綠色信貸是否會影響商業銀行風險承擔？

摘 要：選取2007—2021年中國30家商業銀行年度數據就綠色信貸對銀行風險承擔的影響及其作用機制進行實證分析。研究發現：綠色信貸對銀行風險承擔具有抑制作用。相對于國有銀行，綠色信貸對非國有銀行風險承擔的抑制力度更大。綠色信貸主要通過提高銀行社會責任履行度及綠色聲譽渠道來抑制銀行風險承擔，“綠色信貸—社會責任/綠色聲譽—銀行風險承擔”的傳導渠道均有效。貨幣政策對綠色信貸與銀行風險承擔關系具有正向調節作用，寬松貨幣政策會加劇綠色信貸對銀行風險承擔的抑制作用。銀行業競爭對兩者關系具有負向調節作用，銀行業競爭加劇會減弱綠色信貸對銀行風險承擔的抑制作用。

關鍵詞： 綠色信貸；銀行風險承擔；社會責任；綠色聲譽；貨幣政策

中圖分類號：F831"" 文獻標識碼： A 文章編號：1003-7217（2023）01-0002-09

一、引言

傳統的經濟發展模式在推動全球經濟快速增長的同時，也會帶來諸如全球氣候變暖、臭氧層破壞、淡水資源危機、能源短缺、森林資源銳減等環境問題。長期以來，國際社會高度關注金融在促進經濟可持續發展方面所應發揮的重要作用。聯合國環境署在2008年就推出了“綠色經濟倡議”，呼吁全球向“綠色經濟”模式轉型，以應對各種環境挑戰。考慮到實現經濟模式的綠色轉型需要投入大量資金，金融機構推行綠色信貸模式已顯得格外緊迫。綠色信貸通常被稱為可持續融資或環境融資，主要是指金融機構發放給借款企業用于投向綠色環保、清潔能源、循環經濟、基礎設施及傳統產業綠色升級和服務等領域的貸款。綠色信貸的主要功能在于，一方面限制向高耗能、高污染的環保不達標企業提供融資，另一方面大力支持節能環保、清潔能源等行業的發展。央行發布的《2021年金融機構貸款投向統計報告》顯示，2021年末中國本外幣綠色貸款余額已達15.9萬億元人民幣①，這足以說明中國銀行業綠色信貸業務已取得了較大發展。盡管中國銀行業在綠色信貸業務方面取得了較大成效，但銀行開展綠色信貸業務的激勵機制尚待完善。考慮到綠色環保項目多數存在較高不確定性，銀行向這些項目授信可能面臨較高風險，這在一定程度上制約了銀行開展綠色信貸業務的積極性。綠色信貸在助力中國“雙碳”目標實現的同時，也可能會影響銀行風險承擔，而過高的銀行風險承擔水平容易引發銀行業系統性風險。

對于銀行風險承擔的研究，當前國內外學者主要聚焦于銀行風險的內、外部影響因素方面。在銀行內部層面，有學者發現，內部控制質量與銀行風險承擔之間存在顯著負相關關系，內部控制質量通過正向影響貸款信息傳遞效率及風險協同控制效率渠道來抑制銀行風險承擔，且這種抑制效應在國有、高聯結度及低權力度的銀行中表現更強[1]；同業凈資產占比與銀行風險承擔之間呈現出顯著正相關關系，不良貸款率、杠桿水平與股權集中度的提升會加劇銀行風險承擔，而存貸款占比、資本充足率與資產規模的增加則會減弱銀行風險承擔[2]；銀行通過提升貸款利率來增強其盈利能力，以應對凈利差下降的不利影響，由此會降低銀行風險承擔水平[3]。在銀行外部層面，有部分學者討論了銀行競爭、經濟政策不確定性、資本管控等外部因素與風險承擔之間的關系。有學者提出銀行競爭與風險承擔兩者之間存在倒U形關系[4]；認為經濟政策不確定性與銀行主動風險之間呈現負相關關系，而與銀行的被動風險承擔及破產風險之間則呈現正相關關系[5]；還認為嚴格的資本管控能夠對銀行整體違約風險起到緩解作用[6]；還有學者研究發現，貸款競爭與銀行風險之間存在顯著負相關性，存貸利差在兩者關系中起到中介作用[7]；負利率環境會使銀行風險承擔意愿提高，促使銀行實施信貸擴張行為，由此加劇銀行風險承擔[8]。

對于綠色信貸的經濟后果的研究，當前國內外學者主要聚焦于綠色信貸對銀行經營績效、盈利能力、發展質量、經濟效應等方面的影響。在銀行經營績效層面，有學者研究發現，綠色行為與貸款企業未來的市場價值及經營績效緊密關聯，貸款企業履行社會責任將不利于提升其經營績效[9]；發達國家中績效表現不佳的銀行為了提高其利潤率及利息收入，往往對赤道原則表現出更高的意愿，但在發展中國家，那些績效表現良好的銀行為了自身長遠發展，往往更傾向于履行赤道原則，但其貸款及利息收入增長速度并沒有因為履行赤道原則而提升，反而呈現下降趨勢[10]。在銀行盈利能力層面，在不考慮政策時滯效應的情況下，綠色信貸對國有銀行與股份制銀行的盈利能力均具有顯著提升作用[11]。在銀行發展質量層面，銀行發展質量提高能夠提高銀行綠色信貸業務，但綠色信貸規模增加會提高銀行業務成本而降低銀行發展質量[12]。在經濟效應層面，銀行等金融機構通過實施綠色信貸業務有助于實現金融行業的綠色轉型，由此引發的綠色驅動機制對宏觀經濟具有長期向好的助推效應[13]。

此外，也有少量文獻考察了綠色信貸對銀行風險的影響。有學者考察了綠色信貸與銀行道德風險的關系，研究發現，在綠色信貸政策下，為獲得更多的優惠資金，企業會主動增強自身減排能力，由此間接緩解了銀行所面臨的道德風險[14]。也有學者提出綠色信貸占比對銀行不良貸款率具有負向影響，而銀行規模對不良貸款率則具有正向影響[15]。

綜上，現有文獻主要集中于銀行風險承擔的影響因素以及綠色信貸的經濟后果層面的研究，針對綠色信貸與銀行風險承擔關系的研究很少，僅個別文獻[15]初步研究了綠色信貸對銀行風險承擔的影響，但尚未涉及對兩者關系的進一步研究。對此，本文全面考察了綠色信貸與銀行風險承擔之間的關系，以及更進一步的中介作用機制和調節作用機制，以期能夠為優化銀行信貸結構及防控銀行業風險提供理論指導與決策參考。

二、理論分析與研究假設

（一）綠色信貸與銀行風險承擔

本文將基于社會責任與綠色聲譽渠道來分析綠色信貸對銀行風險承擔的影響機理。本文認為，綠色信貸對銀行風險承擔的影響具有“雙刃劍”效應。

一方面，綠色信貸將通過改善銀行經營環境、提升銀行盈利能力、樹立銀行綠色聲譽、降低銀行環境風險等社會責任與綠色聲譽渠道對銀行風險承擔產生抑制作用。具體理論詮釋如下：第一，綠色信貸通過助推產業升級而改善了銀行經營環境，從而有助于銀行穩定經營。銀行實施綠色信貸時需要對項目進行嚴格評估，由此降低了易產生污染項目的貸款可得性，從而緩解了環境治理壓力。此外，銀行通過實施對“兩高一剩”產業的信貸退出機制可以倒逼“兩高一剩”產業進行技術改造及升級，從而引導“兩高一剩”產業朝著高質量方向發展。對此，銀行實施綠色信貸有助于促進產業升級及經濟良性循環，由此提升銀行經營穩定性而降低銀行風險承擔。第二，綠色信貸有助于銀行提升盈利能力，從而有助于提升銀行競爭力及特許權價值。政府對綠色環保產業的政策支持引發了大量的綠色融資需求，這將為銀行信貸業務發展提供重要的利潤增長點，銀行通過實施綠色信貸業務可以實現信貸結構優化目標，由此提高銀行盈利能力[12]。與此同時，銀行通過開拓碳資產抵押融資、合同能源管理融資等新型綠色信貸業務可以有效提升銀行競爭力，而銀行競爭力的增強會降低銀行融資成本[16]，由此會引發銀行通過加大杠桿率渠道來提升銀行經營績效[17]，從而有助于降低銀行風險。此外，銀行實施綠色信貸是履行環境及社會責任的重要體現，而履行環境及社會責任有助于提升銀行品牌效應而提升銀行特許權價值，從而助推銀行穩健經營[18]。第三，綠色信貸有助于樹立銀行良好的綠色聲譽。積極落實綠色信貸政策的銀行更易吸引到有綠色環保偏好的投資者，相較于綠色聲譽較低的企業，投資者更傾向于對環境聲譽較高的企業做出更高的股價預期收益。對此，具有良好綠色聲譽的銀行具有更低的股價崩盤風險。此外，具有良好綠色聲譽的銀行會獲得更多的政策福利，為鼓勵銀行開展綠色信貸業務，政府部門會向銀行提供綠色貼息等政策福利，由此提升銀行綠色信貸收益，從而會降低商業銀行風險承擔水平。第四，綠色信貸有助于銀行降低環境風險。銀行環境風險是指借款企業在項目實施過程中，其非環保行為致使生態環境遭到破壞而帶來的對授信銀行的名譽風險及貸款損失。借款企業積極落實政府的低碳環保政策，則其受到環境罰款的概率會減小；對低碳環保政策履行度較高的企業發放貸款，銀行所面臨的貸款風險相對較低。但污染企業則會面臨重大的法律風險，企業較大概率會受到環境罰款、停產整頓等處罰，從而引發企業陷入經營困境而還款能力大幅下降，進而導致授信銀行面臨更大損失[19]。對此，綠色信貸在一定程度上提升了銀行貸款質量，從而使得銀行風險承擔水平下降。

另一方面，綠色信貸也可能進一步加劇銀行的風險承擔。具體理論詮釋如下：第一，商業銀行開展綠色信貸業務可能會加劇期限錯配問題。銀行綠色信貸資金主要投放于清潔能源、綠色交通運輸、綠色建筑等綠色項目，而這類綠色項目比傳統產業更依賴于中長期融資，對此，銀行實施綠色信貸業務會加大中長期貸款占比，由此會加大銀行資金回流壓力而加劇銀行期限錯配問題，從而會加大銀行風險承擔。第二，銀行實施綠色信貸可能面臨較大的道德風險。當前環境信息披露制度不完善，企業環境信息披露質量較低。出于維護企業聲譽動機，部分環境表現較差的企業試圖披露不實的環境信息來誤導利益相關者[20]，由此加大了借款企業與銀行之間的信息不對稱。此外，銀行缺乏對綠色產業政策、綠色技術發展趨勢及綠色項目風險隱患的專業化識別能力，這將進一步加劇銀行綠色信貸所面臨的道德風險。第三，銀行實施綠色信貸會對其短期收益形成一定的制約效應。考慮到綠色項目尚未形成標準化評價體系，由此會加大銀行獲取優質綠色信貸項目的信息甄別成本，從而會直接制約銀行當期的貸款收益。此外，銀行逐步縮減對“兩高一剩”項目的信貸投放力度會導致銀行短期內喪失部分利潤來源，且部分項目因資金投入不足而無法按期還貸，由此會增大銀行信貸風險[21]。可見，綠色信貸對銀行風險承擔的影響呈現“雙刃劍”效應。基于此，提出如下競爭性假設：

假設1a 綠色信貸對銀行風險承擔具有抑制作用。

假設1b 綠色信貸對銀行風險承擔具有促進作用。

（二）綠色信貸、社會責任與銀行風險承擔

企業社會責任（corporate social responsibility，CSR）是指企業為股東創造利潤的同時，還要保障員工權利、對客戶盡職盡責、按時足額繳納政府稅款、遵守各項法律法規、保護環境、發展慈善公益事業等。銀行開展綠色信貸業務能夠提高其社會責任履行度。銀行通過信貸資源配置方式向綠色環保企業或項目提供資金支持，同時對“兩高一剩”產業進行信貸收縮并逐漸退出，這是銀行履行社會環境責任的重要體現。銀行積極履行社會責任將有助于樹立良好的企業形象及維護良好的利益相關者關系，由此提升銀行的財務績效、競爭力[22]及企業價值[23]，從而有助于提升銀行應對經營環境變動的能力，進而使得銀行能夠穩健發展。此外，銀行加大社會責任履行度還能夠有效緩解風險事件帶來的負面沖擊，由此降低銀行風險承擔[24]。基于此，提出如下假設：

假設2 社會責任在綠色信貸與銀行風險承擔的關系中承擔著中介作用。

（三）綠色信貸、綠色聲譽與銀行風險承擔

由聲譽理論可知，企業聲譽是企業過去所有能夠反映其向利益相關者提供有價值產出的行為及結果的綜合體現，對此，遵循“赤道原則”的銀行會享有更高的綠色聲譽。銀行通過積極開展綠色信貸業務來引起各類利益相關者的關注，從而有助于提升銀行綠色聲譽。綠色聲譽可以視為一種信息傳遞機制，其能夠為銀行帶來更多的經濟效益。根據信號傳遞理論，銀行通過實施綠色聲譽機制向市場傳遞出值得被信賴的信號，這在一定程度上降低了銀行與利益相關者之間的信息不對稱，由此降低了交易成本及提升了交易效率，從而降低了銀行經營過程中的不確定性和波動性[17]。此外，聲譽反映了投資者對企業的總體印象，投資者的好印象形成了企業的好聲譽，同時也提升了企業的吸引力。對此，可以將綠色聲譽視為一種具有特殊吸引力的資源，這種特殊的吸引力會通過影響利益相關者的決策來幫助銀行獲得更多優質資源，從而幫助銀行提高盈利能力，更利于其穩健經營。基于此，提出如下假設：

假設3 綠色聲譽在綠色信貸與銀行風險承擔的關系中承擔著中介作用。

（四）貨幣政策、綠色信貸與銀行風險承擔

銀行信貸供給能力在寬松貨幣政策環境下會得到提升，對此，寬松貨幣政策容易引發銀行信貸規模擴張而導致更多資金配置于綠色環保領域，由此不僅改善了銀行與利益相關者的關系，還能有效規避環境風險引致的利潤損失，從而有助于增強銀行經營穩健性及提高自身風險管理能力，進而有助于降低銀行風險承擔[1]。但是，緊縮貨幣政策會導致銀行信貸供給資金規模減小，為應對期限錯配帶來的流動性風險，銀行更傾向于將信貸資金投放于貸款期限較短的項目。考慮到綠色環保項目的貸款期限較長，銀行將降低對綠色環保項目的信貸投放，由此降低了銀行綠色信貸業務規模。考慮到綠色信貸資金投放于綠色環保領域，銀行實施綠色信貸將享有一定的政策福利效應，對此，緊縮貨幣政策帶來的綠色信貸規模擠出效應在一定程度上會加大銀行風險承擔。基于此，提出如下假設：

假設4 貨幣政策對綠色信貸與銀行風險承擔關系具有正向調節作用。

（五）銀行業競爭、綠色信貸與銀行風險承擔

銀行業競爭主要通過影響銀行的存貸利差與風險容忍度來調節綠色信貸與銀行風險承擔的關系。考慮到優質綠色信貸項目資源的有限性，銀行業競爭加劇會導致銀行難以獲得高質量的綠色信貸項目，從而引發銀行對該類項目的貸款議價能力降低，進而導致銀行存貸利差的縮減[7]。存貸利差的縮減將會降低銀行盈利水平，從而加大銀行風險承擔。此外，在高競爭環境下，部分銀行可能會為了拓展綠色信貸市場份額，不惜降低對綠色項目的授信標準，而向不符合綠色環保標準的企業或項目進行授信，從而導致銀行綠色信貸資產質量下降而增大銀行風險效應。基于此，提出如下假設：

假設5 銀行業競爭對綠色信貸與銀行風險承擔關系具有負向調節作用。

三、實證研究設計

（一）樣本選取與數據來源

考慮到樣本數據的可得性及完整性，選取2007—2021年期間綠色信貸數據較為全面的30家商業銀行（包括5家國有銀行與25家非國有銀行）②的非平衡面板數據進行實證分析。其中，綠色信貸、社會責任等數據通過手工查閱和整理各銀行季度及年度的社會責任報告、可持續發展報告等獲取；銀行微觀指標來源于萬得數據庫（Wind），并以國泰安數據庫（CSMAR）與各銀行官方公布的年報作為補充；宏觀經濟數據來源于中國人民銀行網站與國家統計局網站；綠色聲譽相關數據來源于慧科新聞數據庫。使用Stata15.0軟件進行處理。

（二）變量定義與構造

1.被解釋變量：銀行風險承擔（ln Z）。

考慮到Z值指標將銀行的總資產收益率、權益資產比及收益波動狀況有機地結合在一起，能夠更為全面地反映銀行償付能力及風險水平，對此，采用Z值來測度銀行風險承擔。具體計算為：

其中，ROA為總資產收益率，ER為權益資產比，σ（ROA） 為總資產收益率的標準差。Z值與銀行風險承擔之間呈現負相關關系，Z值越大，則說明銀行風險承擔水平越低。考慮到Z值具有尖峰厚尾特征，為緩解異方差問題，對Z值進行自然對數處理。

2.解釋變量：綠色信貸（ln GC）。

考慮到目前銀行業開展綠色信貸業務規模相對不足，綠色信貸占比的中長期變動趨勢并不明顯，對此，采用“綠色信貸余額的自然對數”這一絕對指標來刻畫綠色信貸變量進行基準回歸分析。與此同時，為驗證本文結果的可靠性，采用“綠色信貸占比”這一相對指標作為綠色信貸的替代變量進行穩健性檢驗。

3.中介變量。

（1）社會責任（BSR）。參照周鈺穎和林川[25]的研究，從股東、員工、客戶、政府、監管機構、環境、慈善公益等維度來構建社會責任測度方法。具體測度方法為：銀行社會責任履行度=（0.312×凈利潤總額+0.176×利息支出總額+0.166×薪酬總額+0.118×納稅總額+0.046×各項捐款總額+0.071×環境貸款總額+0.111×不良貸款總額）/年末營業收入總額。

（2）綠色聲譽（GR）。考慮信息不對稱問題，利益相關者通常將媒體評價作為衡量企業聲譽的重要依據。對此，借鑒劉紅霞和李辰穎[26]的做法，以媒體對銀行綠色信貸情況的報道數作為衡量銀行綠色聲譽的代理變量。鑒于綠色信息披露機制尚不完善，各大媒體對于銀行的報道基調大多比較積極，很少出現負面報道，對此，在構建綠色聲譽指標時僅考慮正面報道，若有提及樣本銀行開展綠色信貸的正面報道，則給予樣本銀行綠色聲譽加1分。媒體報道數據來源于慧科新聞數據庫，采用銀行全稱或簡稱加綠色信貸或綠色、環保等作為檢索關鍵詞，按照年度與銀行進行檢索，并從中篩選出積極正面的報道，以計算出樣本銀行的綠色聲譽值。此外，僅考慮主流新聞報刊的報道，以減少微博、公眾號、論壇、博客等非主流媒體對銀行綠色聲譽的噪聲干擾。

4.調節變量。

（1）貨幣政策（M2R）。參照顧海峰和張盈盈[1]的做法，選取廣義貨幣同比增長率（M2R）作為數量型貨幣政策的代理變量。

（2）銀行業競爭（HHI）。借鑒顧海峰和朱紫荊[27]的做法，選取赫芬達爾赫希曼指數（Herfindahl-Hirschman Index）來測度銀行業競爭。該指標與銀行業競爭度呈負相關關系，HHI值越大，說明市場集中度越高，則銀行業競爭度就越低。具體計算為：

其中，i和t分別表示樣本銀行和時間，n 代表銀行數量，Lit代表在第t期銀行i的貸款總額，Lt代表在第t期所有樣本銀行的貸款總額。

5.控制變量。

為控制其他因素對銀行風險承擔的影響，參照顧海峰和于家珺[5]、張暉等[11]的研究，選取如下控制變量：貸存比（LDR），該指標反映銀行流動性；存款負債比（DPLB），該指標反映銀行償付債務本金與支付債務利息的能力；營業利潤占比（EBIT），該指標反映銀行在主營業務方面的盈利能力；凈息差（NIM），該指標反映銀行凈利息收入水平；資產負債率（DAR），該指標與銀行風險承擔之間表現為正相關關系；不良貸款率（NPL），該指標用來衡量銀行信用風險。此外，為避免宏觀經濟環境以及其他未觀測到的時變因素對銀行風險承擔水平的影響，本文控制了個體與年份固定效應。變量定義與構造見表1。

（三）計量模型構建

為考察綠色信貸與銀行風險承擔之間的關系，構建如下基準回歸模型：

ln Zit=β0+β1ln GCit+β2Xit+δi+λt+εit""""""""""" （3）

其中，ln Zit為被解釋變量“銀行風險承擔”，以銀行破產風險（Z值）的自然對數來測度；ln GCit為解釋變量“綠色信貸”，以銀行綠色信貸余額的自然對數來測度；Xit為一系列控制變量；δi與λt分別表示個體效應與年份效應，以避免其他未考慮到的個體特征及時變因素對回歸結果準確性的影響；εit為隨機誤差項；β0為截距項；i和 t分別表示樣本銀行和時間。模型中解釋變量系數β1是本文關注的重點，其反映了綠色信貸對銀行風險承擔的影響效應。若該系數顯著為正，則表明銀行開展綠色信貸業務會抑制其風險。此外，為控制組間異方差與組內自相關對結果的影響，模型中的回歸系數均采用聚類到銀行個體層面的聚類穩健標準誤。

為考察社會責任與綠色聲譽的中介作用是否存在，構建如下中介效應模型：

BSRit=α0+α1ln GCit+α2Xit+δi+λt+εit """"""""""（4）

ln Zit=γ0+γ1ln GCit+γ2BSRit+γ3Xit+

δi+λt+εit""""""""" （5）

GRit=α0+α1ln GCit+α2Xit+δi+λt+εit""""""""""" （6）

ln Zit=γ0+γ1ln GCit+γ2GRit+γ3Xit+

δi+λt+εit"""""""" （7）

其中，BSRit與GRit分別表示社會責任與綠色聲譽。模型（4）與模型（5）主要用來檢驗社會責任的中介作用，針對社會責任中介作用的檢驗步驟如下：第一步檢測基準模型（3）中的系數β1，考察綠色信貸是否會影響銀行風險承擔水平；第二步檢驗模型（4）中的系數α1，考察綠色信貸對社會責任的影響；第三步檢驗模型（5）中的系數γ1、γ2，考察綠色信貸與社會責任對銀行風險承擔的影響。判定方法為：在系數β1、α1、γ2均顯著的情況下，若γ1顯著，則表示社會責任在綠色信貸與銀行風險承擔之間承擔部分中介作用，且中介效應為α1γ2 與β1之比值；若γ1不顯著，則表示社會責任承擔了完全中介作用；若α1、γ2僅有一個顯著，則需要進一步采用Sobel法來檢驗是否存在中介效應。此外，模型（6）與模型（7）主要用來檢驗綠色聲譽的中介作用，針對綠色聲譽中介作用的檢驗步驟及判定方法與上文類似。

為考察貨幣政策與銀行業競爭是否能夠調節綠色信貸與銀行風險承擔的關系，在基準模型基礎上分別引入綠色信貸（ln GC）與貨幣政策（M2R）的交互項以及綠色信貸（ln GC）與銀行業競爭（HHI）的交互項來構建如下調節效應模型：

ln Zit=β0+β1ln GCit+β2Xit+θM2Rt+

φln GCit×M2Rt+δi+λt+εit"""" （8）

ln Zit=β0+β1ln GCit+β2Xit+θHHIt+

φln GCit×HHIt+δi+λt+εit""" （9）

其中，模型（8）主要用來檢驗貨幣政策對兩者關系是否具有調節作用，若交互項ln GC與M2R的系數顯著，則表明貨幣政策的調節作用存在；模型（9）主要用來檢驗銀行業競爭對兩者關系是否具有調節作用，若交互項ln GC與HHI的系數顯著，則表明銀行業競爭的調節作用存在。需要重點關注交互項系數φ的正負號及顯著性，該數值大小及正負性反映了貨幣政策與銀行業競爭對兩者關系的調節力度及方向。

（四）變量描述性統計③

銀行風險承擔（ln Z）的最小值為2.469，最大值為5.147，均值為3.785，說明樣本銀行間的風險承擔水平呈現較大差異。綠色信貸（ln GC）的最小值為0.402，最大值為10.119，標準差為2.224，說明樣本銀行間綠色信貸規模的差異較大。社會責任（BSR）的最小值為15.4%，最大值為80.7%，說明樣本銀行間社會責任履行度差異明顯，部分銀行在社會責任履行方面還不夠充分。綠色聲譽（GR）的最小值為0，最大值為5.749，說明樣本銀行在綠色聲譽層面存在較大差異。

四、實證檢驗與結果分析

（一）基準回歸：綠色信貸對銀行風險承擔的影響

表2列示了綠色信貸對銀行風險承擔的影響及其異質性檢驗結果。表2列（1）報告了基準回歸結果。結果顯示，綠色信貸（ln GC）的系數顯著為正，其值為0.022，說明綠色信貸每增加1個單位，則ln Z將提高0.022個單位，而ln Z是銀行風險承擔的反向指標，對此，銀行風險承擔水平將下降。綜上，銀行綠色信貸規模提高將會降低銀行風險承擔。假設1a得到驗證，假設1b不成立。

（二）異質性檢驗

表2列（2）～列（3）報告了異質性檢驗結果。結果顯示，國有銀行組的綠色信貸每增加1個單位，綠色信貸對銀行風險承擔的抑制作用將顯著增強0.012個單位。非國有銀行組的綠色信貸每增加1個單位，綠色信貸對銀行風險承擔的抑制作用將顯著增強0.018個單位。綜上，綠色信貸對銀行風險承擔的影響效應在不同類型銀行間存在顯著差異，與國有銀行組相比較，綠色信貸對非國有銀行組風險承擔的抑制作用更大。其主要原因在于：非國有銀行將有限的信貸資源投放于該類綠色企業或項目，不僅可以提升信貸質量及降低壞賬風險，還可以避免因向高污染項目或企業投放信貸資金而引致的間接處罰[28]，從而導致綠色信貸對非國有銀行風險承擔的抑制效應更大。

（三）穩健性檢驗

為確保基準檢驗結果的穩健性及模型設定可靠性，本文通過替換解釋變量、增加控制變量、更換模型的方法來進行穩健性檢驗④。穩健性檢驗結果顯示，第一，將解釋變量替換為綠色信貸占比（RG）這一相對指標來重新衡量綠色信貸進行回歸分析，結果與基準檢驗結果一致。第二，在基準模型的基礎上增加銀行規模（ln ASSET）、資產收益率（ROA）、成本收入比（CIR）三個控制變量后，綠色信貸（ln GC）的系數依舊顯著為正，說明模型設定可靠。第三，將銀行風險承擔（ln Z）的滯后一期項ln Z（-1）引入基準模型，構建動態GMM模型，并采用系統GMM模型進行估計。結果表明綠色信貸（ln GC）的系數顯著為正。綜上，基準檢驗結果具有良好的穩健性。

五、進一步研究：作用機制檢驗

（一）中介作用檢驗

表3列示了社會責任與綠色聲譽的中介作用檢驗結果。表3列（2）～列（3）報告了社會責任的中介作用檢驗結果。結果顯示，列（2）中綠色信貸（ln GC）的系數顯著為正，說明綠色信貸對社會責任（BSR）存在正向影響。列（3）中綠色信貸（ln GC）的系數顯著為正，且與列（1）的基準檢驗結果相比較，其大小及顯著度均有所下降，但社會責任（BSR）的系數不顯著，而Sobel檢驗結果顯示，Z值為1.808，且通過了10%的顯著性水平檢驗，說明社會責任在綠色信貸影響銀行風險承擔的過程中承擔著部分中介作用，且中介效應占比為16.00%。綜上，綠色信貸通過提升銀行社會責任履行度來降低銀行風險承擔水平，社會責任的中介效應存在。假設2得到驗證。

表3列（4）～列（5）報告了綠色聲譽的中介作用檢驗結果。結果顯示，列（4）中綠色信貸（ln GC）對綠色聲譽（GR）的回歸系數顯著為正，說明銀行開展綠色信貸業務有助于提升其綠色聲譽。列（5）中綠色信貸（ln GC）的系數顯著為正，且與列（1）的基準檢驗結果相比較，其大小有所下降；綠色聲譽（GR）的系數顯著為正，說明提升綠色聲譽將有助于緩解銀行的風險承擔。上述結果表明，在綠色信貸影響銀行風險承擔的過程中，綠色聲譽承擔著部分中介作用，且中介效應占比為9.70%。綜上，綠色信貸通過提升銀行綠色聲譽來降低銀行風險承擔水平，綠色聲譽的中介效應存在。假設3得到驗證。

（二）調節作用檢驗

表4列示了貨幣政策與銀行業競爭的調節作用檢驗結果。表4列（1）報告了貨幣政策的調節作用檢驗結果。結果顯示，綠色信貸（ln GC）與貨幣政策（M2R）的交互項系數顯著為正，其值為0.001，說明M2R每增加1個單位，綠色信貸對銀行風險承擔的抑制效應顯著增強0.001個單位，貨幣政策能夠正向調節綠色信貸與銀行風險承擔之間的關系。假設4得到驗證。

表4列（2）報告了銀行業競爭的調節作用檢驗結果。結果顯示，綠色信貸（ln GC）與銀行業競爭（HHI）的交互項系數顯著為正，其值為0.428，說明HHI每增加1個單位，綠色信貸對銀行風險承擔的抑制效應顯著增強0.428個單位，銀行業競爭能夠負向調節綠色信貸與銀行風險承擔之間的關系。假設5得到驗證。

六、結論與政策建議

本文選取2007—2021年中國30家商業銀行年度數據考察了綠色信貸對銀行風險承擔的影響及其異質性特征，并進一步考察了作用機制。主要結論歸納為：（1）綠色信貸對銀行風險承擔具有抑制作用。（2）綠色信貸對不同類型銀行風險承擔的影響存在顯著差異。相對于國有銀行，綠色信貸對非國有銀行風險承擔的抑制作用更大。（3）社會責任與綠色聲譽在綠色信貸與銀行風險承擔的關系中承擔著雙重中介作用，綠色信貸通過提升銀行社會責任履行度及綠色聲譽渠道來降低銀行風險承擔水平。（4）貨幣政策與銀行業競爭對兩者關系分別呈現正向與負向的調節作用。

針對上述結論，給出如下政策建議：（1）金融監管部門需要建立及完善相關激勵機制以提升銀行業綠色信貸水平，通過實施縮減綠色信貸撥備計提、降低綠色資產風險權重、推行綠色資產權益優先受償等相關政策來引導銀行業積極開展綠色信貸活動，從而有助于優化銀行業信貸結構，進而有助于降低銀行業信貸風險。（2）針對社會責任與綠色聲譽的中介作用，金融監管部門需要將綠色信貸納入銀行業社會責任評價機制，以提升銀行業信貸業務開展中的環境責任履行意識，從而有助于提升銀行業社會責任履行度。與此同時，金融監管部門還需要構建銀行業綠色聲譽獎懲機制，對于銀行業積極開展綠色信貸業務或創設綠色信貸產品的行為給予獎勵，而對于銀行業有損于自身綠色聲譽的行為給予嚴厲懲治，以提升銀行業綠色聲譽。（3）針對貨幣政策的調節作用，一方面，在寬松貨幣政策環境下，金融監管部門需要通過窗口指導方式引導銀行業將增量信貸資金更多投放于綠色領域，以防范寬松貨幣政策環境下銀行向非綠色領域的過度信貸擴張而加大銀行業信貸風險。另一方面，在緊縮貨幣政策環境下，金融監管部門需要通過建立銀行業綠色信貸規模監測機制，并科學設定綠色信貸投放最低閾值，以防范銀行業信貸投放對綠色領域產生擠出效應。（4）針對銀行業競爭的調節作用，一方面，金融監管部門需要建立科學高效的銀行業準入機制，通過適度提高銀行業準入門檻及建立市場化退出機制來合理引導銀行業綠色信貸業務的有序競爭。另一方面，金融監管部門需要引導不同類型銀行在綠色信貸領域進行業務分層競爭，以防范國有銀行在綠色信貸領域業務過度下沉而擠占非國有銀行綠色信貸業務，從而有助于抑制銀行業綠色信貸業務過度競爭引發的風險效應。（5）針對綠色信貸引發的銀行風險效應，金融監管部門需要構建銀行業綠色信貸風險補償機制，以提升銀行業積極開展綠色信貸業務的動力。一方面，需要引導銀行業建立綠色信貸撥備金計提制度，通過發揮綠色信貸撥備金對銀行業綠色信貸業務的風險補償功能來降低銀行業綠色信貸風險；另一方面，需要引導銀行業發起設立綠色信貸擔保基金，并發揮綠色信貸擔保基金對銀行業綠色信貸項目的信用增進功能，從而有助于降低銀行業綠色信貸風險。

注釋：

① 數據來源：《2021年金融機構貸款投向統計報告》，http：//www.gov.cn/xinwen/ 2022-01/31/5671459/files/1c1fddd768634d9893 5e97f2549fefe6.pdf。

② 限于篇幅，具體樣本銀行不予展示，如有需要可向作者索取。

③ 限于篇幅，描述性統計表格不予顯示，如有需要可向作者索取。

④ 限于篇幅，穩健性檢驗結果不予顯示，如有需要可向作者索取。

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（責任編輯：厲 亞）

Does Green Credit Affect Commercial Bank Risk-Taking？

--Based on Social Responsibility and Green Reputation

GU Haifeng，SHI Qianqian

（Glorious Sun School of Business and Management of Donghua University， Shanghai 200051， China）

Abstract：This paper empirically analyzes the impact of green credit on banks’ risk-taking and its mechanism by selecting the annual data of 30 commercial banks in China from 2007 to 2021. The research shows that： Green credit has an inhibitory effect on banks’ risk-taking. Compared with state-owned banks， green credit has a greater restraint on non-state-owned banks’ risk-taking. Green credit mainly suppresses bank risk-taking by improving banks’ social responsibility fulfillment and green reputation channels. “Green credit-social responsibility/green reputation - bank risk-taking” transmission channels are both effective. Monetary policy has a positive regulating effect on the relationship between green credit and bank risk-taking， and loose monetary policy will exacerbate the inhibitory effect of green credit on bank risk-taking. Competition in the banking industry has a negative regulatory effect on the relationship between green credit and bank risk-taking， and increased competition in the banking industry will weaken the inhibitory effect of green credit on bank risk-taking.

Key words：green credit;bank risk-taking; social responsibility; green reputation; monetary policy

收稿日期： 2022-06-12； 修回日期： 2022-10-06

基金項目： 教育部人文社會科學研究規劃基金項目（20YJA790014）

作者簡介： 顧海峰（1972—），男，江蘇蘇州人，管理學博士，經濟學博士后，東華大學旭日工商管理學院教授，博士生導師，研究方向：貨幣銀行學、金融風險管理等。