綠色信貸對不同類型商業銀行績效影響的測度研究

摘 要：本文以我國5家國有商業銀行、5家全國性股份制商業銀行和5家城市商業銀行2011—2021年的平衡面板數據為樣本進行研究，通過實證分析發現，開展綠色信貸業務會顯著降低商業銀行整體的盈利水平，且對城市商業銀行影響顯著，對國有商業銀行及全國性股份制商業銀行影響較小。研究表明，開展綠色信貸業務會對商業銀行整體績效水平產生影響，并且對不同類型商業銀行的績效水平影響不同，甚至具有一定的滯后性。為了應對綠色信貸政策的調整，本文建議：政府應制定相關差異性綠色信貸激勵政策并加強監管落實，銀行應拓寬資金來源，調配好綠色信貸期限，加大人才引進力度。

關鍵詞：商業銀行；綠色信貸；金融機構；聲譽效應；滯后性

中圖分類號：F830.33 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2024）11（b）--05

1 文獻回顧

為了推動企業綠色發展，保護環境，我國從2007年開始大力系統推廣綠色信貸政策。黨的十八大以來，我國又頻繁出臺了《綠色信貸指引》等政策文件。隨著我國“雙碳”目標的進一步推進，以各類銀行為主體的金融機構綠色信貸規模出現大幅增長，信貸結構也相應進行了調整。2022年3月23日，證券日報網公布的銀保監會統計數據顯示，截至2021年末，國內21家主要銀行的綠色信貸余額高達15.1萬億元，占其各項貸款的10.6%。按照信貸資金占所有綠色項目總投資的比例估算，國內21家主要銀行所發行的綠色信貸總額一年可節約標準煤超過4億噸，減排二氧化碳當量超7億噸。

但需要注意的是，商業銀行綠色信貸業務受環境規制等政策影響，進而影響長期經營成本、盈利水平、風險管理和信貸資產質量等經營績效。實際上，學術界已經關注了這一領域，從具體的研究看，研究思路主要集中在綠色信貸將對金融機構產生的影響，如Scholtens、Dam（2007）[1]，胡榮才、張文瓊（2016）[2]，Lazzatoni（2017）[3]，陳建華、胡蓮潔（2022）[4]等的研究，主要結論是綠色信貸業務對商業銀行績效產生消極影響；龔玉霞等（2018）[5]、張琳等（2019）[6]、雷博雯，時波（2020）[7]等的研究，主要研究觀點是綠色信貸業務對商業銀行績效具有積極影響；還有學者認為綠色信貸業務對商業銀行績效的影響在不同時空中具有動態性，如Geaffrey（2005）[8]、趙娟霞等（2019）[9]、張文中等（2020）[10]認為綠色信貸業務對商業銀行績效短期內有負向影響，但長期內有正向影響；尹慶民，武景（2022）[11]研究得出，在開展綠色信貸業務之初對商業銀行績效為正向影響，但綠色信貸業務發展到達拐點之后會降低銀行的經營績效。也有學者關注環境規制與信貸行為、金融機構效率之間的機制，如陳偉，琚澤霞，陶長琪（2018）[12]通過研究指出環境規制政策會影響金融機構的效率。

從總體研究現狀來看，大部分文獻忽略了商業銀行的類型特征，將各類商業銀行作為一個整體或者圍繞某一類進行研究，總體判斷績效的變化。至于國有商業銀行、全國性股份制銀行、城市商業銀行之間的績效有無差異，涉及此類的文獻不多，具有代表性的如王建瓊等（2019）以及張暉，朱婉婉等（2021）的研究發現綠色信貸業務對不同類型的商業銀行有不同程度的影響。在“雙碳”政策目標大背景下，我國各類商業銀行在特點、經營成本、政策執行力、管理特征、目標定位等方面都存在較大不同，所產生的綠色信貸與績效影響有一定差異，而這個差異又反過來進一步影響政策的調整，為國家進一步調整與“雙碳”目標相匹配的綠色金融政策提供依據。

為此，本文在前人研究的基礎上，使用面板數據模型進一步觀測三類性質的銀行之間綠色信貸與績效的差異與共性特征，以期為進一步調整綠色金融政策提供合理的建議。

2 理論基礎與研究假設

2.1 綠色信貸對商業銀行績效水平影響的邏輯機理

綠色信貸對商業銀行績效的影響主要體現在成本效應、收入效應等方面。

2.1.1 成本效應

商業銀行經營成本體現在直接成本和間接成本兩個方面。直接成本指的是商業銀行在發展綠色信貸業務中投入的額外成本，如對企業所申報、披露的事項進行核實產生的運營成本以及因經驗、技術不足產生的試錯成本。間接成本指的是投入污染治理等項目的綠色信貸業務產生的機會成本。這些成本在不同類型的商業銀行存在較大差異，如陸岷峰，季子釗（2018）基于單期限理論模型的研究中表明，商業銀行存在成本效應且國有銀行相較其他類型銀行有更大的創新成本效應。不同類型的銀行管理機制和管理幅度存在差異，企業與銀行之間的溝通機制也存在不同程度的信息不對稱，這個不對稱的溝通機制進一步導致了商業銀行在經營成本上的差異性。以總資產收益率來衡量績效，這一成本效應也是有差異的。

2.1.2 收入效應

成本與收入是對應的，而收入又是體現銀行經營績效的主要方面。一般而言，商業銀行的收入來源可以歸納為包括綠色信貸業務在內的信貸業務、中間業務以及其他業務產生的收入。從邏輯上講，在貸款總額有限的情況下，開展綠色信貸業務導致商業銀行減少了對“兩高一剩”業務的放款，從而盈利能力減弱。由于綠色信貸存在期限錯配，資金的流動性較低，因而在綠色信貸業務前期收入水平不太可能有大幅提升。政府對綠色信貸的激勵政策（如綠色項目財政補貼、稅收減免優惠等）和配套的綠色信貸專項法律制度及獎懲機制的完善程度與商業銀行發展綠色信貸的成本補償有對應關系，這一關系影響盈利水平和開展綠色信貸業務的動力。對于因綠色信貸衍生出來的中間業務，如咨詢、顧問等業務，能夠在一定程度上提升銀行的收入，進而提升總體績效水平。如何偉等（2019）、李琴等（2022）證實了中間業務的整體收入占比對城市商業銀行的績效會產生的顯著積極影響。商業銀行開展綠色信貸業務還存在一些潛在收益，比如在合理的時機順應國家方針政策，支持環保企業發展，從而獲得長期而穩定的客戶源。另外，易加斌，俞瀾天（2022）研究發現，中小型商業銀行在合作收益的價值感知和風險偏好兩個方面的變化上，比大型國有商業銀行對銀行、平臺兩個群體的演化穩定策略產生更大影響。

2.2 影響商業銀行績效水平的因素分析

（1）成本收入比（CIR）。該指標是指商業銀行的經營成本與營業凈收入的比率，可以更好的反映銀行單位收入的成本，成本收入比越低意味著商業銀行盈利能力越強，通過偏最小二乘回歸（PLSR）等研究發現，成本收入比和不良貸款率均會對商業銀行盈利能力產生負面影響。

（2）不良貸款率（NPL）。不良貸款率，顧名思義是商業銀行的不良貸款占總貸款余額的比例，不良貸款率越高，意味著商業銀行可能無法收回本息的貸款金額占總貸款的比例越大，會拉低商業銀行的績效水平。本文利用SBM模型對商業銀行的效率進行測算，得出不良貸款對商業銀行效率具有較大影響。

（3）資本充足率（CAR）。資本充足率是為了抑制風險資產的過度膨脹，監管機構對商業銀行資本充足率的管制是用于保證發生風險事件的商業銀行在存款人和債權人的資產遭到損失之前，能夠以自有資本來承擔損失，代表了商業銀行最后的償債能力和風險抵抗能力，是保證正常運營的前提和基礎。研究認為，擁有充足的資本可以提升銀行的經營效率。

（4）存貸比（LD）。商業銀行因盈利目的，存貸比自然越高越好，由于有資金成本的存在，存款都需要按期付息；但是從商業銀行減小風險的角度來看，存貸比例應該控制在合適范圍內。如果一家銀行貸款相對存款很少，那就意味著其成本極高，就會導致收入少，盈利能力差；如果貸款相對存款過多，就會導致流動資金過少，承擔的風險過高甚至發生無法償還債務和擠兌的風險。研究發現，存貸比和商業銀行的盈利能力之間的關系呈現“倒U型”，并且不良貸款率對它們之間的關系具有中介效應。

（5）資產負債率（LOAR）。資產負債率又被稱作舉債經營比率，它是指商業銀行通過債權人所提供的資金來進行經營活動的能力，并且還能反映債權人發放貸款的比例，可以在一定程度上衡量資金的安全程度。這項指標是指商業銀行的負債總額與資產總額的比率，可以反映出商業銀行的全部資產中屬于負債部分的比率，因此適度的資產負債率將會一定程度上促進商業銀行提高績效。在實證研究中發現資產負債率對商業銀行的經營效率有著顯著的負面影響。

綜合上述邏輯機理和因素分析，本文提出以下假設：

H1a：開展綠色信貸業務會降低商業銀行整體績效水平；

H1b：開展綠色信貸業務會提高商業銀行整體績效水平；

H2：開展綠色信貸業務對不同類型商業銀行的績效水平有著不同的影響；

H3：開展綠色信貸業務對商業銀行績效水平的正向影響有滯后性。

3 研究設計

3.1 樣本選取與數據來源

本文選取15家商業銀行2011—2021年的面板數據進行研究。數據來源于Wind數據庫、各大銀行每年社會責任報告和年度報告（其中2011年廣發銀行、光大銀行、華夏銀行、南京銀行和2017年平安銀行、北京銀行和2018年北京銀行綠色信貸余額數據缺失，使用插值法補齊）。

3.2 變量選取

（1）被解釋變量：資產收益率可以更好地衡量每單位資產創造的凈利潤，是衡量企業盈利能力的有力指標。因此，本文選取總資產收益率（ROA）作為商業銀行績效水平的衡量指標。

（2）解釋變量：在實際操作中，一家銀行的綠色信貸比越高，往往能夠說明其更加重視綠色信貸的發展，控制“兩高一剩”企業貸款的發放。因此，本文采用綠色信貸比（GLR）作為解釋變量。

（3）控制變量：為了減少內生性問題，在模型中加入對商業銀行績效水平有影響的成本收入比（CIR）、不良貸款率（NPL）、 資本充足率（CAR）、存貸比（LD）、資產負債率（LOAR）五個要素作為控制變量。

3.3 模型構建

本文通過F檢驗，得出模型的P值低于臨界值0.05，拒絕原假設，所以無需混合效應模型。通過Hausman檢驗，p=0.000<0.05，強烈拒絕原假設，故選擇固定效應模型。

ROAit=α+β1GLRit+β2CIRit+β3NPLit+β4CARit+β5LDit+β6LOARit+εit

其中，i指商業銀行，t指年份，α為常數，β為自變量系數，ε為干擾項。

4 實證及結果分析

4.1 描述性統計

為進一步了解所選取的樣本數據的特性，本文對各變量進行描述性統計分析，結果見表1。

由表1描述性統計結果可知，綠色信貸比介于0.47%～ 12.38%，平均值為4.2% ，可以發現各商業銀行之間綠色信貸比具有明顯的差異，且平均值較低。因此，本文選取15家上市的各類型商業銀行為樣本，從整體上看，相對于各銀行總貸款額開展綠色信貸的力度較小，貸款結構還需進一步合理調整。另外，5個控制變量標準差不高，變化幅度較小，所以這些所選取的數據能夠達到模型中添加控制變量的預期效果。

根據2006年1月1日頒布的《商業銀行風險監管核心指標（試行）》及我國銀行業監管部門規定可知，商業銀行成本收入比不應高于45%，不良貸款率不應高于5%，資本充足率不應低于8%，由表1可知，我國商業銀行均在合理的指標范圍內；2015年6月24日，國務院常務會議通過《中華人民共和國商業銀行法修正案（草案）》，刪除了存貸比不得超過75%的規定，因此不作評價；根據國際公認的《巴塞爾協議III》，商業銀行的資產負債率最佳水平是92%，相比之下我國商業銀行略微偏高，反映出我國商業銀行在風險管理方面有一定欠缺。

4.2 相關性分析

本文通過對各變量間的相關系數進行相關性分析，可以更好地反映變量與變量之間關系的密切程度，結果如表2所示。

由表2可見，所有變量間均存在相關關系，但部分相關系數的絕對值大于0.5，說明各指標之間有可能存在嚴重的多重共線性問題，因此選擇通過方差膨脹系數（VIF）進行多重共線性檢驗，檢驗結果如表3所示。

由表3可見，所有變量的VIF值均小于10，說明控制變量之間不存在嚴重的多重共線性問題，該模型可以使用選取的所有指標。

4.3 平穩性檢驗

在平穩性檢驗上，對單個序列數據進行單位根檢驗，以此增強回歸效果，綜合考慮使用LLC面板單位根檢驗，對數據進行檢驗（見表4）。基于上述分析結果，所有變量對應的P值均為0.0000，小于0.01，因此所有變量均在1%的顯著性水平下強烈拒絕原假設，可以認為所選取的這7個變量所組成的序列是平穩的，該估計有效。

4.4 回歸結果及分析

本文使用Stata17軟件建立固定效應模型，并對4個模型分別進行回歸分析，結果見表5。

本文以我國15家開展綠色信貸的上市商業銀行為總樣本，通過分析2011—2021年的面板數據，運用FE模型實證研究綠色信貸比對商業銀行經營績效的影響。由表5回歸結果可知，調整后的R2分別為0.597、0.838、0.516、0.658，意味著綠色信貸比對資產收益率有較強的解釋力度，回歸模型的擬合度較好。同時四次回歸均通過F檢驗，反映了綠色信貸比和資產收益率之間存在顯著的線性關系，回歸模型具有顯著性。

5 政策建議

5.1 拓寬資金來源

商業銀行應積極開拓綠色資金的來源，如近幾年興起的綠色債券，各大銀行都開始如火如荼的發行。這種債券的優點有融資期限長、成本低、金額高等。商業銀行可以通過發展綠色債券及類似的金融工具，解決目前銀行信貸資金主要來源于短期社會資金的痛點，從而達到以較低的成本獲得長期資金的目的，充分發展、利用好綠色信貸。另外，商業銀行可以發展綠色信貸資產證券化等業務，減少商業銀行資金占用，讓資金“活起來”，降低商業銀行流動性風險的暴露敞口。

5.2 合理調配綠色信貸期限

根據綠色信貸所投資的產業、企業的回報周期長，資金量大的特點，各商業銀行應該擴充長期資金來源，將目前一些其他領域信貸資金合理分配到綠色信貸領域，降低綠色信貸風險，解決各商業銀行在發展綠色信貸業務過程中存在的資金來源普遍短期，放貸出去的資金卻需要長期運用的難題。商業銀行經營綠色信貸短期內會加劇商業銀行的流動性期限錯配程度。因此，商業銀行在經營時要考慮綠色信貸業務的開展是否會超過商業銀行資產、負債期限錯配敞口的限制，盡量維持流動性供給和需求的平衡。

5.3 制定差異性綠色信貸激勵政策及信息平臺搭建

第一，對大型國有商業銀行，政府應指導各銀行充分利用好規模效應來降低自身綠色信貸成本，獲得更多的盈利來發展綠色信貸業務，形成良性循環并履行自身所承擔的社會責任。

第二，對于全國性股份制商業銀行和城市商業銀行，政府應通過對綠色項目按銀行規模的大小實行不同等級的貼息補助和責任擔保等方式，或是牽頭或出資建立一個聯系各銀行、企業、部門的綠色信貸溝通平臺來降低中小銀行的運營成本和信貸風險，從而推動中小銀行充分參與到綠色信貸業務的發展中，利用區域影響力，深入到大型銀行沒有觸及的地方。

5.4 加大人才引進力度

綜上，商業銀行應加大相關人才引進政策的力度，從事綠色信貸創新等方面工作，讓更多的人才加入當地各銀行、企業，共同助力綠色信貸及綠色產業繁榮發展。

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