綠色信貸對商業銀行穩健性的影響研究

任哲 孫英雋*（上海理工大學）

一、引言

近年來我國經濟發展迅猛，隨之而來的是環境污染這個日益嚴重的問題。為了在經濟發展的同時打贏環境保護的攻堅戰，綠色金融的理念逐漸滲透到經濟領域的各個角落。商業銀行作為我國金融行業的核心部門，在推動綠色金融的發展中有著舉足輕重的作用，通過實施綠色信貸的方式可以增加對于節能環保行業的資金支持，減少對于“兩高一剩”行業的信貸發放，從而引導資金流向具有環保效益的綠色領域，有效地促進綠色經濟的可持續性健康發展（孫蘭生，2021）[1]。因此，研究綠色信貸的開展對商業銀行的影響具有重要意義。

二、文獻綜述

商業銀行的盈利性、流動性及安全性會因綠色信貸的開展而受到影響，進而影響其穩健性。在盈利性方面，宋亞偉[2]（2019）通過研究商業銀行和“兩高一剩”企業間的收益博弈，發現商業銀行積極實施綠色信貸能夠有效提高其財務績效。張琳等[3]（2020）利用34家商業銀行2007-2017年的數據，發現商業銀行投放綠色信貸有利于其財務績效的改善。在流動性方面，丁寧等[4]（2020）運用傾向得分匹配-雙重差分法研究了商業銀行綠色信貸政策與成本效率的關系，研究發現綠色信貸的實施在長期內會對銀行成本效率產生正向影響，從而提升經營效率。李蘇等[5]（2017）基于商業銀行2011-2015年的數據，發現商業銀行實施綠色信貸有利于其經營績效的提升。在安全性方面，孫光林等[6]（2017）利用商業銀行的季度數據，發現綠色信貸規模與商業銀行信貸風險呈顯著的負相關關系，即綠色信貸實施后，不良貸款率隨之降低，導致商業銀行信貸風險減小，從而提高其穩健性。馬若微[7]（2021）運用中介效應模型，從銀行聲譽的視角發現綠色信貸對商業銀行的信貸風險具有負向影響，可以有效地降低商業銀行的信貸風險。綜上所述，開展綠色信貸對于商業銀行盈利性、流動性和安全性均有正面效應，從而對銀行的穩健性產生積極作用。

三、研究設計

（一）樣本選取與數據來源

考慮到數據的可得性和有效性，本文選取了18家商業銀行2011-2020年的平衡面板數據作為研究樣本，包括5家大型國有商業銀行：中國工商銀行、中國農業銀行、中國銀行、中國建設銀行、交通銀行；13家全國性股份制商業銀行：招商銀行、浦發銀行、中信銀行、華夏銀行、興業銀行、廣發銀行、中國民生銀行、中國光大銀行、平安銀行、渤海銀行、上海銀行、南京銀行、江蘇銀行。所有研究數據均來源于Wind數據庫、各銀行的年度報告和社會責任報告。

（二）變量選取

1.被解釋變量：Z-Score指數法經過多年的發展改進，現成為國內外廣泛運用的一種度量銀行穩健性的方法。在實證研究中，可以將Z定義為：

其中，AROA為平均總資產收益率，E/A為權益比率，σ（AROA）為平均總資產收益率標準差。Z值越大，銀行破產風險越小，穩健性就越好。為使數據平滑，本文以Z值的自然對數LNZ作為被解釋變量。

2.解釋變量：本文采用綠色信貸余額占總貸款比重，即綠色信貸比GCR作為解釋變量。

3.控制變量：參考既有文獻的做法，控制變量選取情況如表1所示。

表1 變量選取情況

（三）模型構建

為探究商業銀行綠色信貸的實施與其穩健性的關系，將樣本數據劃分為三類：銀行整體、大型國有商業銀行、股份制商業銀行，采用Stata15軟件分別對樣本數據進行回歸分析，構建如（2）所示的多元回歸模型，主要觀測的是系數β1的正負及大小關系。

四、實證結果分析

（一）描述性統計

各變量的描述性統計結果見表2。就被解釋變量而言，LNZ的平均值為5.39，處于合理的變化范圍內，說明穩健性水平整體良好，最大值7.50和最小值3.70說明不同銀行間穩健性仍存在差異。就解釋變量而言，GCR的最大值為29.37%，最小值僅為0.19%，說明不同銀行綠色信貸政策的落實情況具有很大的差異，平均值也只達到4.95%，表明銀行綠色信貸的實施水平整體而言并不高，我國綠色信貸仍處于一個發展初始階段，研究如何采取相應的政策措施來促進綠色信貸的健康長遠發展具有重大價值。

表2 變量描述性統計

（二）相關性分析

各變量間的相關性分析結果如表3所示，各個相關系數的絕對值均小于0.5，說明不存在嚴重的多重共線性問題。

表3 相關系數矩陣

（三）內生性檢驗

為了對模型的內生性進行檢驗并確定對應的回歸模型，采用Hausman檢驗來進行分析。Hausman檢驗的原假設是所有變量間不存在內生性，可以使用隨機效應模型進行回歸。檢驗結果顯示，對3類商業銀行而言，P值分別為0.6141、0.7193和0.6217，均遠遠大于0.1，故接受原假設，認為3類銀行變量間均不存在內生性，均選擇隨機效應模型進行回歸分析。

（四）回歸結果分析

1.整體分析。表4中第1列顯示了綠色信貸對銀行整體穩健性的回歸結果。由結果可知，GCR的回歸系數為0.037，在1%的顯著性水平上顯著，說明商業銀行開展綠色信貸會提高其穩健性。商業銀行實施綠色信貸，可以形成其較好的社會聲譽，進而去獲得更多的客戶資源；同時，減少對“兩高一剩”企業的資金投放可以使資產質量提高，從而提升穩健性。

表4 綠色信貸對商業銀行穩健性的影響回歸結果

2.異質性分析。表4中第2列和第3列分別顯示了綠色信貸對大型國有銀行和股份制銀行穩健性的回歸結果。由結果可知，對大型國有銀行和股份制銀行而言，GCR的回歸系數分別為0.129和0.024，說明與大型國有銀行相比，綠色信貸對股份制銀行穩健性的提升作用相對較弱。大型國有銀行由于資產規模較大，并具備較為完整的綠色信貸評價體系及相關專業人才，再加上政府政策的傾向扶持，綠色信貸產生的積極效應更加明顯。

3.影響路徑分析。為分析綠色信貸提升銀行穩健性的具體路徑，將Z按其定義式進行拆解得到3個變量：平均總資產收益率AROA、權益比率E/A和平均總資產收益率標準差σ（AROA），按照上文構建的模型分別進行回歸分析。表5的第1列回歸結果顯示GCR對AROA的回歸系數為-0.007，說明綠色信貸的開展對銀行盈利性有負向影響，這會使銀行穩健性降低。第2列回歸結果顯示GCR對E/A的回歸系數為0.028，說明綠色信貸的開展有助于降低銀行的杠桿，可能是由于貸款門檻的提高使得銀行內部資金充裕，減少了外部融資需求，這會使銀行穩健性水平提高。第3列回歸結果顯示GCR對σ（AROA）的回歸系數為-0.001，說明綠色信貸的開展會降低平均總資產收益率的波動，銀行通過減少“兩高一剩”企業的貸款發放，無形中使貸款安全性提高，收益率的波動減小，從而穩健性提高。綜上所述，綠色信貸使權益比率增加和平均總資產收益率標準差減小帶來的正面作用超過了使平均總資產收益率減小帶來的負面作用，從而提高了銀行穩健性。

表5 綠色信貸提升商業銀行穩健性的路徑分析回歸結果

五、結論與建議

本文以我國18家商業銀行2011-2020年的面板數據作為研究樣本，實證研究了綠色信貸對商業銀行穩健性的影響。研究結論如下：一是綠色信貸的開展會提高商業銀行穩健性。二是綠色信貸對不同類型商業銀行的穩健性有異質性影響，對大型國有商業銀行穩健性的提高作用要大于股份制商業銀行。三是綠色信貸使權益比率增加和平均總資產收益率標準差減小帶來的正面作用超過了使平均總資產收益率減小帶來的負面作用，從而提高了商業銀行穩健性。

根據以上研究結論，本文提出下列建議：第一，大型國有商業銀行應該利用好自身優勢，通過開展綠色信貸業務獲得規模效應，以降低綠色信貸的營運成本，建立新的利潤增長模式。第二，股份制商業銀行應該積極實施綠色信貸政策。一方面，綠色信貸帶來的聲譽效應是有形資產所不能替代的；另一方面，銀行可以通過綠色信貸提高資產質量，管理環境風險，拓展業務增長點。第三，政府應該制定相關差異性綠色信貸激勵政策。對大型國有銀行，政府應利用規模效應來降低整體銀行業的綠色信貸成本，擴張其盈利性和積極性（李普玲，2019）[8]。對股份制商業銀行，政府應通過對綠色項目進行貼息補助和責任擔保等方式來降低中小銀行的運營成本和信貸風險。