因為我們選擇的15家銀行主要是由不同類型的商業銀行共同構成。

（二）回歸結果分析

1. 基準回歸分析

為了驗證研究假設1提出的商業銀行綠色信貸對其信貸風險的影響效果，設立式(1)進行檢驗。設立模型一中加入表示商業銀行特征的控制變量，模型二是在模型一的基礎上加入表示宏觀經濟的控制變量依次進行回歸分析。兩者均通過了Hausman 檢驗，選擇固定效應模型。

根據表4可以看出，綠色信貸規模與商業銀行信貸風險均表現為負向相關關系，在1%的水平上通過了顯著性檢驗，其系數基本保持不變。在1%的水平上顯著，這表明當綠色信貸比每增加1%，商業銀行不良貸款率就會下降約0.03%個單位。這與前文研究假設一致。原因可能在于：（1）綠色信貸比越高，則意味著商業銀行將其信貸資源更多的配置于綠色可循環行業中。具有嚴重環境風險的項目一旦被擱置或者淘汰，銀行的貸款就很難再收回來。所以，加大綠色信貸業務開展力度可以提高銀行信貸質量。將一部分資金從高污染行業中抽離出來，減少對有環保隱患項目或企業的投資，可有效降低銀行的不良貸款風險。（2）國內綠色信貸的發展較國外來說，開展年限短且發展緩慢，這與我國的粗放式經濟增長模式是分不開的。但是，從2008年以來我國政府的環保意識不斷加強，持續發文鼓勵銀行發展綠色信貸業務。綠色信貸通過企業社會責任提高商業銀行在社會上的聲譽，不良貸款率也會隨之降低。（3）商業銀行促進信貸資源流入各類綠色行業和領域，能夠加快銀行業務轉型升級和信貸結構調整，以達到吸引優質資源、合理配置信貸資源的目的。這樣有助于銀行在各項業務方面降低經營成本，減少銀行發生壞賬的概率。由此研究假設得以驗證。

表4 ：基準回歸分析結果

此外，從控制變量的角度來看，銀行的資產規模(LNTA)系數為正，表明資產規模對銀行信貸風險具有促進作用。但是，一般而言，資產規模較大的銀行應該對應更低的不良貸款率，呈現負向影響。這可能是因為資產規模較大銀行的信貸對象組成更加復雜，客戶所面臨的情況也紛繁多樣，從而加大了銀行信貸的回收風險。撥備覆蓋率(PCR)同樣在1%的置信水平上顯著，系數為負表明銀行提高撥備覆蓋率可以在一定程度上降低銀行的信貸風險。最大十家客戶貸款比例(MIR)和非利息收入占比(INR)則是在1%的置信水平上通過了檢驗，兩者對商業銀行的信貸風險具有一定的正向促進作用。

表3：變量的描述性統計分析

2. 內生性檢驗

面板數據之間往往存在內生性問題。綠色信貸余額作為銀行信貸的一部分，可能會存在雙向因果關系而導致的內生性問題。為了消除由于綠色信貸與銀行信貸風險之間內生性問題，通過式(2)設立模型三和模型四，分別使用SYS-GMM和DIF-GMM進行回歸分析，得到結果如表5所示。

從表5的結果來看，AR(2)的P值分別為0.844和0.838，表明接受原假設模型不存在二階自相關的檢驗。從模型三和模型四的Sargan檢驗結果得出P值分別為0.175和0.15，說明不存在工具變量的過度識別問題。通過AR(2)和sargan檢驗，表明實證結果是有效的。模型加入不良貸款率的一期滯后項后，商業銀行綠色信貸的系數通過SYS-GMM的回歸，在1%的置信水平通過了顯著性檢驗。其在DIF-GMM的回歸分析中，則在10%的置信水平上通過了檢驗，兩者均呈現出負向相關關系。

表5：動態面板模型回歸結果

（三） 異質性分析

為了進一步考察各類型的商業銀行綠色信貸開展情況，根據商業銀行資產規模將樣本分為國有大型商業銀行和中小型銀行兩類。根據式(2)分別對國有大型商業銀行和中小型銀行做基準回歸分析，結果見模型五和模型六（見表6）。經過異質性分析后得到：第一，綠色信貸業務能夠提高中小型商業銀行的信貸質量，因此中小型商業銀行更易受到綠色信貸業務的影響。第二，國有大型商業銀行綠色信貸規模相較于其自身資產規模發展不足，由于其資金規模雄厚，而不易受到綠色信貸對其信貸風險的影響。

模型五是對五大國有銀行進行基準回歸分析，結果表明銀行綠色信貸對其信貸風險的系數沒有通過顯著性檢驗。模型六是對中小型銀行進行回歸分析，其系數在5%的置信水平上通過了顯著性檢驗。這充分表明：對于中小型銀行來說，積極拓寬綠色信貸業務能夠顯著提升自身的抗風險能力。中小型銀行相較于五大國有銀行的風險承受能力更弱，其綠色信貸系數顯著具有差異性的原因可能在于以下幾點。

第一，目前綠色企業多為中小型企業，正處于發展的初期階段。中小型企業的收益比不上大型企業，難以得到國有大型商業銀行的信貸支持。但是同時具有風險低，潛在收益高的特點。綠色項目因污染環境而遭到政府相關部門關停、整治的風險也會顯著降低。這部分綠色企業或者項目往往更受中小型銀行的青睞。如果中小型銀行將部分信貸資金投放到高環保、低污染的這些項目，也將減少投放于高污染企業的資金。

第二，相較于國有大型商業銀行，中小型銀行的信貸風險更易受到信貸質量的影響。由于中小型銀行不僅要面對激烈的同行競爭，還要面臨愈發激烈的非銀行類金融機構的挑戰。隨著我國對綠色金融發展的日益重視，現階段我國存在著上萬億元的綠色金融資金缺口，這給銀行信貸業務帶來了巨大的發展空間，推動銀行創新業務獲取利潤上升空間。綠色信貸業務提升了中小型銀行的信貸質量，拓寬了利潤空間，有利于降低其信貸風險。

第三，就資產規模來說，國有大型商業銀行資金雄厚的固有屬性使得其信貸風險不易受到綠色信貸規模的影響。

（四） 中介效應檢驗

1. 銀行聲譽的中介效應檢驗

根據中介效應模型的要求，分別根據式(1)、(3)和(4)進行中介效應模型的三步回歸。選取模型七檢驗綠色信貸對銀行信貸風險的總效應。同時為了驗證研究假設2，構建模型八和模型九。模型八用于檢驗銀行聲譽對綠色信貸的作用，模型九用于檢驗研究假設2綠色信貸對銀行聲譽的滯后效應。模型十檢驗銀行聲譽此影響過程中的中介效應。中介效應模型的檢驗結果（見表7）。

由表7可知，在5%的置信水平上，模型八中綠色信貸對銀行聲譽的影響系數通過了顯著性檢驗，表明商業銀行開展綠色信貸能夠提高銀行聲譽。模型九同樣在5%的置信水平上通過了顯著性檢驗，且關鍵系數的值為0.3168269，高于模型八中關鍵系數的數值，表明綠色信貸對銀行聲譽的影響確實存在滯后效應。由此，研究假設2得以驗證。

由模型七可知綠色信貸對商業銀行信貸風險的總效應呈負向相關關系，相關系數在1%的水平上通過了顯著性檢驗。相關系數為負值，表明綠色信貸對商業銀行信貸風險的總效應為-0.0290524，即綠色信貸占比每增加1%，商業銀行信貸風險就會下降0.0029。

表6：異質性分析結果

表7：中介效應回歸結果

根據中介因子檢驗步驟，依次檢驗模型八和模型十的相關系數。模型八中綠色信貸關于銀行聲譽的相關系數，在5%的置信水平上通過了顯著性檢驗。然而模型十中銀行聲譽對不良貸款率的影響系數未通過顯著性檢驗。因此，需要進一步使用sobel檢驗是否存在中介效應。由表8可知，sobel檢驗的P值為0.036，在5%的置信水平上通過了顯著性檢驗。根據中介效應模型的原理可知：在綠色信貸對銀行信貸風險的影響中存在銀行聲譽的中介效應。進一步分析綠色信貸對商業銀行信貸風險的總效應系數和直接效應系數。在模型七中綠色信貸的系數約為-0.029，加入銀行聲譽后模型十中解釋變量的系數變為-0.021。即綠色信貸對商業銀行信貸風險的總效應為-0.029，直接效應為-0.021。這表明銀行聲譽在綠色信貸對商業銀行信貸風險的負向影響過程中確實起到促進作用，提出的研究假設3得以驗證。這表明聲譽效應可以為銀行帶來優質客戶、降低銀企之間的信息不對稱程度和減少銀行因內部職工帶來的道德問題。由此，從長遠來看，這些接受政府或綠色信貸支持的企業具有可持續的增長潛力和巨大的發展空間，有利于商業銀行增強抗風險能力。

表8 ：sobel檢驗結果

綜上所述，商業銀行開展綠色信貸業務能夠帶來直接和間接兩方面的影響。一方面能夠提高信貸質量，降低商業銀行信貸風險，另一方面也可以通過增強商業銀行的銀行聲譽進一步降低銀行風險。同時，從實證方面再次驗證了銀行聲譽在商業銀行綠色信貸對其風險影響過程中的中介效應。即在社會上獲得良好的聲譽，從而降低自身的信貸風險。

2. 穩健性檢驗

為了進一步驗證中介效應模型的穩健性，借鑒已有文獻對中介效應模型的穩健性檢驗方法，采取通過替換主要變量的形式進行穩健性檢驗。將式(2)中的被解釋變量由NPL替換為銀行風險承擔(RISK)，如式(6)。其中，銀行風險承擔的表達式如下：

表9：穩健性檢驗結果

銀行風險承擔(RISK)是另一種度量銀行風險的指標，即銀行破產因子(Z值)。Z值越高，表示銀行破產的概率越低。其中，Z值的表達式具體如(7)：

由表9可知，在替換被解釋變量之后，得到中介效應模型的前兩步回歸依然顯著，但是最后一步回歸的系數不顯著，進行Sobel檢驗。

表10結果顯示在1%的置信水平上通過了顯著性檢驗。說明上文的實證模型穩定、可靠。綜上所述，商業銀行開展綠色信貸對其信貸風險管理水平能夠加以改善，且銀行聲譽在該過程中具有正向中介效應。因此，商業銀行應當在愛惜自身聲譽的同時，主動做好銀行聲譽的積累與提升工作。

表10 ：sobel檢驗結果

結論與建議

（一）研究結論

論文在研究我國綠色信貸發展現狀的背景下，基于對綠色信貸的影響渠道進行理論分析，并且通過實證模型驗證了綠色信貸對商業銀行信貸風險的研究假設，得到以下幾點研究結論。

1.綠色信貸有效降低商業銀行信貸風險

基準回歸分析表明：綠色信貸比系數在1%的置信水平下通過了顯著性檢驗。符合上文提出的研究假設1，即擴大綠色信貸規模能夠降低商業銀行信貸風險。研究表明綠色信貸與商業銀行信貸風險呈負向相關關系。進一步通過動態面板模型消除模型中存在的內生性問題，驗證回歸分析的結果是有效、可靠的。這表明：綠色信貸能夠通過優化信貸結構、提高信貸質量直接改善銀行的信貸風險管理水平。通過合理配置信貸資金，減少企業發生壞賬、呆賬的違約率，降低銀行的信貸風險。亦可通過增強銀行聲譽，間接達到降低銀行不良貸款率的目的。論文選取上市商業銀行進行實證分析，其中包含了不同資產規模類型的商業銀行。這些銀行均來自于國家綠色信貸統計數據的21家主要商業銀行，具有較強的說服力和代表性。

2.綠色信貸規模有待提高

通過異質性檢驗發現，國有大型商業銀行開展綠色信貸規模仍有待提高。中小型銀行雖然通過了顯著性檢驗，但是其中開展綠色信貸的銀行數量較少，且更易受到影響。國有大型商業銀行的綠色信貸規模較大，但是其綠色信貸占比卻不是最高的，若要進一步擴大綠色信貸規模，就需要從調動銀行積極性和產品創新方面入手。各類銀行都應當積極履行社會責任。對于中小型銀行來說，更應該以發展的眼光看待問題，積極落實綠色信貸政策。因此，中小型銀行在面對短期利潤與長期利潤、企業經營利益與社會利益的矛盾時，不能墨守陳規、不思變通，不能只看到短期利益，應該積極響應國家政策號召，制定符合市場經濟需求的金融產品，才能吸引優質信貸資源，降低銀行信貸風險。

3.銀行聲譽具有中介效應

中介效應模型表明：綠色信貸能夠正向影響銀行聲譽，且存在一定的滯后效應。論文的研究假設2得以驗證。并且在銀行綠色信貸對信貸風險的負向影響過程中，銀行聲譽起到促進作用，同理研究假設3得以驗證。即商業銀行擴大綠色信貸業務能夠帶來聲譽效應，進而改善銀行的信貸風險管理水平。銀行聲譽的中介作用表現在以下三方面。第一，為銀行帶來優質的客戶與資源。綠色信貸業務通過吸納具有低風險、成長性好特征的客戶，為商業銀行創造更多價值，降低銀行由于企業違約所帶來的信貸違約風險。第二，改善銀企之間的存在的信息不對稱問題。上交所鼓勵各企業主動披露社會責任報告，增強銀企之間的信息傳遞，為貸前審查提供有效幫助。第三，聲譽能夠給銀行經營者和職工帶來激勵效應。擁有良好聲譽的銀行可以憑借自身良好的聲譽以較低的成本吸引高質量人才，從而提升工作質量，改善銀行因職工信貸管理缺失和經營不善帶來的風險。

（二）對策建議

據統計，目前全球已有超過90家金融機構宣布接受赤道原則4。我國納入赤道原則的只有兩家銀行，其他商業銀行和政策性銀行也開始接連制定綠色信貸相關政策。由此可見，我國綠色信貸政策的落實還需繼續加強。為了提高綠色信貸在我國商業銀行信貸業務中的占比，改善商業銀行信貸風險管理水平，特提出以下建議。

1.擴大銀行綠色信貸規模

中小型銀行面臨的綠色信貸問題是參與率低，積極性不高。中小型銀行自身抗風險能力差，又易受到綠色信貸業務的影響，應當充分調動中小銀行的積極性，擴大綠色信貸規模，實現安全與環保雙贏。為了激勵中小型銀行開展綠色信貸業務，中央及地方政府應當出臺優惠政策，建立切實可行的風險補償等激勵措施。比如，可通過財政手段對開展綠色信貸的中小型銀行施以適當的稅收補貼、利息減免等外部激勵措施，維持中小型銀行的利潤流，降低其倒閉風險，從而提升綠色信貸運作效率，引導資源向綠色項目傾斜。同時，為了避免中小型銀行對綠色信貸業務依舊持觀望態度，政府應當配套建立約束機制，針對不同主體制定嚴格懲治措施。同時，在思想上加強宣傳引導，讓中小企業認識到開展綠色信貸業務的重要性。我國的中小型商業銀行數不勝數。綠色信貸想要遍地開花，中小型銀行責無旁貸。只有通過軟性激勵與硬性管理，中小型商業銀行的綠色信貸業務才能真正開展。對于資金較為雄厚的商業銀行來說，想要擴大其綠色信貸規模除了要提高銀行自身積極性外，還需主動求新求創。

為了讓綠色信貸產品真正為銀行和企業帶來益處、降低銀行風險，各類商業銀行都必須主動求新、積極求變，突破傳統產品的模式，根據自身特色創新綠色信貸產品。具體措施如下：

第一，商業銀行對目標客戶群體更加精細化，致力于個人、企業的能效融資的差異化服務。以綠色生活理念為指導并參考國際經驗，對個人客戶在消費諸如購置環保汽車、環保建材等的過程中，給予優惠貸款，讓綠色信貸的政策惠及普通大眾。企業是銀行信貸業務的主要客戶群體，更加有必要豐富產品種類迎合企業的需求。譬如：推出鄉村振興助力貸、旅游扶貧信貸產品、與“碳中和”相結合的產品等綠色產品，實現不同領域內的綠色信貸支持。

第二，提高對不同客戶群體，尤其是小微企業其所需產品及服務的創新力度。小微企業、個體工商戶和在職人員，往往較難獲得綠色信貸的支持。然而我國商業銀行存在綠色信貸業務準入門檻設置單一、對應的綠色信貸產品欠缺等問題，導致有效的信貸資金供給難以得到保證。

2.提高商業銀行的聲譽水平

綠色信貸可以通過提高銀行聲譽的渠道降低商業銀行信貸風險。為了提高銀行信貸管理水平，商業銀行應當愛惜并努力提高自身的聲譽水平。

第一，對于商業銀行來說，除了通過開展綠色信貸的方式承擔企業社會責任以外，還可以通過做慈善事業、救助貧困地區的途徑提高聲譽。通過聲譽效應吸引更多投資者和優質資源。

第二，對于政府來說，可以通過設立銀行聲譽獎賞機制促進商業銀行設法主動提高自身聲譽。類似于個人誠信系統，將商業銀行的聲譽與優惠政策聯系起來。當商業銀行擴大綠色信貸業務或者創新出更多綠色信貸產品，使得自身聲譽有所提高時，進行通報表揚或者更實質的獎勵。當商業銀行作出有損于自身聲譽的行為時，對商業銀行給予通報批評或者制定更為嚴格的懲罰措施。

第三，充分發揮媒體輿情作用。社會各類影響力較強的媒體，如人民日報、央視頻渠道等充分暢通信息。對促進商業銀行聲譽提升的事件加大曝光，進一步提高商業銀行的聲譽效應。同時也要對商業銀行進行反向警告。對不利于商業銀行聲譽的事件加大關注力度，對商業銀行形成警惕作用。

注釋：

1數據來源：2020年《中國綠色金融發展研究報告》。

215家商業銀行包括：中國工商銀行、中國農業銀行、中國建設銀行、中國銀行、交通銀行、浦發銀行、招商銀行、中國光大銀行、中信銀行、民生銀行、華夏銀行、北京銀行、平安銀行、南京銀行和寧波銀行。

3數據來源：各商業銀行的年報和社會責任報告、wind和國泰安數據庫。

4數據來源：2019年錢立華、魯政委《金融機構赤道原則實踐的三大模式與經典案例》。