綠色信貸約束下我國上市商業(yè)銀行效率研究

竇瑞

摘? ?要：本文研究表明：綠色信貸余額的估計參數(shù)為正，在10%的顯著水平下，綠色信貸余額對商業(yè)銀行盈利水平有顯著正面影響。基于此，本文認(rèn)為商業(yè)銀行應(yīng)積極培養(yǎng)綠色信貸意識，發(fā)展多元綠色信貸業(yè)務(wù)，積極主動承擔(dān)社會責(zé)任，這既有利于自身盈利水平的提高，也有助于自身核心競爭力的提升。

關(guān)鍵詞：動態(tài)面板;GMM;綠色信貸;商業(yè)銀行

中圖分類號：F832.43? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：B? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1674-0017-2020（7）-0043-04

一、引言

“綠色信貸”一詞，最早出現(xiàn)在“赤道原則”。根據(jù)赤道原則，如果貸款企業(yè)不符合赤道原則中的社會和生態(tài)環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)，銀行依據(jù)此將拒絕為其提供資金借貸服務(wù)。歐美發(fā)達(dá)的經(jīng)濟(jì)體先于我國推行實施綠色信貸。德國的復(fù)興信貸銀行、美國花旗銀行、日本的瑞穗銀行以及英國巴克萊銀行和匯豐銀行都根據(jù)政策導(dǎo)向，將環(huán)境因素與社會責(zé)任因素納入信貸評級與企業(yè)評估體系中，制定出適合本國的綠色金融發(fā)展規(guī)劃和內(nèi)部業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)體系（蔣先玲、徐鶴龍，2016）。我國綠色信貸始于2007年，多部門聯(lián)合發(fā)布《關(guān)于落實環(huán)境保護(hù)政策法規(guī)防范信貸風(fēng)險的意見》，標(biāo)志著我國綠色信貸政策正式起步。

綠色信貸主要是指利用信貸手段促進(jìn)節(jié)能減排的一系列政策、制度安排及實踐（李曉西、夏光，2015），綠色信貸包含了對融資方的正向激勵和負(fù)向約束，也包含了對商業(yè)銀行自身環(huán)境管理的要求。綠色信貸政策的效果如何，取決于銀行主體的政策執(zhí)行力度與企業(yè)的策略性反映（丁杰，2019）。本文運用2008—2018年9家上市商業(yè)銀行的面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建動態(tài)短面板分析綠色信貸余額對商業(yè)銀行盈利能力的影響，采用差分GMM和系統(tǒng)GMM估計模型參數(shù)，實證檢驗商業(yè)銀行推行綠色信貸是否對其自身盈利水平有顯著影響。

二、理論分析及研究假設(shè)

目前，國內(nèi)對綠色信貸的研究多集中在推行綠色信貸必要性及其影響、國內(nèi)外經(jīng)驗借鑒及中國同業(yè)比較等方面。譚太平（2010）認(rèn)為我國正處于經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級的關(guān)鍵時期，需全面了解國內(nèi)外銀行業(yè)綠色金融實踐的差異，進(jìn)而為我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供借鑒與啟示。蔣先玲和徐鶴龍（2016）提出銀行應(yīng)從社會責(zé)任角度和風(fēng)險管理角度認(rèn)識綠色信貸，加強“赤道原則”研究和相關(guān)國際合作。

在研究綠色信貸與商業(yè)銀行關(guān)系方面，國內(nèi)研究大多從綠色信貸對商業(yè)銀行盈利能力的影響角度出發(fā)。馬萍和姜海峰（2009）認(rèn)為以追求利益最大化為目的的商業(yè)銀行若實施綠色信貸、履行社會責(zé)任，從長期來看通過外部經(jīng)濟(jì)傳導(dǎo)，會促進(jìn)商業(yè)銀行的福利增加;胡榮才和張文瓊（2016）認(rèn)為開展綠色信貸會提高其營業(yè)成本，但同時會擴(kuò)大貸款總額，最終綠色信貸政策對銀行盈利水平有顯著的促進(jìn)作用;廖筠等（2019）通過VAR模型實證研究，認(rèn)為綠色信貸對銀行效率有長期的顯著作用。而李程等（2016）通過演化博弈論和雙重差分證明綠色信貸對銀行績效存在負(fù)面影響;劉忠璐和王鵬英（2019）構(gòu)建動態(tài)面板模型，采用GMM實證得出綠色信貸抑制銀行效率提高的結(jié)論，邵傳林和閆永生（2020）也認(rèn)為短期內(nèi)綠色信貸的開展會增加銀行破產(chǎn)風(fēng)險。

通過對國內(nèi)外文獻(xiàn)的梳理，發(fā)現(xiàn)定性研究居多，定量研究較少，且由于研究方法、切入角度的不同，國內(nèi)學(xué)者對于綠色信貸影響銀行效率的相關(guān)研究尚未達(dá)成一致。本文認(rèn)為，發(fā)展綠色信貸是商業(yè)銀行履行社會責(zé)任的具體表現(xiàn)，能有效控制環(huán)境風(fēng)險、提高銀行資產(chǎn)質(zhì)量，不但有助于商業(yè)銀行樹立良好的品牌形象、強化品牌美譽度，還有利于商業(yè)銀行整體盈利能力的提高。因此，本文提出假設(shè)：推行綠色信貸政策后，商業(yè)銀行的效率會提高。

三、研究設(shè)計

（一）模型設(shè)定

模型構(gòu)建基于以下幾點考慮：第一，影響銀行經(jīng)營績效的因素有很多，除了綠色信貸外，本文引入安全性指標(biāo)、盈利性指標(biāo)、流動性指標(biāo)以及銀行規(guī)模指標(biāo);第二由于綠色信貸余額、總資產(chǎn)為總量指標(biāo)，其余變量均為比率，為消除異方差，本文僅對綠色信貸余額取自然對數(shù);第三，由于總資產(chǎn)收益率（ROA）往往伴隨一定程度慣性，因此在解釋變量中增加被解釋變量的一階滯后項ROA，形成動態(tài)調(diào)整模型，并用來控制初始條件對ROA的影響。

（二）樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文選取了9家上市銀行的年度數(shù)據(jù)，包括5家國有銀行，分別是：中國工商銀行、中國農(nóng)業(yè)銀行、中國建設(shè)銀行、中國交通銀行、中國銀行，4家股份制銀行分別是：興業(yè)銀行、上海浦東開發(fā)銀行、招商銀行、中信銀行。樣本數(shù)據(jù)區(qū)間為2008年—2018年。選取的原因在于：第一，據(jù)據(jù)中國銀監(jiān)會的統(tǒng)計，目前共有21家上市銀行執(zhí)行綠色信貸政策，基于數(shù)據(jù)的有效性和連續(xù)性，本文選取綠色信貸政策披露較多的9家銀行;第二，我國于2007年出臺相關(guān)政策，從2008年統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

被解釋變量（總資產(chǎn)收益率）來源于各銀行的年報，綠色信貸余額來源于各銀行的年度社會責(zé)任報告，其他變量數(shù)據(jù)均來自于WIND數(shù)據(jù)庫。其中，農(nóng)行、交行和中行在2008年未披露綠色信貸余額數(shù)據(jù)，存在部分個體或事件觀測值缺失，因此本文擬采用非平衡動態(tài)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實證分析。

（三）變量設(shè)計與說明

1.被解釋變量：總資產(chǎn)收益率

反映商業(yè)銀行經(jīng)營績效的財務(wù)指標(biāo)有很多，如總資產(chǎn)收益率（ROA）、凈資產(chǎn)收益率（ROE）等。ROA反映銀行總資產(chǎn)獲取收益的能力，資產(chǎn)占用的資金來源有兩部分，一是屬于股東的資金，另一部分來源于債權(quán)人提供的資金。ROE反映銀行為股東創(chuàng)造價值的能力，不同的資產(chǎn)負(fù)債率、同樣的ROA帶來不同的ROE。考慮到商業(yè)銀行的收入主要來源于存貸利差、高杠桿的經(jīng)營模式，故選取ROA這一指標(biāo)作為銀行經(jīng)營績效的代理變量。

2.核心解釋變量：綠色信貸余額

目前學(xué)術(shù)研究中衡量綠色信貸的指標(biāo)有兩種，一是綠色信貸余額，二是綠色信貸比（綠色信貸余額占比），一個是絕對量指標(biāo)，一個是相對量指標(biāo)。根據(jù)2018年數(shù)據(jù)來看，中國工商銀行的綠色信貸余額為12377.58億元，綠色信貸比為8.03%，興業(yè)銀行的綠色信貸余額為8449億元，綠色信貸比為28.8%。本文研究綠色信貸政策對我國商業(yè)銀行財務(wù)績效的總體影響，因此采用總量指標(biāo)來反映各銀行在綠色信貸方面的投入力度。

3.控制變量：不良資產(chǎn)貸款率、成本收入比、銀行規(guī)模

不良貸款率（BI），是不良貸款額與貸款總額之間的比值，一般用來度量銀行的資產(chǎn)質(zhì)量狀況。在低于5%的狀況下，說明銀行信貸處于比較健康的狀態(tài);5%-15%之間屬于基本安全狀態(tài);大于15%則說明銀行存在信貸風(fēng)險。

成本收入比（CI），是銀行營業(yè)費用與營業(yè)收入的比率，反映出銀行每一單位的收入需要付出多少成本，該比率越低，說明銀行單位收入的能力越強。

銀行規(guī)模（S），具體表現(xiàn)為資產(chǎn)規(guī)模。擴(kuò)大資產(chǎn)規(guī)模能提高銀行防御風(fēng)險的能力，并形成規(guī)模經(jīng)濟(jì)與范圍經(jīng)濟(jì)，從而減少銀行的經(jīng)營成本，提高經(jīng)營績效。衡量資產(chǎn)規(guī)模通常采用總資產(chǎn)指標(biāo)，為了方便分析，本文采用的總資產(chǎn)的計量單位是萬億元。

四、實證結(jié)果與分析

（一）變量描述性統(tǒng)計

表2的變量描述性統(tǒng)計結(jié)果顯示：（1）9家上市銀行的總資產(chǎn)收益率（ROA）均值為1.13%，說明我國上市商業(yè)銀行的盈利能力較好，但也存在一定差異;（2）各銀行綠色信貸余額較低，且差距較大;（3）不良資產(chǎn)貸款率最大值為4.32%，均值為1.32%，低于5%，說明各銀行信貸處于比較健康的狀態(tài);（4）成本收入比的標(biāo)準(zhǔn)差為4.67，說明各銀行單位收入能力差異明顯;（5）各商業(yè)銀行資產(chǎn)規(guī)模較大，但差異也比較明顯。

從表3結(jié)果初步來看，被解釋變量與各解釋變量的相關(guān)性與表1中的預(yù)期效應(yīng)一致，在不考慮其他因素的條件下，綠色信貸與總資產(chǎn)收益率成正相關(guān)，但t統(tǒng)計量只有1.32，統(tǒng)計不顯著;不良資產(chǎn)貸款率與銀行總資產(chǎn)收益率成負(fù)相關(guān)，在金融供給側(cè)改革的形勢下，我國商業(yè)銀行通過限制對“兩高”企業(yè)的資金借貸，從而控制不良資產(chǎn)貸款率，銀行的資產(chǎn)收益率有所好轉(zhuǎn);成本收入比與總資產(chǎn)收益率也呈負(fù)相關(guān)，成本收入比的降低有助于銀行收入能力的增強;由于規(guī)模效應(yīng)，通常資產(chǎn)規(guī)模越大，總資產(chǎn)收益率越高。

（二）模型效應(yīng)設(shè)定

在對模型進(jìn)行回歸分析之前，先進(jìn)行模型效應(yīng)的檢驗。面板數(shù)據(jù)模型可分為混合效應(yīng)模型、隨機效應(yīng)模型和固定效應(yīng)模型。根據(jù)LM檢驗強烈拒絕原假設(shè)，可認(rèn)為在“隨機效應(yīng)”與“混合效應(yīng)”之間，應(yīng)選擇“隨機效應(yīng)”;根據(jù)hausman檢驗，在1%的顯著水平下拒絕原假設(shè)“H0：隨機解釋變量與解釋變量不相關(guān)”，即認(rèn)為在“固定效應(yīng)”和“隨機效應(yīng)”之間應(yīng)選擇“固定效應(yīng)”。

本文考慮采用動態(tài)面板來刻畫綠色信貸對銀行績效的影響，動態(tài)面板模型只能在一定程度上去除被解釋變量的時間連續(xù)性，無法處理不可觀測個體的固定效應(yīng)。本文樣本不僅包括5家國有銀行，還包括興業(yè)、浦發(fā)等股份制大型銀行，雖能較好地排除地區(qū)造成的影響，但考慮到樣本個體差異較大，所以需考慮個體固定效應(yīng)模型，而非時間固定效應(yīng)模型。

（三）模型估計

本文使用 Blundell和Bond（ 1991）所提出的系統(tǒng)廣義矩估計模型（ System-GMM ），該方法不僅可以通過差分有效地控制不可觀測的個體固定效應(yīng)，還采用解釋變量的滯后差分項作為工具變量以克服模型內(nèi)生性，同時差分變化也能較好地削弱測量誤差和遺漏變量誤差。根據(jù)Sargan檢驗結(jié)果的P值來判斷工具變量是否存在過度識別，P值大于0.1，說明工具變量有效。通過AR檢驗分析回歸殘差項是否滿足擾動項一階自相關(guān)且無二階自相關(guān)的要求。模型估計結(jié)果如表5所示。

根據(jù)表5可知，AR檢驗結(jié)果，差分GMM與系統(tǒng)GMM存在較大差異。在差分GMM估計下，AR（2）的P值為0.2378，接受原假設(shè)，即不存在二階自相關(guān);在系統(tǒng)GMM估計下AR（2）的P值為0.998，接受原假設(shè)，即不存在二階自相關(guān)。差分GMM與系統(tǒng)GMM的Sargan檢驗結(jié)果基本一致，P值顯著大于0.1，說明工具變量有效。

系統(tǒng)GMM和差分GMM相比更加準(zhǔn)確，故本文主要參考系統(tǒng)GMM的估計結(jié)果，并得出以下結(jié)論：

1.總資產(chǎn)收益率滯后一階對其有正向影響。在5%的顯著水平下，總資產(chǎn)收益率滯后一階的系數(shù)為0.7242，說明滯后一階的ROA每提高1%，銀行總資產(chǎn)收益率提升0.7242%。

2.綠色信貸的估計系數(shù)為正，在10%的顯著水平下，綠色信貸余額的對數(shù)每增加1%，銀行總資產(chǎn)收益率提高0.0314%。

3.不良資產(chǎn)貸款率的估計系數(shù)為負(fù)，在1%的顯著水平下，不良資產(chǎn)貸款率每降低1%，那么銀行總資產(chǎn)收益率提高0.3325%。銀行資產(chǎn)的健康程度影響金融機構(gòu)內(nèi)部的各種資源的優(yōu)化配置，進(jìn)而影響其盈利水平。

4.成本收入比與銀行總資產(chǎn)收益率呈負(fù)相關(guān)，在5%的顯著水平下，成本收入比降低1%，銀行總資產(chǎn)收益率提高0.0391%。

5.總資產(chǎn)規(guī)模的估計系數(shù)為正，與前面預(yù)期一致，在10%的顯著水平下，資產(chǎn)規(guī)模與銀行總資產(chǎn)收益率呈正相關(guān)。資產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大，有利于銀行總資產(chǎn)收益率的提高。

五、結(jié)論與建議

通過實證分析研究，商業(yè)銀行開展綠色信貸可以對其盈利能力起到正向促進(jìn)作用，使其盈利能力得到提升。發(fā)展綠色信貸不僅是商業(yè)銀行社會責(zé)任的體現(xiàn)，同時也是其提升自身盈利能力水平和競爭力的有效途徑。基于以上結(jié)論，文本提出以下建議：

一是完善綠色信貸的制度基礎(chǔ)和環(huán)境。目前，我國共有4部環(huán)境法和20多部資源管理法規(guī)，與其他綠色信貸高度發(fā)展的國家相比，我國亟需完善法律體系，明確對造成負(fù)外部性的經(jīng)濟(jì)行為的嚴(yán)懲力度，發(fā)揮法律法規(guī)應(yīng)有的懲戒力度。

二是增強商業(yè)銀行社會責(zé)任意識。商業(yè)銀行在追求盈利的同時，應(yīng)充分考慮社會、環(huán)境等因素，履行社會責(zé)任，踐行赤道原則，建立綠色信貸文化。一方面，商業(yè)銀行應(yīng)重視在日常工作中以綠色、可持續(xù)發(fā)展的理念為指導(dǎo)，在信貸環(huán)節(jié)，認(rèn)真做好綠色信貸業(yè)務(wù)調(diào)查、審核及管理工作，有效控制銀行信貸風(fēng)險;另一方面，通過完善信息披露機制，進(jìn)一步做好綠色信貸的信息披露，踐行赤道原則。

三是商業(yè)銀行需多層次拓寬綠色信貸業(yè)務(wù)。開展綠色信貸業(yè)務(wù)，符合可持續(xù)發(fā)展理念，發(fā)展多層次的綠色信貸業(yè)務(wù)，有助于銀行利潤的提升，因此需大力調(diào)動銀行發(fā)展綠色信貸業(yè)務(wù)的積極性。發(fā)達(dá)國家銀行實踐證明，只有積極創(chuàng)新綠色信貸業(yè)務(wù)模式，才能在綠色信貸領(lǐng)域分享市場份額，提升自身的競爭力。

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責(zé)任編輯、校對：康衛(wèi)東