低碳視角下商業銀行綠色金融發展動因與路徑研究

胡中文

(南京銀行總行 投資銀行部，江蘇 南京 210019)

1 緒論

1.1 研究背景

根據政府間氣候變化專門委員會(IPCC)第六次評估報告(2021)，二氧化碳濃度已從工業革命前280ppm左右達到2019年的410ppm左右，2011—2020年平均溫升相比工業化前(1850—1900年)增高了1.09度，全球平均海平面上升了約20cm，氣候變化造成死亡和疾病增加、食品安全、內陸洪災、農村飲水和灌溉困難等現實問題。如何應對溫室氣體效應和由此產生的氣候變化已成為當今人類面臨的主要挑戰之一。從《京都議定書》到《巴黎協定》，全球開啟了氣候變化治理的新時代。2020年，國家主席習近平提出了“30·60”目標，也開啟了我國邁向綠色低碳發展的新征程。

1.2 研究意義

為了響應國家碳中和目標的號召，當前商業銀行將部分重點放在了推進綠色金融的發展上。目前以綠色信貸業務為主的綠色金融的發展會進一步限制“兩高一剩”企業的發展。而高污染、高消耗、產能過剩的企業退出市場或者向綠色企業轉型，對于生態環境保護、節約資源能源以及實現可持續發展等方面都有著重大意義。

因此，大力發展綠色金融是商業銀行支持國家政策和主動承擔社會責任的表現，同時也能夠進一步增強商業銀行的核心競爭力。商業銀行通過積極開展綠色金融相關業務，既在社會公眾心中塑造了良好的企業形象，又優化了資產結構，降低了環境風險。

文章以商業銀行綠色金融發展作為具體的研究對象，采用定量分析的方法，找出商業銀行發展綠色金融的動因，從制度層面、動機層面以及銀行內部組織結構、資源分配、績效考核等方面進行分析，并就以上幾方面尋找解決問題的行之有效的方法，以期能夠打破我國發展綠色金融工作的瓶頸。

2 綠色金融相關理論研究

2.1 國外研究現狀

Chami等(2002)通過對金融機構實施綠色金融的理論分析，發現綠色金融既可以提高金融機構聲譽，又可以提升自身風控能力。Simpson和Kohers(2002)實證分析發現，美國國有銀行實施綠色金融提高了自身的盈利能力。另外還有一些學者認為，綠色金融會造成金融機構短期經營成本急劇增加，短期盈利下降。Weber(2016)以中國銀行為例，實證發現商業銀行財務績效與綠色金融存在因果關系。Weber(2016)的研究承認可持續發展活動帶來的經濟利益，但并未證實綠色金融會帶來經濟激勵。以上文獻研究發現，綠色金融對商業銀行的影響是否存在正面效果，國外研究并沒有形成統一觀點。

2.2 國內研究現狀

迄今為止，中國關于綠色金融的研究數量有限，大部分研究從決策者的角度關注綠色金融政策實施。韓立巖、尤苗和魏曉云(2010)從非均衡綠色金融市場的全新視角研究金融資源配給的特征，并通過貝納西分析理論證明了政府作為引導者可以讓綠色金融市場存在均衡性。陳偉光和胡當(2011)研究認為，我國由于綠色項目信息不對稱、監督缺失和風險成本較低等原因，導致銀行實施綠色金融效果不理想。牛海鵬、張夏羿和張平淡(2020)通過實證研究發現，我國綠色信貸政策降低了綠色屬性上市公司融資難度，加強了對其信貸扶持力度，但是綠色屬性上市公司的融資成本并未出現明顯下降。

另外，還有一部分研究從商業銀行績效的角度關注綠色金融政策實施。何德旭和張雪蘭(2007)借鑒加拿大商業發展銀行等國際銀行綠色信貸經驗，闡述了綠色信貸政策可以切斷“雙高”行業的無序發展，幫助銀行控制“雙高”行業的環境和社會風險，提升商業銀行經營績效。杜莉和張鑫(2012)研究發現，綠色信貸可以降低銀行內部不良率，提升綜合競爭力。胡榮才和張文瓊(2016)以工商銀行等14家上市銀行為研究樣本，運用混合回歸、變截距回歸和變系數回歸等模型進行實證研究，發現綠色信貸從成本方面提高管理費用，降低銀行利潤，但總體會提高銀行盈利水平。孫紅梅和雷喻捷(2019)通過采取處理效應模型(TEM)，研究證明了綠色金融政策與商業銀行的盈利能力和償債能力均正向相關。

3 我國綠色金融發展概況

3.1 我國綠色金融發展歷程

2007年政府下發了《關于落實環保政策法規防范信貸風險的意見》，首次提出“綠色信貸”概念，鼓勵銀行利用信貸手段保護環境，建設資源節約型、環境友好型社會。2012年原銀監會下發了《綠色信貸指引》，確定了中國綠色信貸政策體系的框架，為境內所有銀行業金融機構發展綠色信貸奠定基礎。2016年政府又提出構建中國綠色金融體系，將綠色信貸內涵擴延至綠色金融。歷經2017—2020年的商業銀行綠色金融業績評價方案試行，最終在2021年6月9日央行發布了《銀行業金融機構綠色金融評價方案》，正式對商業銀行開啟綠色金融評價。

盡管《關于構建綠色金融體系的指導意見》明確了綠色金融包括綠色信貸、綠色債券、綠色股票指數和相關產品、綠色發展基金、綠色保險、碳金融等，但我國綠色金融市場主要是指綠色貸款和綠色債券，兩者占比超過95%。接下來，本節將著重分析我國綠色貸款和綠色債券發展情況。

3.2 國內綠色貸款市場

2020年以來，綠色信貸增速持續高于整體信貸增速，2021年年末，綠色信貸余額15.9萬億元，同比高增33.1%，增速較快；從投向來看：綠色信貸以對公貸款、基建類和能源類投向、大中型銀行、東西部區域為主。目前綠色信貸主要以基礎設施綠色升級和清潔能源為主，截至2021年年末分別占綠色信貸的46.5%、26.5%。隨著綠色產業的發展，基建類貸款占比小幅下降，以節能環保為代表的其他投向貸款占比上升。

3.3 國內綠色債券市場

綠色債券興起于發達國家，但崛起于中國。最近兩年綠色債券在我國發展迅速，這與我國經濟結構調整和產業轉型升級目標需求相契合。綠色債券市場對于我國經濟發展“一箭雙雕”，既能促進綠色債券投資，又能幫助我國債券資本市場增長。

得益于碳中和目標的提出，我國低碳轉型加速推進，綠色融資需求暴增。2021年，我國綠色債券共計發行628只，發行規模6040.91億元，發行規模和數量是2020年的3倍。

4 商業銀行轉型綠色金融發展動因

4.1 樣本選取和數據來源

《綠色信貸指引》自2012年發布后，越來越多的商業銀行對外公告綠色信貸數據。文章選取了持續對外披露綠色信貸數據的20家上市銀行為研究樣本，樣本期限為2010—2020年，綠色信貸數據來源于企業社會責任報告和可持續發展報告，銀行績效指標以及控制變量的數據均來源WIND數據庫。

4.2 模型設定

雙重差分法(DID)是一種可用于評價政策效果的計量模型。模型假定政策只對市場中的一部分主體產生影響，而對其他主體不產生影響。因此可視作一個自然實驗，用兩類主體所呈現的差異來對比分析政策效果。

依據上文研究設立以下模型：

ROAit=β0+β1TREATi+β2TIMEt+β3DIDit+α·CONTROLit+εit

NPit=β0+β1TREATi+β2TIMEt+β3DIDit+α·CONTROLit+εit

其中。ROA代表商業銀行短期財務績效，NP代表商業銀行長期財務績效，作為被解釋變量。分組虛擬變量TREAT代表商業銀行綠色金融業務發展程度；時間虛擬變量TIME反映商業銀行受綠色金融政策影響，作為解釋變量。CONTROL代表控制變量，包括資本充足率CAR、不良貸款率BLR、存貸比LDR、銷售凈利率PRR、總資產對數LNA。

4.3 指標選取

《綠色信貸指引》實施具有相對外生性，可以視為一次“準自然實驗”。文章創新性的依據《銀行業金融機構綠色金融評價方案》來賦值TREAT，TREAT為分組虛擬變量，B為所有樣本的綠色信貸比平均值，X為樣本期間每家銀行綠色信貸比，S為所有樣本的綠色信貸比標準差，若XB+2S，則TREAT=1；TIME為政策實施的時間虛擬變量，如果年份為2012年及以后，則TIME=1；否則為0。

首先是被解釋變量。文章采用資產回報率(ROA)來反映商業銀行的短期財務績效，ROA越高，代表商業銀行每單位資產創造的凈利潤越多，財務績效越好。文章采用三年凈利潤復合增長率(NP)來反映商業銀行的長期財務績效，NP越高，代表商業銀行可持續發展越好。

其次是解釋變量。根據研究目的，在研究綠色金融對總體商業銀行財務績效的影響時，構建虛擬變量TREAT和TIME。

最后是控制變量。文章參考美國金融管理部門對商業銀行進行的綜合等級評定制度——“駱駝”評價體系，在實證模型中加入了以下五個預測控制變量：資本充足率、不良貸款率、存貸比、銷售凈利率、總資產對數，分別反映商業銀行資本充足性、資產質量、管理水平、盈利狀況和規模水平的情況。

4.4 數據分析及相關檢驗

4.4.1 描述性統計分析

根據描述性統計分析可見，這20家研究樣本平均ROA為1%，最低0.34%，最高1.47%，說明研究樣本短期財務績效比較低，各樣本之間的差異性比較大。研究樣本的平均NP為17.24%，最低-11.69%，最高155.81%，說明在我國經濟快速發展的過程中，商業銀行可持續發展勢頭良好，但各樣本之間的差異比較明顯。從被解釋變量的描述性統計分析來看，研究樣本的異質性比較強，利于實證分析。從控制變量的描述性統計分析來看，研究樣本的資產質量、流動性比較好，抵御風險的能力比較強，利于模型穩定。

4.4.2 相關性分析

文章對各變量之間的相關性進行了分析，商業銀行的ROA和NP與大多數變量在10%水平下存在顯著相關關系。ROA和NP與DID存在顯著的負相關關系，說明商業銀行開展綠色金融業務顯著降低了長短期財務績效，但相關關系并非因果關系。接下來文章將采用DID方法檢驗綠色金融業務對商業銀行財務績效的影響，這將有效控制時間和個體效應，消除內生性問題，確保估計結果的可靠性。

4.4.3 DID實證檢驗

文章運用STATA 12.0對20家商業銀行進行了雙重差分分析，表1列示了模型輸出結果。表1第一列的被解釋變量是ROA，表示商業銀行短期財務績效；第二列的被解釋變量是NP，表示商業銀行長期財務績效。

表1 綠色金融對商業銀行財務績效影響的實證分析結果

第一列中，DID的系數為-0.054，對ROA產生負向影響，并在99%的水平下顯著。這個結果說明實施綠色金融業務對商業銀行短期財務績效產生負向效果。

第二列中，DID的系數為43.409，對NP產生正向影響，并在90%的水平下顯著。這個結果說明實施綠色金融業務對商業銀行長期財務績效產生正向效果。

從實證結果來看，商業銀行積極實施綠色金融政策，加大綠色金融投放，對短期財務績效產生負向作用，長遠來看，會提升商業銀行長期財務績效，促進商業銀行可持續發展。

低碳發展已成為社會共識，商業銀行發展綠色金融符合社會對商業銀行的期望和要求，也有助于商業銀行長期財務績效的提升。在目前經濟下行、利率市場化及金融脫媒的影響下，綠色金融可以助推商業銀行轉型發展。

5 商業銀行綠色金融業務發展路徑

文章以《綠色信貸指引》的下發為分界點，研究了商業銀行發展綠色金融的動因。實證部分以2010—2020年20家上市銀行面板數據為樣本，利用雙重差分方法建立了動態空間評價模型，創新性地依據《銀行業金融機構綠色金融評價方案》來賦值TREAT，考察了綠色金融對商業銀行帶來的長期財務績效。

綠色金融是我國走上可持續發展道路，以及實現碳達峰碳中和“30·60目標”的基礎支撐和關鍵動力。商業銀行作為資源配置的重要渠道，是連接金融與生態發展的關鍵橋梁。作為國家綠色金融體系的主要投入主體，商業銀行的內在驅動性發揮著至關重要的作用。為強化這種驅動作用，未來需要從以下五方面努力。

5.1 設計完備的綠色金融組織架構

商業銀行要從戰略高度認識綠色金融在我國的意義，可參考國際綠色原則在內部治理機制中嵌套綠色金融委員會，成為商業銀行決策可持續發展方向的新規則和方法。商業銀行要依托組織結構的設置體現綠色金融理念，實現治理機制的激勵約束功能，切實履行社會責任。綠色金融作為我國低碳經濟發展的資源配置手段，商業銀行不僅要把綠色金融作為一個理念或者口號，更應該將其置于檢驗內部機構團隊“環境風險”的行為準則，確保綠色金融的順利實施。

5.2 提升綠色金融業務能力

綠色項目大多涉及技術最前沿研究領域，需要培養具備綠色技術和金融知識的復合型人才。商業銀行可以建立綠色金融專家庫機制，根據行業、地域、規模等要素篩選行內外專家資源，開展專業培訓，加強專業化管理與資質管理。另外，商業銀行可以招聘具備碳排放技術服務或工程管理從業經驗的專業人員，建立綠色金融項目碳排放測算標準，打造領先的綠色金融技術服務體系。

5.3 打造綠色金融數字化平臺

建議商業銀行借力大數據、人工智能等技術開發綠色金融業務支持系統，持續加強內部數據與社會數據整合，提升大數據分析在風險預警中的應用，實現對環境與社會風險的前瞻性管理，建立綠色金融風險預警管理體系。

5.4 深化綠色金融產品創新

在聯合國環境規劃署公布的《綠色金融產品與服務》中有一百多個綠色金融產品，而我國綠色金融體系于2016年才剛剛構建完成，正處于起步階段，僅有個別商業銀行推出了綠色基金、綠色股票、綠色債券等創新產品。隨著綠色金融改革的深入，商業銀行應結合國家政策建立起綠色金融發展規劃，盡快與國際綠色金融原則接軌。商業銀行可以積極探索碳排放權抵押貸款、碳資產融資租賃、碳資產可持續掛鉤債券，以及碳中和類的借記卡和存款等產品。

5.5 持續完善考核激勵機制

商業銀行應專門安排信貸規模支持綠色金融業務，鼓勵分支行通過綠色債券、綠色基金等非表內信貸方式解決綠色融資需求；全面優化綠色金融項目認定流程，提升總分行綠色金融產品經理的技術支持能力；提高分行綠色金融業務審批權限，助力推進區域節能減排等綠色金融市場發展。