綠色信貸對商業銀行信貸風險的影響

陳濤 歐陽仁杰

摘要：近年，我國商業銀行的綠色信貸業務取得了一定的發展，但其占全部貸款的比重仍較低。通過分析綠色信貸的作用及其對商業銀行信貸風險的影響機制，運用2008-2018年我國五大國有控股商業銀行的年度數據建立面板回歸模型，研究綠色信貸比重對商業銀行不良貸款率的影響，實證結果表明二者存在顯著負相關關系，即綠色信貸增加有助于降低銀行信貸風險。提出強化商業銀行的社會責任意識;完善商業銀行的綠色信貸風險管理機制等商業銀行綠色信貸可持續發展的建議。

關鍵詞：綠色信貸;商業銀行;信貸風險

中圖分類號：F830? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1005-913X（2020）09-0093-05

Study on the Influence of Green Credit on Credit Risk of Commercial Banks

——Based on the empirical study on the five big commercial banks panel data

Chen Tao1，Ouyang Renjie2

（1.School of finance， University of international business and economics， Beijing 100029;2.University of Leeds， Leeds， UK， 29jt）

Abstract： the paper first analyzes the role of green credit and its impact mechanisms on the credit risk of commercial banks， then we use the annual data of five state-holding commercial banks in China from 2008 to 2018 to establish a panel regression model， in order to study the impact of green credit ratio on the non-performing loan rate of commercial banks. The empirical result shows that they have obvious negative correlation， that is，the increase of green credit helps to reduce the credit risk of commercial banks. Finally， this paper puts forward some suggestions on sustainable development of green credit in commercial banks.

Key words： Green Credit， Commercial Bank， Credit Risk

一、引言

近年來，我國速度為先、過度擴張的不良經濟發展模式引起了環境污染、資源短缺等問題。因此，對于低碳、綠色、可持續發展事業的引導是政府部門及金融機構的重要社會責任之一，也是供給側結構性改革的關鍵。綠色信貸正是應運而生的優化資源配置、促進環境改善和經濟可持續發展的信貸融資模式。綠色信貸一方面通過支持環保項目，包括清潔能源、水管理、氣候適應性農業、智能電網和低碳運輸系統等綜合性國家投資計劃，以支持經濟可持續發展;另一方面建立環境準入門檻，限制“兩高一剩”（即高污染、高能耗、產能過剩）型工業企業的授信支持額度，并通過實施懲罰性高利率的金融手段，從而有效引導資源的配置。

2007 年 7 月，環保總局、人民銀行、銀監會三部門聯合發布《關于落實環保政策法規防范信貸風險的意見》，規定對不符合產業政策和環境違法的企業和項目進行信貸控制。2012年2月，銀監會《綠色信貸指引》首次正式提出了“綠色信貸”的概念，對銀行業金融機構開展節能環保授信和綠色信貸的范圍、管理方式、考核要求等做出規定。在上述綠色信貸政策的指導下，我國綠色信貸的發展呈現了規模穩步增長的態勢。2013 年國內 21 家主要銀行綠色信貸余額為 5.2 萬億元（來源于《深化信息披露 推進綠色信貸持續健康發展》），截至 2018 年末，全國銀行業金融機構綠色信貸余額增加至 8.23 萬億元，同比增長 16%，全年新增 1.13 萬億元，占同期企業和其他單位貸款增量的14.2%。（來源于《中國綠色金融發展報告（2018）》）

雖然我國商業銀行的綠色信貸業務取得了一定的發展，但綠色信貸占全部貸款的比重仍較低，這反映了很多商業銀行對于綠色信貸仍持謹慎或觀望的態度。因此，本研究從理論與實證兩個層面研究綠色信貸對商業銀行信貸風險的影響，并據此提出可行性建議，對促進商業銀行綠色信貸的發展具有較強的意義。

二、文獻綜述

關于綠色信貸對商業銀行影響的研究，國外學者主要是基于赤道原則、環境風險管理和企業社會責任等角度進行研究。O'Sullivan， N.， & O'Dwyer， B.（2009）通過訪談法從非政府組織（NGO）的角度梳理了赤道原則的演變，并指出了該原則與金融機構的既得利益的沖突。然而，Geafferey（2005）認為銀行在發放貸款時進行環境風險管理，能夠規避存在違約風險的污染項目并獲得政府支持和社會聲譽，從而更早地獲得收入現金流，提高盈利能力;Aintablian（2007）研究發現，貸款公告對股市形成宣告效應，銀行為企業的污染項目提供貸款等金融服務將承擔連帶的環境風險，因此，綠色信貸項目可以通過降低銀行的責任風險，提高銀行的盈利能力;Debasish Biswas（2016）指出商業銀行在成本效應法規以及經濟手段的框架下重視環境效應的必要性，因為可持續發展的信貸項目可以影響銀行資產的質量和長期回報率。

從國內研究來看，早期的相關研究從定性角度分析了銀行信貸面臨的環境風險，朱紅偉（2008）認為隨著國家對資源環境問題的日益重視和治理力度的加大，環境風險已經成為所有金融風險中的級別最高的風險之一，金融機構應自覺把“綠色投資”“赤道原則”作為指導信貸投資活動的行為原則。胡乃武、曹大偉（2011）指出商業銀行環境風險管理不足的主要成因包括：銀行授信過程過于偏重技術、前期評估，環保部門出具的環境評估報告具有滯后性與不透明性，不利于商業銀行的信貸決策。隨著綠色信貸的推廣與普及，學者們進一步對綠色信貸的風險及收益進行定量研究：湯潔茹等（2018）構建了非線性的BP人工神經網絡模型，并通過擬合訓練和測試建立了綠色信貸的風險評價模型;孫光林等（2017）通過構建面板模型，證明了綠色信貸規模的擴大可以有效降低銀行的不良貸款率，并且能夠提高銀行凈利潤和非利息收入;但王建瓊和董可（2019）發現綠色信貸對中小型銀行的盈利能力并無促進作用，甚至在一定程度上會使大型國有商業銀行的盈利能力下降。

綜上，國內外學者已經就綠色信貸對商業銀行的影響進行了一定的研究，但關于綠色信貸對銀行信貸風險影響的實證研究仍較少，對間接反映綠色信貸風險的盈利性影響的結論也存在一定的分歧，因此，本研究在借鑒已有文獻的基礎上，結合理論分析，運用五大國有控股商業銀行的面板數據進一步實證研究綠色信貸對商業銀行信貸風險的影響。

三、綠色信貸的含義及作用

（一）綠色信貸的含義

綠色信貸有兩層含義：一是企業層面，即對環境保護企業和項目提供適當的信用支持，對違反環境保護法、破壞環境的企業和項目進行處罰;二是貸款機構層面，即商業銀行利用信貸手段引導借款企業承擔社會責任、防范環境風險，最終減少銀行面臨的信貸風險。（概念來源：《中國綠色信貸發展報告（2010）》，生態環境部環境與經濟政策研究中心，2010年11月15日）

我國綠色信貸項目主要集中在綠色經濟、低碳經濟、循環經濟三大領域。根據銀監會頒布的《綠色信貸指引》及《綠色信貸統計制度》，我國綠色信貸包括兩部分：一是支持節能環保、新能源、新能源汽車三大戰略性新興產業生產制造端的貸款;二是支持節能環保項目和服務（共包含綠色農業開發、工業節能節水環保、自然保護、資源循環利用、綠色交通運輸等12類）的貸款。

（二）綠色信貸的作用

第一，綠色信貸主要通過資金鏈影響融資企業的資本成本，從而作用于公司的生產和經營活動。對于環保型企業給予的低利率貸款優惠以及鼓勵性的額度，可以促進其生產效率與環保效益;對于高污染、高能耗的粗放型重工業企業，通過懲罰性的高利率杠桿以及受限的貸款額度，對其生產活動進行調控，減少其污染排放與能源消耗。

第二，綠色信貸可以有效解決由于強大的外部性以及低效的政府干預導致的環境經濟的市場失靈問題。綠色信貸將環境風險納入金融風險，通過金融風險管理手段及市場機制、政策法規、社會監督多重途徑，克服市場失靈，促進環境友好型經濟的發展。

第三，綠色信貸對于市場上的投資行為也有正向引導作用。高污染、高能耗企業相對而言，更易受到處罰與整改命令，或者由于銀行貸款的限制不能保證穩定的資金流，影響企業績效水平，從而影響其股價水平或者企業債的收益率水平。投資者出于自利性，會更傾向于投資環保型企業，從而形成良性循環。

四、綠色信貸對商業銀行信貸風險影響的理論分析

從理論層面分析，綠色信貸對商業銀行的信貸風險應具有降低作用，即綠色信貸規模的擴張可以有效抑制不良貸款率的攀升。

（一）資產質量影響路徑

商業銀行發展綠色信貸，支持節能環保產業發展， 能夠有效提高銀行資產質量，降低信貸風險。一方面，在經濟下行和產能過剩的背景下，“兩高一剩” 產業的盈利空間被嚴重壓縮，甚至會受到行政處罰或被勒令停止項目造成經濟損失，這將使貸款銀行的不良貸款率上升;另一方面，綠色環保產業的環境風險小，并受到財政貨幣政策、產業政策等經濟政策的支持，具有較強的可持續發展能力。

若商業銀行降低對“兩高一剩”企業授信額度，同時增加綠色信貸支持新興綠色產業，有利于促進貸款的高效配置，提升貸款質量，降低信貸風險，并通過提升差異化競爭力增加盈利，從而增強化解信貸風險的能力。

（二）綠色聲譽輔助影響路徑

綠色信貸的廣泛施行，是銀行積極履行社會責任的體現。我國要求上市商業銀行定期發布企業社會責任報告，該報告通過明確其商業實踐對經濟、社會政治和環境治理問題的公眾影響，體現公共問責制。我國商業銀行的年度綠色信貸余額數據是其社會責任報告中的重要內容，由銀監會統一口徑統計與監督。商業銀行對于綠色環保項目的信貸支持度，不僅與其社會形象與商譽密切相關，同時也是長期機構投資者和其他重要利益相關者重要的參考指標之一。對綠色經濟貢獻度的提高，有利于商業銀行樹立良好的公眾形象，形成“綠色聲譽”，對銀行的長遠發展具有積極影響，具體表現為該舉措可以提高投資者、股東等利益相關者的信心水平，認為該銀行股票的長期價值更高，更具有投資價值，從而吸引社會資本進入，增強銀行自身競爭力和抵御信貸風險的能力。

五、綠色信貸對商業銀行信貸風險影響的實證分析

（一）指標構建與數據選取

1.解釋變量與被解釋變量。對于商業銀行信貸風險的衡量缺少直接的財務性指標，多數研究選擇銀行的不良貸款率（npl）作為代理變量，因此，本研究以不良貸款率（npl）作為被解釋變量，并以綠色信貸余額占貸款余額的比重（green_port）作為解釋變量。

2.控制變量。理論上應包括其他可能影響商業銀行信貸風險的宏微觀因素，但由于各銀行經營過程中面臨的宏觀經濟狀況相同，加入GDP增長率后該變量對不良貸款率的影響并不顯著，因此，只選取商業銀行的內部因素作為控制變量，包括商業銀行規模，以各商業銀行當年資產總額占所有銀行資產總額的比重（size）來衡量;商業銀行的貸款增長率，以各商業銀行貸款余額同比增長率（loan_growth）來衡量;商業銀行的核心一級資本充足率（cap），根據巴塞爾協議Ⅲ，該指標的下限為6%;商業銀行的凈資產收益率（ROE）。

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現選取五大國有控股商業銀行，即中國工商銀行、中國農業銀行、中國銀行、中國建設銀行、中國交通銀行自2008-2018年的年度數據作為代表性樣本進行研究。選取以上數據的主要原因是：五大銀行是開展綠色信貸業務較廣的商業銀行，能在一定程度上反映我國的綠色信貸發展狀況，且基于同一會計期間的、銀監會監督統計的綠色信貸余額數據較為完整真實;另外，我國商業銀行綠色信貸業務開展時間較晚，考慮到數據的一致性和可得性，故選取此時間區間。

本研究中各銀行的綠色信貸余額數據來自其定期發布的《企業社會責任報告》，資產總額、貸款余額、核心一級資本充足率、凈資產收益率等銀行財務數據來自銀行各年度年報。

（二）描述性統計

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由表2可知，反映五大商業銀行信貸風險的不良貸款率平均值為1.51%，最大值4.32%，最小值是0.85%;綠色信貸比率的最大值為9.16%，最小值是1.06%，表明五大銀行的綠色信貸業務發展情況差距較大;此外，綠色信貸比率的平均值是4.81%，比較低，反映出我國商業銀行綠色信貸發展總體水平有待提高。

（三）相關性檢驗

為了檢驗解釋變量與控制變量間的相關性，進行了Spearman相關性檢驗，結果如表3所示。

表3結果顯示，上述變量間相關系數的絕對值較小，不存在顯著的相關性，因此，回歸模型不會產生多重共線性問題。

（四）模型設定與選擇

1.模型設定

為實證研究綠色信貸對于商業銀行信貸風險的影響，設定以下面板回歸模型：

ln npli，t=β0+β1lngreenporti，t+β'Wi，t+εi，t

其中，i，t 分別表示銀行和年度，npli，t表示i銀行在t年度的不良貸款率，greenporti，t表示i銀行在t年度的綠色信貸比重，Wi，t表示i銀行在t年度的控制變量的對數值（包括銀行規模份額size，貸款增長率loan_growth，核心一級資本充足率cap，凈資產收益率ROE）。為截距項，β1，β'為待估參數，εi，t為隨機擾動項。

2.面板模型選擇

分別采用F檢驗和Hausman檢驗來選擇適宜的面板模型。首先，利用F統計量檢驗，判斷選擇混合效應模型還是固定效應模型;其次，利用Hausman檢驗，判斷選擇固定效應模型還是隨機效應模型。檢驗結果如下。

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表4顯示，F統計量對應的P值小于0.01，表明在1%的顯著性水平下拒絕混合效應模型的原假設，即模型應設定為固定效應模型。

進一步進行Hausman檢驗，結果如表5。

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表5顯示，P值小于0.01，表明在1%的顯著性水平下拒絕隨機效應模型的原假設，即模型應設定為固定效應模型。

（五）模型實證結果及分析

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表6顯示了主要的回歸結果： F統計量的P值顯著小于0.01，調整后R2為0.7723，說明該模型的解釋度較高。綠色信貸比重對應的P值和回歸系數顯示，在1%的顯著性水平下，綠色信貸比重每上升1%，商業銀行不良貸款率下降0.18%。

此外，各控制變量對商業銀行不良貸款率的影響如下。第一，在1%的顯著性水平下，核心一級資本充足率的提升可以降低商業銀行的不良貸款率，該結果符合巴塞爾協議對于風險管理的理念，即提高核心一級資本并降低高風險貸款比例可以有效提高銀行的風險抵御能力。第二，在5%的顯著性水平下，商業銀行的資產規模的擴大會引起其不良貸款率的攀升。理論上，二者應存在倒U型非線性關系，即當商業銀行的資產規模達到一定程度后，會增大銀行的破產風險與不穩定性，原因可能在于商業銀行的過度擴張并未實現資產的多元化配置，因而未能有效分散風險。第三，商業銀行的凈資產收益率與貸款增長率對不良貸款率的影響不顯著。

六、結論與建議

（一）結論

從理論層面分析，綠色信貸可以通過資產質量影響途徑與綠色聲譽輔助影響途徑降低商業銀行的信貸風險;從實證層面，運用2008-2018年我國五大國有控股商業銀行的年度數據建立面板回歸模型，以不良貸款率作為被解釋變量，以綠色信貸余額的比重作為解釋變量，以商業銀行的資產規模比重、貸款余額同比增長率、核心一級資本充足率、凈資產收益率作為控制變量，實證結果顯示，在1%的顯著性水平下，綠色信貸比重每上升1%，商業銀行不良貸款率下降0.18%，表明綠色信貸增加有助于降低銀行信貸風險。

（二）商業銀行綠色信貸可持續發展的建議

基于以上結論，從商業銀行自身與政府宏觀政策及保障機制兩個層面提出促進我國商業銀行綠色信貸發展的建議。

1.強化商業銀行的社會責任意識。利用金融杠桿引導企業的綠色發展、清退“兩高一剩”類污染型項目，是商業銀行的社會責任之一。商業銀行應借鑒興業銀行“寓義于利”的綠色金融發展理念，將履行社會責任與商業銀行追求利潤的目標相融合，通過積極開展綠色信貸提升自身的“綠色聲譽”，實現社會和環境效益與經濟效益的統一。

2.完善商業銀行的綠色信貸風險管理機制。商業銀行應依據我國的綠色信貸政策，健全和規范綠色信貸風險管理機制。在綠色信貸的審批與決策過程的前期，應當制定詳盡的、可量化的標準，針對不同行業的市場風險、環境污染水平、技術工藝水平設定不同等級的風險評級，對環保型企業做出明確的界定。在貸款發放的過程中，對借款企業開展測評、調研，評價其環保效益和可持續發展性。在貸款以后，應對綠色信貸項目落實程度進行跟蹤與監控，并將相關反饋信息作為對該企業未來授信的重要參考因素。