綠色信貸規模與商業銀行競爭力的關系探究
——基于四大行數據的實證分析

我國綠色信貸的發展起步較晚，因此尚且屬于新興的研究領域。國外關于綠色信貸的研究最早起源于綠色經濟，之后，我國學者蘇寶梅(2009)提出在我國可持續發展的經濟進程中，綠色信貸有著不可替代的優勢，綠色信貸成為我國建設綠色經濟的一項重要保障。與此同時，馬萍、姜海峰(2009)的研究指出了銀行推行綠色信貸能夠提高銀行的績效。通過以往的研究分析，可以發現綠色信貸業務的發展對我國銀行業發展的的重要性。我國最具有代表性的銀行就是國有控股大型商業銀行。因此，本文將中國四大國有銀行作為研究對象，通過回歸分析來實證檢驗，商業銀行綠色信貸業務的規模大小與其銀行競爭力之間的相互關系，進而為我國商業銀行今后健康、可持續發展提供決策依據。

1 綠色信貸規模與商業銀行競爭力

由于綠色信貸概念的提出時間不長，研究領域對于綠色信貸概念的范疇和界定，仍然不清晰。本文對綠色信貸的定義，一方面是針對綠色制造和環保行業提供具有優惠利率的貸款；另一方面則是針對那些對環境具有污染性的企業提供高利率貸款。

綠色信貸，從金融綠色發展中衍生而來，因此具有非常廣闊的前景。對我國商業銀行來說，發展綠色信貸有著深遠的影響。商業銀行，是以盈利為目的，并且以吸收存款，同時向企業發放貸款為主要經營業務，經營的對象是金融資產，是具有信用創造功能的金融機構。綠色信貸業務的發展，在短期內可能會增加商業銀行的成本，進而影響銀行業績，因此，我國商業銀行在發展綠色信貸業務的同時能否保證并提高其競爭力具有重要的現實意義。

2 假設提出

近年來，學術界關于綠色信貸規模與商業銀行競爭力的關系研究開始增多，其中龔玉霞、張新和王茹(2018)的研究，采用的是2008—2016年的商業銀行數據，通過實證檢驗，得出綠色信貸對商業銀行盈利性和安全性具有正向顯著影響。本文則針對中國四大行進行研究，所提到的“四大行”，是指在中國A股上市的四大國有控股大型商業銀行，包括中國銀行(簡稱“中行”)、中國工商銀行(簡稱“工行”)、中國農業銀行(簡稱“農行”)和中國建設銀行(簡稱“建行”)。為了研究我國商業銀行發展綠色信貸業務對銀行競爭力的影響，本研究收集了四大行近十年以來的相關數據，進行數據統計分析，來探究綠色信貸規模與商業銀行競爭力的關系。

通過統計分析發現（如表1、表2所示），我國四大國有商業銀行都比較注重投資綠色信貸業務的發展，尤其是建設銀行，2008年到2017年的綠色信貸貸款余額穩步增長，且在四大行中名列前茅；同時，由2008—2017年四大行的總資產收益率數據也可以清晰看出，中國建設銀行是最早在《企業社會責任報告》中專門清晰披露綠色信貸貸款余額的大型國有銀行，且其總資產收益率相對也較高，一定程度上反映了銀行的競爭力。

表1 我國四大行2008-2017年的綠色信貸貸款規模統計

表2 我國四大行2008-2017年的總資產收益率統計

因此，本研究提出以下假設：在其他條件相對一定的情況下，商業銀行的綠色信貸規模對商業銀行的競爭力具有正向影響。

3 數據收集與變量測量

3.1 數據收集

為了確保數據搜集的可獲得性和準確性，本文選擇了中國四大行作為基礎研究對象。本研究所需數據主要來源于我國四大行從2008年到2017年的公司年報、社會責任報告以及歷年的中國統計年鑒，同時為了消除個別樣本的特殊性和信息缺失的樣本，且確保年報中獲得相關研究數據的準確性，本研究剔除了信息不完整的樣本，最終獲得了31個可用樣本。作為研究對象的四大行都是在滬、深兩個證交易所上市并按要求定期編制合并報表的集團公司，且公司編制綜合反映企業經營成果、財務狀況及其變動情況的報表，按時發布社會責任報告。

3.2 變量選擇與測量

3.2.1 因變量——銀行績效(Return On Asset，ROA)

本研究主要探討商業銀行綠色信貸規模與該銀行競爭力的關系，因此，本研究通過銀行總資產收益率來衡量商業銀行的競爭力。可以用以下公式計算：

總資產收益率=凈利潤÷平均資產總額×100%

3.2.2 自變量——綠色信貸比率(Green Load Ratio，GLR)

本研究通過收集我國四大行2008年到2017年的企業社會責任報告和公司年報，根據年報中所披露的發放貸款、墊款總額和企業社會責任報告中所披露的綠色信貸貸款余額來統計本文的自變量——綠色信貸比率(GLR)。可以用以下公式計算：

綠色信貸比率=綠色信貸貸款余額/發放貸款和墊款總額

3.2.3 控制變量

本研究為了控制商業銀行的內外部環境對自變量與因變量之間關系的影響，對相關因素進行了控制，將不良貸款率(Non-performing loan Ratio，NPLR)、資本充足率(Capital Adequacy Ratio，CAR)、國內生產總值(Gross Domestic Product，GDP)和貨幣供應量(Money Supply，M2)作為控制變量。

3.3 模型設計

綠色信貸比率對銀行競爭力正向影響的多元回歸模型：

其中，GLR、NPLR、CAR、GDP和M2分別是綠色信貸比率、不良貸款率、資本充足率、國內生產總值和貨幣供應量，β0為常數項，為各研究變量所對應的回歸系數，e主要反映隨機的擾動情況。

3.4 實證檢驗結果與分析

3.4.1 描述性統計

本文主要運用Excel軟件和Stata16.0軟件進行數據的處理和分析，通過SPSS統計軟件對本研究問題的所有研究變量進行了描述性統計，包括自變量(綠色信貸比率-GLR)、因變量(總資產收益率-ROA)和控制變量(不良貸款率-NPLR、資產充足率-CAR、國內生產總值-GDP和貨幣供應量-M2)。 相關統計結果如表3所示。

表3 描述性統計

3.4.2 實證檢驗結果

通過多元線性模型回歸，得到的檢驗結果如表4所示。

表4 多元線性回歸結果

通過表4的多元線性模型回歸結果可以得知：在置信水平為95%時，商業銀行的綠色信貸比率與商業銀行總資產收益率具有較為顯著的正相關關系(Beta=0.323，P＜0.05)，支持了本研究的基本假設。即在其他條件相對一定的情況下，商業銀行的綠色信貸業務占貸款總額的比重越高，則銀行的企業績效越高，綠色信貸業務的發展對商業銀行的競爭力有顯著的正向影響。因此，在如今國家提倡環境保護的可持續發展大背景下，我國商業銀行應積極響應國家號召，大力發展綠色信貸業務，降低銀行的投資風險來提高銀行績效，進而增強我國商業銀行的競爭力。

4 相關建議

通過上述理論分析與實證檢驗，本文認為商業銀行的綠色信貸比率越高，該商業銀行的績效越好，即商業銀行發展綠色信貸對其競爭力具有積極的正向影響。因此，本文從以下三個方面為我國商業銀行發展綠色信貸提出相關建議。

一是加快我國商業銀行內部制度的建設，樹立社會責任感。在我國，商業銀行的綠色信貸業務作為一種新型業務，相應的操作規程尚且缺乏，各商業銀行應該制定具體的、切實可行的、可以保障綠色信貸的相關制度，為綠色信貸業務的發展奠定基礎。

二是加強內部綠色信貸專業人才的培養和儲備。目前國內專門針對綠色金融的培訓還比較缺乏，因此，各銀行迫切需要建立專門的部門，來培養綠色金融專業人才，進而落實綠色信貸業務。商業銀行還應高度重視與相關國際金融機構的合作，加強與相關專家的交流和學習，積極引進綠色信貸業務領域的先進人才，努力打造高水平的能夠參與綠色信貸業務的專業團隊。

三是積極推動綠色信貸的產品創新。我國商業銀行應在發展傳統信貸業務的基礎上，積極拓展業務種類，打造全面的綠色信貸產品體系。各行應該以綠色環保理念來引導業務創新，針對個人消費者購置節能汽車、節能房屋、節能電器，以及企業開發綠色環保項目等行為提供優惠貸款，積極拓展綠色信貸業務領域。

通過上述措施的落實，我國商業銀行綠色信貸業務的發展將有望上升到新高度，一定程度上降低銀行的信貸風險，促進商業銀行績效的提高，進而提高我國商業銀行的競爭力。