綠色信貸對商業銀行經營績效影響的差異性
——基于主成分分析方法

杜代地

（貴州大學，貴陽 550025）

引言

近年來，伴隨著經濟的快速發展，我國面臨著日趨嚴峻的環境問題：煤炭、石油、天然氣逐漸枯竭，生態環境惡化等。在新時代背景下，我國要實現經濟的高質量且可持續性發展，就必須轉變經濟發展方式，在發展經濟的同時保護好生態環境。黨的十九大會議明確提出，要發展綠色金融，引導資金支持綠色經濟發展，促進經濟發展方式的轉變。可見，綠色金融是我國轉變經濟發展方式，實現經濟可持續發展道路上不可或缺的重要角色之一。“綠色信貸”作為綠色金融體系的重要組成部分，其本質上是銀行傳統信貸業務的一種創新，是商業銀行利用信貸手段支持社會企業的綠色環保行為，以增強企業的環保意識、促進企業積極承擔相應社會責任的一種金融活動。開展綠色信貸業務已經成為商業銀行在支持我國經濟可持續發展過程中應積極主動承擔的社會責任。在這個背景下進一步研究了解我國商業銀行開展綠色金融對其經營績效的影響，對更好制定綠色金融發展政策具有較好的參考價值。

一、研究現狀

目前，國內學者在綠色信貸對我國商業銀行經營績效影響方面的研究，其結論主要可分為以下兩個方面。第一，銀行增加綠色信貸投放量可以提升其盈利能力。郭文偉、劉英迪（2019），張琳、廉永輝（2020）等學者通過系列實證研究，發現綠色信貸對商業銀行盈利能力具有正向影響。一些學者認為，聲譽效應的存在會使得綠色信貸對銀行經營績效產生正向激勵作用（胡榮才，張文瓊，2016）。第二，綠色信貸不利于商業銀行經營績效提高，綠色信貸主要會通過增加商業銀行的成本費用等途徑對其經營績效造成不利影響。胡榮才、張文瓊（2016），趙娟霞（2019）等通過研究發現，銀行開展綠色信貸會增加其單位業務及管理費用，進而降低其營業利潤。另外，劉忠璐、王鵬英（2019）和邵傳林等學者認為，綠色信貸對銀行聲譽的隱形收益的提高，需要一段時間才能對財務績效產生正向促進，故短期內開展綠色信貸增加成本會對銀行績效產生抑制作用。

從上述可知，大部分學者通過研究分析了商業銀行開展綠色信貸對銀行經營績效的影響，但由于研究樣本的區別以及研究方法存在差異性等原因，尚未形成統一的結論。另外，較少有學者從不同類型的商業銀行角度出發，探析各類型銀行間存在的差異性。故本文希望通過對三個不同類型的12 家商業銀行的面板數據進行實證研究，從差異化的角度分析綠色信貸對不同類型商業銀行經營的影響，從而對現有理論基礎進行補充。

二、變量說明

（一）被解釋變量

在構建評價商業銀行經營績效的體系時，大多數學者強調從銀行的安全性、流動性和收益性出發。本文基于“三性”的基礎上，再引入商業銀行的規模性，最終選取包括了商業銀行安全性、流動性，以及規模性在內的10 個指標，共同構建評價指標體系。通過主成分分析法，計算綜合得分后作為被解釋變量。

（二）核心解釋變量

目前，在研究綠色信貸對商業銀行經營績效的影響時，對于衡量綠色信貸指標的選取分為兩種：第一種，綠色信貸余額；第二種，綠色信貸占比。本文選取總量指標反映各商業銀行在綠色信貸業務方面的投入程度。

（三）控制變量

通過對已有相關文獻的梳理得知，除綠色信貸外，影響商業銀行經營績效的指標有很多。本文在考慮到數據的可得性和有效性之后，選取了非利息收入、銀行資產規模以及不良貸款率三項指標作為研究中的控制變量。

三、實證分析

（一）主成分分析過程

1.KMO 檢驗和巴特利球形度檢驗

利用python 軟件，對標準化之后的數據進行KMO檢驗和巴特利球形度檢驗。檢驗結果顯示，KMO 統計量為0.72，巴特利特檢驗的顯著性概率為0.000，小于0.01。檢驗結果均表明可以用主成分分析法分析。

2.主成分分析

利用python 軟件對商業銀行經營績效指標體系中10 個指標進行主成分分析。根據分析結果，本文選取了方差貢獻率大于80%的前4 個主成分，根據成分得分矩陣計算出4 個主成分得分，然后根據各自的方差占比為權重，最后計算出商業銀行經營績效的綜合得分。

綜合評價模型如下：

由上式所示，計算得出的綜合得分F 將作為衡量商業銀行經營績效的被解釋變量。

（二）Hausman 檢驗

為確定回歸模型應該使用固定效應還是隨機效應，要先對整體銀行業、大型國有銀行、股份制商業銀行及城市性商業銀行這4 個模型進行Hausman 檢驗。結果顯示，4 個模型的檢驗結果P 值均接近0，表示強烈拒絕原假設，故對4 個模型選擇使用固定效應模型。

（三）實證分析

1.模型構建

將主成分分析計算出的綜合得分作為被解釋變量，綠色信貸（GL）作為核心解釋變量，非利息收入（GII）、銀行總資產規模（TA）和不良貸款率（NPL）作為控制變量，構建出回歸模型如下。

上式中，f 表示商業銀行經營績效指標體系的綜合得分，是被解釋變量；GL 表示綠色信貸余額，為核心解釋變量；NII、TA、NPL 分別表示非利息收入、銀行總資產規模及不良貸款率，為控制變量。β為截距項，ε為隨機擾動項。i 表示第i 年，t 表示第t 家銀行。

2.回歸分析

根據前文中Hausanm 檢驗的結果，4 個模型的回歸都使用固定效應模型。基于stata15.1 的回歸結果如表1 所示。

表1 綠色信貸與商業銀行經營績效回歸結果分析

回歸結果顯示，4 個模型的R取值在0.8 至0.9 之間，表明模型的擬合程度較高，解釋能力較強。從表1的回歸結果可知，模型（一）中，綠色信貸對商業銀行整體的經營績效具有顯著的正向影響。從模型（二）（三）（四）的回歸結果來看，綠色信貸對各類型商業銀行經營績效的影響存在差異性。具體分析如下：從影響的方向來看，綠色信貸對大型國有銀行以及股份制商業銀行具有顯著的正向影響；而對城市性商業銀行具有負向的影響，顯著性較前兩者稍弱些。從影響程度來看，對城市性商業銀行的影響程度最大，在綠色信貸變動1%的情況下，城市性商業銀行的經營績效就會反方向變動-0.003%，而大型國有銀行只會相同方向變動0.000 123 9%，股份制商業銀行受影響程度介于二者之間，綠色信貸變1%的變動會引起股份制商業銀行0.000 056 6%的同方向變動。

四、結論及原因分析

通過上述分析可知，對于不同類型的商業銀行來說，綠色信貸對經營績效的影響差異較大。第一，綠色信貸對大型國有銀行和股份制商業銀行經營績效均具有正向影響，但是影響程度有所差別。第二，與大型國有銀行和股份制商業銀行相反，綠色信貸對城市性商業銀行經營績效呈現出的是負向影響。針對以上兩個結論，分析原因如下。

本文認為，大型國有銀行及股份制商業銀行間受影響程度存在差別的原因主要為：第一，相較于股份制商業銀行，大型國有銀行資產規模較大，資金實力更為雄厚些，其規模效應也相應更大，因此開展綠色信貸業務對其產生的聲譽收益性通過規模效應的擴張自然也會更高。第二，開展綠色信貸會增加短期成本，也會因為信貸條件的限制流失掉“兩高一剩”行業的大客戶。相對于大型國有銀行，股份制商業銀行的客戶目標群體不固定且資金實力也相對較弱，故在增加成本又失去部分客戶的情況下，其開展綠色信貸對于經營績效的提高作用相對較弱些。

針對綠色信貸對商業銀行經濟績效產生負向影響，本文分析原因有這幾點：第一，城市性商業銀行資金規模小，開展綠色信貸帶來的前期費用及后期監督成本的增加高于其產生的聲譽收益。第二，城市性商業銀行的創新性不足，綠色信貸實施過程中事前評估等環節機會成本大，導致實施綠色信貸后對其收益率較高的其他業務造成擠出效應更加明顯。