綠色金融政策對商業銀行流動性囤積的影響

王遠平,母從明,石佳欣

(1.山西財經大學 金融學院,太原 030006;2.湖南大學 金融與統計學院,長沙 410006;3.西南財經大學 金融學院,成都 611130)

我國明確提出2030年“碳達峰”和2060年“碳中和”的戰略目標,作為雙碳目標的重要依托,綠色金融將持續為“3060”目標的實現貢獻金融助力。我國是全球范圍內綠色金融政策體系建設的倡議者與生力軍,綠色金融體系建設發軔于2015年中共中央國務院印發的《生態文明體制改革總體方案》,該方案正式提出綠色金融體系建設的總體目標,各級商業銀行紛紛響應,建立銀行內部綠色金融業務機制。隨后幾年,各項關于綠色金融政策體系建設的指導意見及綠色金融發展的規劃應運而生,我國的綠色金融也逐漸步入穩定發展快車道。

綠色金融政策會作用于銀行的資源配置,如商業銀行考慮到綠色金融政策對其盈利能力產生的正向效應及綠色金融本身的公益屬性,將減少對流動性資產的配置以增加信貸投放,從而加強商業銀行流動性供給的核心功能;反之,商業銀行也可能出于信息不對稱、環保項目投資回收期長、風險管理等目的進行流動性囤積,從而縮小信貸規模、減少流動性供給,增加實體經濟的流動性壓力。綠色金融政策是否會影響我國商業銀行的流動性囤積水平?其影響機理是什么?在發展綠色金融背景下,商業銀行能否兼顧社會責任履行和流動性創造職能發揮?對于上述問題的研究不僅有利于探究綠色金融政策對我國商業銀行流動性囤積行為的微觀傳導機制,豐富關于宏觀綠色金融政策向商業銀行微觀行為傳導的理論研究,同時對提高綠色金融政策的執行效率,實現綠色金融可持續發展,充分發揮金融服務實體經濟的功能,具有極大參考價值。

本文選取85家中國商業銀行2010—2021年的樣本數據,利用傾向評分匹配-雙重差分法(PSM-DID),分析綠色金融政策與商業銀行流動性囤積之間的關系。在此基礎上,引入市場勢力作為中介變量,對綠色金融政策的中介作用機制進行檢驗。研究發現,商業銀行有效實施綠色金融政策可以增強銀行聲譽,提升銀行市場勢力,從而對商業銀行流動性囤積水平施加負向影響。本文的研究結論可以為商業銀行著眼于金融服務實體經濟、合理配置資源及優化流動性供給提供有效借鑒。

本文產生的創新和邊際貢獻如下:一是研究視角基于商業銀行能否兼顧社會責任履行和流動性創造職能發揮,從綠色金融是否會削弱商業銀行服務于實體經濟功能的角度,探討綠色金融對商業銀行流動性囤積水平的影響;二是挖掘了綠色金融政策對商業銀行流動性囤積的微觀影響機理,發現市場勢力在二者的關系中起到了橋梁紐帶作用,深化了對綠色金融政策如何作用于商業銀行流動性管理行為的理解;三是拓展了綠色金融政策與商業銀行流動性囤積方面的研究。

一、文獻回顧與研究假設

(一)文獻回顧

已有關于綠色金融對商業銀行微觀行為影響的研究,主要聚焦于綠色金融對商業銀行風險承擔及經營績效的影響;而關于流動性囤積的研究,則聚焦于流動性囤積的形成動因、演化進程、影響因素及產生的經濟后果等方面。

1．綠色金融對商業銀行微觀行為的影響

作為我國碳達峰、碳中和的重要政策手段之一,綠色金融政策在協調“環境保護”與“經濟可持續發展”之間發揮了重要作用。當前,學術界針對綠色金融對商業銀行微觀行為如何影響的探討,主要圍繞商業銀行風險承擔與商業銀行經營績效兩方面展開。

綠色金融之于商業銀行風險承擔是喜是憂?目前學術界尚未達成一致,當前觀點主要分為兩大流派:一部分觀點認為綠色金融政策的有效實施可以顯著提高商業銀行風險承擔水平,增加商業銀行的風險。［1］［2］另一部分觀點則認為綠色金融政策的執行將在一定程度上降低商業銀行的風險承擔水平,如積極實施綠色信貸業務將通過“盈利”渠道及“風險”渠道負向作用于商業銀行的風險承擔水平［3］,綠色信貸規模的擴大能有效降低商業銀行不良貸款率［4］。

對于綠色金融如何影響商業銀行經營績效,學者們的研究結論是不一致的。俞歡洋［5］發現由于股份制銀行相較于國有銀行具有固定成本高、抗風險能力較弱等特點,綠色信貸將負向作用于股份制銀行的經營績效。由于綠色業務的公益性與財務績效滯后性,綠色信貸政策的實施無法及時對商業銀行財務績效產生正向推動作用［6］,綠色信貸政策對商業銀行經營績效的負向作用效果將逐年減弱［7］。也有部分學者認為綠色金融對商業銀行經營績效的影響是正向的。［8］

此外,還有學者研究了綠色金融對商業銀行成本效率的影響,如丁寧等［9］發現綠色信貸政策對商業銀行成本效率的凈效應呈現倒U形,從長期來看,綠色信貸政策將正向作用于商業銀行的成本效率。

2．商業銀行的流動性囤積

流動性囤積現象最早出現于20世紀30年代末,危機發生時政府及相關監管機構要求銀行按照存款比例增加準備金,而銀行主動以超出法定準備金的數額增加自愿性儲備。 近年來,國外學者對銀行流動性囤積展開了較為豐富的研究,部分學者對流動性囤積產生的原因及其影響因素進行了深入研究,如Kang等［10］發現企業進行現金囤積的主要動因在于經濟危機發生時的預防性動機及交易成本的高低,前者在規模較小的企業中占主導地位,后者在規模較大的企業中占主導地位。Dang &Nguyen［11］發現在不確定性面前銀行傾向持有更高的流動性,且對于規模較小、風險較高、資本狀況較差的銀行來說,不確定性與流動性囤積之間的正相關關系更為顯著。Littke &Busch［12］研究了銀行總部的融資沖擊是否會觸發位于其他區域分支機構的流動性囤積行為。此外,影響商業銀行流動性囤積的因素還包括經濟政策不確定性［13］、經濟增長率［14］、社會資本［15］等。

也有學者對流動性囤積造成的影響進行了研究,如Ma等［16］發現商業銀行會通過縮短企業貸款年限和減少長期信貸投放兩種渠道加劇上市公司投融資期限錯配。

相較之下,國內文獻對于流動性囤積行為的研究較少。萬志宏和曾剛［17］發現銀行出于交易對手風險、預防性動機及投機性動機進行流動性囤積,進而阻礙貨幣政策的流動性傳導機制。晏俊和李虹含［18］發現銀行流動性囤積行為將受到居民儲蓄傾向、外匯占款的正向沖擊與現金需求比例、宏觀經濟預警指數的反向沖擊。項后軍等［19］發現經濟增速放緩將正向作用于商業銀行的流動性囤積,與此同時銀行競爭加劇能有效減緩該正向影響。

3.文獻評述

首先,現有文獻在探討綠色金融對商業銀行微觀行為產生的影響時,主要集中于對經營績效和風險承擔方面的研究,而關于銀行流動性囤積的分析則集中在形成原因、影響因素及造成的后果方面,鮮有研究將綠色金融政策與流動性囤積聯立研究;其次,國內關于綠色金融與綠色信貸的實證研究集中于國有銀行和大型股份制銀行,而將城商行、農商行、中外合資銀行納入研究樣本的分析很少;最后,現有研究銀行流動性囤積的文獻均從金融危機、經濟增速、政策不確定性等因素出發,尚未與國家助力綠色金融建設賦能高質量發展的時代背景相結合。

(二)研究假設

隨著國家對綠色金融政策的大力扶持,各級政府通過給予財政補貼、稅收減免等多類鼓勵措施積極響應,為增加與政府合作的可能性、更多地獲得政府與人民銀行的資金支持［20］,商業銀行紛紛制定出臺信貸支持、利率優惠等激勵政策,向社會投放貸款利率遠低于其他類型貸款利率水平的綠色信貸產品。商業銀行積極開展綠色業務的行為向社會傳達了其對綠色金融政策的支持,體現了自身注重環保的社會態度;同時,公眾環保意識的提升使得市場主體也更期待與綠色聲譽良好的商業銀行展開合作,商業銀行積極投放綠色信貸、主動承擔社會責任的行為將為其贏得更多的綠色客戶資源。［21］根據信號傳遞理論,銀行在執行綠色金融政策過程中釋放的綠色信息可以有效減少綠色投資者與商業銀行之間的信息不對稱,這對銀行在降低籌資成本、緩解銀行融資約束等方面大有裨益,提升了商業銀行投放綠色信貸的主觀能動性,為其高效率的流動性創造構建了良好的外部環境。［22］考慮到綠色信貸所引發的多類政策傾斜及社會正面反響,商業銀行將不斷擴大綠色信貸規模以搶占政策先機,實現活期存款等流動負債轉向綠色信貸等非流動資產,銀行內部流動性囤積也隨之減少。

綠色轉型背景下“兩高一剩”企業面臨的財務風險、經營風險等各類風險持續放大,貸款違約率也隨之上升,并且綠色信貸政策要求商業銀行在投放貸款時對環保企業予以傾斜,并限制對環境污染型企業的信貸投放規模,政策的執行使得商業銀行的資金更多地流向環保型企業,抑制不良貸款率的攀升,資產質量獲得顯著提升,流動性短缺發生的可能性也隨之下降。環保政策的指引為綠色新興產業市場創造了巨大的發展空間,相關產業的綠色融資需求顯著上升,為商業銀行信貸業務發展帶來了新的盈利機會,在提升銀行財務績效的同時有助于分散銀行的經營風險,從而降低不良貸款率［23］,降低了商業銀行由于擔心交易對手風險而產生流動性囤積行為的可能性,使商業銀行更有信心擴大信貸投放規模,充分釋放流動性。

此外,綠色金融體系建設過程中,監管機構針對信息披露、風險控制、流程管理等內容進行了嚴格的規定,同時相關媒體關于商業銀行綠色金融實施的報道也不斷涌現。監管機構愈發嚴格的規定與社會媒體公開報道頻率的上升提高了商業銀行經營活動的透明性,敦促管理者投放貸款時選擇更為合格的貸款人,進一步推動銀行與公眾之間形成友好合作關系,因此貸款投放率提高,商業銀行囤積流動性的可能性也隨之下降。

基于此,本文提出假設1。

H1:綠色金融政策對商業銀行流動性囤積行為具有負向影響。

綠色金融政策如何作用于商業銀行的市場勢力?可以從經濟環境、社會責任和差異化競爭三方面展開討論。一是從經濟環境視角切入:金融可持續發展理論認為金融資源屬于稀缺性社會資源,可以對包括自然資源在內的一切資源進行配置。金融資源的合理配置有助于提高經濟效率并降低金融資源天然的脆弱性,進而實現經濟社會可持續發展。作為經濟社會可持續發展的重要支撐,綠色金融政策在促進金融機構踐行社會責任、協調金融活動與保護環境的過程中意義重大,所以綠色金融政策的有效執行有利于經濟發展的良性循環,能夠有效減少系統性風險、降低金融系統的脆弱性,從而在一定程度上改善商業銀行所處的環境,提高其經營活動的穩定性。綠色金融政策的執行也在一定程度上強化了社會監督,遏制了一些銀行在謀求自身利益的過程中忽視履行社會責任的投機行為,正是由于銀行外部環境愈發規范公平,綠色項目資金投放才得以形成規模效應,助推銀行核心競爭力的有效提升。［23］二是從社會責任視角切入:商業銀行對于綠色金融政策的有效執行能夠在樹立銀行良好形象的同時加深員工的榮譽感與認同感;商業銀行積極開展資源節約型及環境友好型項目將產生客觀的未來價值并為其建立良好的聲譽,積極承擔社會責任、執行公共政策的行為也將形成商業銀行、政府、社會公眾之間的良好合作關系。三是從差異化競爭視角切入:在低碳轉型的大環境中,綠色金融體系頂層設計的逐步完善為商業銀行未來發展創造了新的機遇,牢牢把握全新投資方向的商業銀行將率先切入新興產業市場,并加快推進綠色金融產品創新,以此拓展全新的客戶群體以及資產負債的渠道,在當前同質化競爭嚴重的市場環境中形成差異化競爭優勢。［24］由此可以推斷,與未執行綠色金融政策的商業銀行相比,有效實施相關政策的商業銀行更容易實現穩健經營,通過形成品牌效應與產品差異化效果構建獨特的競爭優勢,以此提高商業銀行的市場勢力。

根據Keeley［25］的“特許權價值范式”可知:擁有較大市場勢力的商業銀行具有較小的風險,故其批發融資的成本相對較低。Cocco等［26］也指出某種程度上商業銀行的市場勢力與其議價能力呈正相關關系,即在市場中占據主導地位的商業銀行進行融資時支付的利率更低。由此可知,當市場支配力較強時,商業銀行進入融資市場面臨的金融摩擦更小,從而能夠獲得更具優勢的融資機會,故其可以承受較低的流動性持有。而商業銀行一旦在融資市場上積聚了足夠大的市場勢力,就會希望通過利用低收益的資產流動性換取更高的預期資產回報,因此商業銀行將更加積極地向高風險借款人提供貸款以提高貸款市場份額。總的來說,擁有較高市場勢力的商業銀行對流動性資產的投資較少,而對高風險、高收益資產的投資較多。

綜上,綠色金融政策主要通過提升市場勢力進而減少銀行的流動性囤積,提出研究假設2。

H2:綠色金融政策通過市場勢力傳導機制對商業銀行流動性囤積施加負向影響。

二、研究設計

(一)數據來源與樣本選擇

本文采用我國商業銀行在2010年至2021年的微觀面板數據作為研究樣本,對樣本進行初步數據清洗與處理:一是剔除存在大量缺失數據的樣本,保留至少有6年及以上觀測值的數據;二是對少量缺失數據進行線性插補;三是對數據整體進行1%的縮尾處理。通過初步處理,本文篩選出85家商業銀行,依據PSM-DID方法的要求,按照各個商業銀行是否在公開年報中有效披露綠色業務數據,將85家商業銀行劃分為26家實驗組與59家對照組,其中實驗組為有效披露綠色業務數據的商業銀行,對照組為未披露綠色業務數據的商業銀行。(1)限于篇幅,具體分類結果備索。本文所采用的數據來自于BankFocus數據庫及手工整理。

(二)指標構建與變量說明

1．流動性囤積的構建

Berger等［13］提出一種更為全面科學的方式對流動性囤積進行測度:基于資產負債表及表外項目,按照流動性高低對資產端科目、負債端科目以及表外項目進行分組,根據是否有助于增加或減少商業銀行的流動性囤積分別對上述科目設置權重為+0.5和-0.5,分別計算資產端流動性囤積、負債端流動性囤積及表外項目端流動性囤積,匯總結果即為商業銀行的流動性囤積總量。銀行可以通過持有現金、有價證券等流動性資產以及表外項目中與其擁有相似特征的衍生工具進行流動性囤積,同時可以通過吸收存款等方式增加流動性負債以囤積流動性,故將流動性資產、流動性負債及流動性表外項目的權重設置為+0.5,即每增加一單位該項目,銀行則增加一單位流動性囤積;與之相反,銀行也可以通過出售非流動資產(如各種類型的長期貸款)或者與之具有類似特征的表外項目(如貸款承諾及擔保)囤積流動性,故將非流動性資產及非流動性表外項目的權重設置為-0.5,即每減少一單位該項目,銀行則增加一單位流動性囤積;由于非流動性負債無法用于進行流動性囤積,故對流動性囤積進行測度時不考慮該項目。

本文參考Berger等［13］關于流動性囤積的構建方法,在此基礎上結合我國會計準則及BankFocus數據庫提供的科目內容對其原始科目進行適當改動,具體科目劃分內容及權重如表1所示。

表1 流動性囤積科目劃分

進行上述計算后,將各個流動性囤積指標除以總資產進行標準化處理,標準化處理后的結果即為本文所用的流動性囤積數據。

2．市場勢力的構建

對市場勢力進行測量時,不僅要考慮能夠反映商業銀行面臨的競爭強度,而且要包含商業銀行的內部微觀信息及變化特征,因此,為了更全面地考察商業銀行的微觀競爭行為,本文借鑒楊天宇和鐘宇平［27］、唐文進等［28］的研究方法,選取勒納指數對商業銀行的市場勢力進行衡量(2)限于篇幅,具體計算過程備索。。

3．其他變量

考慮到商業銀行針對盈利目標、經營狀況、清償能力、流動性水平等方面的要求,借鑒項后軍等［19］、丁寧等［9］,確定了如下協變量及控制變量:貸款規模Loanri,t、非利息收入占比NIRi,t、撥備覆蓋率LPRi,t、財務杠桿LEVi,t、平均資產收益率ROAAi,t、銀行資本BankCapitali,t、流動水平LiquidityRatioi,t、存貸比例LDRi,t、銀行規模InAssetsi,t及盈利能力ROAAavei,t。相關變量的符號表示與計算方法詳見表2。

表2 變量的符號表示及計算方法

(三)實證模型構建

在使用雙重差分法(DID)時,要求政策沖擊是外生變量,而作為政府主導的綠色金融政策,卻在一定程度上更符合市場化行為的特征,比如,當不同商業銀行在所有權性質、資產規模、財務績效等方面有所差異時,他們在政策執行與否、執行效率等方面也有所不同,譬如國有制銀行代表了國家意志,在綠色金融政策頒布伊始便迅速落地相關要求。由此可見,影響綠色金融政策執行的因素同時也可能作用于被解釋變量——流動性囤積,內生性的存在不容忽視。因此,本文在使用雙重差分法對政策凈效應進行估計之前,先行引入傾向評分匹配(PSM),盡可能地規避遺漏重要解釋變量、樣本選擇偏差等原因造成的內生性問題。

實施PSM的具體思路為:本文選取貸款規模Loanri,t、非利息收入占比NIRi,t、撥備覆蓋率LPRi,t、財務杠桿LEVi,t、平均資產收益率ROAAi,t為協變量;將有效披露綠色業務數據的商業銀行及未對綠色業務進行有效披露的銀行分別設置為實驗組與對照組,具體包含26家實驗組與59家對照組;由于實驗組與對照組樣本數量存在差距,故本文采用1∶2近鄰匹配方法對實驗組與對照組的整體數據進行可比性匹配。經過PSM處理后,我們發現實驗組與對照組的特征指標相似且可比,大大降低了實驗組與對照組之間的均值差異,滿足DID要求的平行趨勢原則;最后,刪除未參與匹配的對照組與實驗組,剩余樣本即為下述進行DID時所需要的樣本數據。

首先,建立雙重差分模型(1),以檢驗綠色金融政策對商業銀行流動性囤積的凈影響。其中,LHi,t代表商業銀行流動性囤積(包含LH_alli,t、LH_oni,t和LH_offi,t),Xi,t代表控制變量,μt為時間固定效應,ηi是個體固定效應,εi,t是隨機誤差項。對商業銀行政策執行與否設置虛擬變量Treatedi,t,實驗組Treatedi,t=1,對照組Treatedi,t=0。同時對政策出臺時間設置虛擬變量Ti,t,綠色金融政策出臺前Ti,t=0,綠色金融政策出臺后Ti,t=1,由于正式提出綠色金融體系戰略始于2015年,所以將綠色金融政策沖擊時間設置在2015年,則t<2015時,Ti,t=0,t≥2015時,Ti,t=1。考慮到模型(1)中同時引入Ti,t與Treatedi,t會產生多重共線性問題,因此本文參考Beck等［29］的方法,不再引入Treatedi,t和Ti,t,僅對二者的交互項進行引入。

LHi,t=a0+a1Treatedi,t×Ti,t+?1Xi,t+μt+ηi+εi,t

(1)

進一步,為了驗證綠色金融政策是否會通過市場勢力機制對流動性囤積產生影響,我們借鑒江艇［30］的做法建立如下模型。第一步,對交互項Treatedi,t×Ti,t與流動性囤積 LH_alli,t進行回歸,以檢驗綠色金融政策的實施是否會對商業銀行流動性囤積產生影響,如果產生影響,將會產生什么樣的影響。

LH_alli,t=a0+a1Treatedi,t×Ti,t+?1Xi,t+μt+ηi+εi,t

(2)

第二步,對交互項Treatedi,t×Ti,t與中介變量市場勢力Lerneri,t進行回歸,以檢驗綠色金融政策的實施是否會對市場勢力產生影響,如果產生影響,將會產生什么樣的影響。

Lerneri,t=β0+β1Treatedi,t×Ti,t+?2Xi,t+μt+ηi+εi,t

(3)

如果模型(2)和模型(3)的DID系數a1和β1均顯著不為0,則說明綠色金融政策會對市場勢力和流動性囤積產生顯著的直接影響效應,進一步,參照Bawazira等［31］、Berger等［13］和Nguyen等［32］的研究結論,商業銀行的市場勢力在很大程度上會影響商業銀行的流動性囤積,則以上研究結果可以表明綠色金融政策會通過市場勢力機制影響商業銀行的流動性囤積行為。

(四)描述性統計

表3詳細列出了變量的描述性統計結果,從各個變量的平均值、標準差、最小值及最大值可以看出變量數據分布較為離散,不同商業銀行之間變量差異大,會出現樣本選擇偏差問題,需要進行傾向評分匹配來有效解決此問題。

表3 描述性統計結果

三、實證結果與分析

(一)數據初步分析

1.傾向評分匹配結果分析

本文使用1∶2近鄰匹配法對實驗組與對照組的整體數據進行匹配,匹配結果如表4所示,協變量匹配后的標準誤差均大幅度下降且均小于20%;與此同時,上述協變量的t值均小于1.64。此外,從圖1可以明顯看出匹配后變量的標準差明顯小于匹配前。綜上可見,經過PSM后的樣本數據組間差異顯著縮小,符合平衡性條件,為后續DID構建堅實基礎。

圖1 匹配前后效果圖

表4 PSM結果

2.平行趨勢檢驗結果分析

DID的使用前提是滿足平行趨勢檢驗,本文以2010—2021年為檢驗區間,以2014年為基期。檢驗結果如圖2所示,在90%的置信范圍內,綠色金融政策發生前的回歸結果均不顯著,政策發生后的回歸結果基本顯著為負,這說明政策發生前對照組與實驗組平行變化,樣本通過平行趨勢檢驗。

(二)綠色金融政策效應分析

綠色金融政策會對商業銀行的流動性囤積產生影響嗎?由表5可知,綠色金融政策對商業銀行整體流動性囤積影響的凈效應顯著為負,即商業銀行有效執行綠色金融政策將降低銀行內部流動性囤積水平,H1得以驗證。

表5 綠色金融政策對流動性囤積的凈效應(3)表中括號內的數值為銀行類別-年份層面的聚類標準誤,***、** 和 * 分別表示在1%、5%和10%的顯著性水平下拒絕系數不顯著的假設,表明系數顯著。

此外,我們可以觀察到綠色金融政策對表內項目流動性囤積水平與表外項目流動性囤積水平的影響方向是不同的:同商業銀行整體流動性囤積得出的結果一致,綠色金融政策的實施將負向作用于商業銀行表內項目的流動性囤積,且其作用效果顯著;而表外項目的流動性囤積卻因綠色金融政策的執行獲得了顯著提升。在綠色金融政策實施背景下,商業銀行面臨綠色貸款項目預期收益不明朗、未來貸款需求超載等不確定情況,銀行會通過減少擔保、貸款承諾等類似表外項目,緩解綠色金融政策對商業銀行造成的流動性壓力。

(三)中介效應分析

進一步,綠色金融政策將如何作用于商業銀行的流動性囤積呢?其具體作用機制是什么?以市場勢力為中介變量的機制檢驗結果如表6所示,由第(2)列結果可以看出,在1%的顯著性水平上DID的回歸系數顯著為正,說明綠色金融政策的實施將促進商業銀行市場勢力的提升。Bawazira等［31］發現以勒納指數度量的市場勢力可以顯著促進銀行資產端及負債端的流動性創造。在某種程度上,流動性囤積與流動性創造呈現負相關關系［13］,商業銀行流動性創造的提升意味著其在資產端進行流動性囤積的可能性降低。Nguyen等［32］的研究表明,在經驗閾值之外,市場勢力的進一步增加與銀行流動性呈現負相關關系,缺乏市場勢力的銀行在銀行間市場扮演凈貸款人角色,其所持有的流動性資產更多;反之,在市場中占主導力量的銀行持有的流動性資產較少,為同業市場中的凈借款人。從以上的實驗結果中我們可以得出結論:以市場勢力為中介變量的中介機制表現顯著,即綠色金融政策的有效實施可以通過市場勢力機制減少商業銀行的流動性囤積水平,H2成立。

表6 市場勢力中介機制檢驗結果(4)表中括號內的數值為銀行類別-年份層面的聚類標準誤,***、** 和 * 分別表示在1%、5%和10%的顯著性水平下拒絕系數不顯著的假設,表明系數顯著。

(四)異質性分析

本文將樣本數據中的商業銀行按照所有權性質歸類為國有制銀行以及其他所有制銀行,國有制銀行包含央企國資控股銀行和地方國有銀行。具體回歸結果如表7所示,綠色金融政策的執行對國有制銀行的流動性囤積產生的凈影響效應為-0.0443,并且在5%的顯著性水平上顯著,而綠色金融政策對其他所有制銀行流動性囤積水平的影響效應不顯著,二者的組間差異在1%的顯著性水平上顯著。該差異的產生原因可能在于:一方面,作為我國銀行系統的中堅力量,國有制銀行在金融服務實體經濟、加快推進綠色金融系統建設以及貨幣政策執行方面肩負使命,需要源源不斷地向實體經濟輸送流動性以激發經濟活力,而非進行大量流動性囤積;另一方面,針對綠色金融政策執行產生的額外成本,如專業人才培養費用、ESG認證成本等,會對商業銀行風險承擔及盈利能力產生不利影響。與非國有制銀行相比,國有制銀行在執行綠色金融政策時受到的政府扶持力度更大,優惠政策更為傾斜,故其開展綠色金融業務的邊際成本更低,相關財務績效及風險承擔受到的影響更小,在綠色貸款投放、內控制度設計等方面的深入程度遠遠超過非國有制銀行。基于以上事實,國有制商業銀行進行流動性囤積的預防動機明顯低于其他所有制銀行,因此在綠色金融實施過程中,國有制銀行的流動性囤積水平會顯著下降。

表7 異質性檢驗結果(5)表中括號內的數值為銀行類別-年份層面的聚類標準誤,***、** 和 * 分別表示在1%、5%和10%的顯著性水平下拒絕系數不顯著的假設,表明系數顯著。

此外,本文還對綠色金融背景下商業銀行流動性囤積的地區異質性展開了分析,結果如表8所示,東部地區綠色金融政策對流動性囤積產生的凈影響效應為-0.035 3,在10%的顯著性水平上顯著,但綠色金融政策對中部地區和西部地區商業銀行流動性囤積的影響不顯著。這說明東部地區作為東西部協作與定點幫扶的排頭兵,綠色發展優勢明顯,良好的綠色發展環境使得銀行能夠充分享由綠色金融所帶來好處,因此,東部地區商業銀行的綠色金融推進力度大,可持續性強,在流動性管理方面也更為主動,能夠綜合考量綠色金融帶來的風險和收益。一方面,綠色金融收益能夠抑制商業銀行的流動性囤積行為;另一方面,綠色金融風險會驅動商業銀行的流動性囤積預防動機。對東部地區商業銀行來說,前者占優,從而降低其流動性囤積水平,以獲得更大收益。綠色金融政策對中西部地區流動性囤積影響的凈效應不顯著,一方面可能是由于中、西部地區樣本量較少;另一方面,盡管有“一帶一路”、西部大開發、中部崛起等多重政策機遇,且中西部地區綠色金融需求大,但中西部地區高污染、高耗能、產能過剩行業相對集中,綠色發展優勢還未能凸顯,綠色金融的可持續性也有待深入挖掘。因此,中西部地區的商業銀行的綠色金融實施廣度和深度都遠不及東部地區,可能未針對綠色金融業務開展積極有效的流動性管理,沒有將對綠色金融風險控制和盈利提升納入到流動性管理中,從而使綠色金融對其流動性囤積水平的影響不顯著。

表8 穩健性檢驗(6)表中括號內的數值為銀行類別-年份層面的聚類標準誤,***、** 和 * 分別表示在1%、5%和10%的顯著性水平下拒絕系數不顯著的假設,表明系數顯著。

(五)穩健性檢驗

1.反事實檢驗

固定效應只能固定無法觀測且不隨時間變化的變量,雙重差分法過程中可能未考慮跟隨時間變化的變量,并且由于控制變量的有限性,我們難以通過增加控制變量對其他所有可能造成實驗結果偏差的因素進行控制,因而我們引入安慰劑檢驗。提前政策發生時間,將2011—2014年分別人為設定為實驗組的政策發生年份,進而繼續采用DID方法進行回歸。從表8的回歸結果可以看出,從2011年開始到2014年,交互項系數均不顯著,這表明此前的2015年綠色金融政策實施產生的凈效應結果合理可靠,安慰劑檢驗通過。

另外,本文將2015年之后可能執行綠色金融政策的59家潛在銀行作為實驗組進行相同回歸。若所得結果與此前不同,則說明商業銀行流動性囤積行為的變動是由綠色金融政策的執行引發的,而非未觀測到的變量產生的結果。如表8所示,DID的回歸結果顯著為正,與前文基準回歸的結果相悖,這表明前文的估計結果是穩健的,確實反映了綠色金融政策實施的影響效果。

2.更換PSM匹配方式

由于1:4近鄰匹配在一般情況下可最小化均方誤差,因此將前文的1:2近鄰匹配調整為1:4近鄰匹配進行回歸。考慮到控制組個體較多等原因,本文繼續引入半徑匹配及核匹配,以檢驗綠色金融政策對流動性囤積的影響效應是否穩健。上述三種匹配方式在匹配后的標準誤差均小于20%,匹配效果良好。重新匹配后的樣本回歸結果如表8所示,我們發現基于三種匹配方式的DID回歸系數均顯著為負,與前文的基準回歸結果并無明顯差異,進而有效支撐了本文的研究結論。

3.剔除樣本觀測值

本文將綠色金融體系戰略的正式提出視作一項準自然實驗,雖然銀監會早在2012年就發布了《綠色信貸指引》,但2015年是正式提出綠色金融體系戰略的起始年份,因此本文將政策沖擊時間設置在2015年。考慮到實驗組銀行在2012年至2015年正式構建綠色金融的指導意見期間可能已經受到相關政策的影響,我們刪除了2012—2014年的樣本觀測值,仍然按照模型(1)進行回歸,得到如表9所示的檢驗結果,發現該結果與前文一致,有效支持了基準回歸結果。

表9 穩健性檢驗(7)表中括號內的數值為銀行類別-年份層面的聚類標準誤,***、** 和 * 分別表示在1%、5%和10%的顯著性水平下拒絕系數不顯著的假設,表明系數顯著。

4.控制變量滯后一期

本文將6個控制變量全部滯后一期,進一步按照模型(1)進行回歸,以此避免雙向固定效應可能導致的內生性問題。具體回歸結果如表9所示,DID的回歸系數依然顯著為負,說明此前的研究結論具有可靠性。

四、結論與建議

(一)研究結果

近年來,雖然綠色金融逐漸引起業界和理論界的關注,但有關綠色金融政策是否會影響商業銀行流動性囤積行為的研究還是空白。本文以我國85家商業銀行2010—2021年的數據為研究樣本,實證分析了綠色金融政策的實施對商業銀行流動性囤積的影響及其中介傳導機制。研究發現,商業銀行有效實施綠色金融政策會對其流動性囤積施加負向影響,然而,由于綠色貸款項目預期收益不明朗、未來貸款需求超載等不確定性,出于對風險和流動性管理的考慮,商業銀行會減少擔保、貸款承諾等類似表外項目來囤積流動性。進一步,通過進行中介機制檢驗,驗證了銀行通過擴大商業銀行的市場勢力,進而對流動性囤積施加負向作用。所有制異質性檢驗結果表明,綠色金融對國有制銀行流動性囤積產生了顯著的負向影響效應,盡管綠色金融的項目風險可能會驅動商業銀行的流動性囤積行為,但國有制銀行的政策執行使命以及更為傾斜的優惠政策同頻共振,其流動性囤積預防動機明顯低于其他所有制類型的銀行。本文同時進行了地區異質性檢驗,結果表明,東部地區綠色發展優勢明顯,商業銀行在風險與收益的雙重考量下,更傾向減少流動性囤積行為以提高自身收益,而綠色金融對中西部地區商業銀行的流動性囤積水平影響并不顯著,我們推斷是由于中西部地區樣本量有限以及產能過剩的歷史原因,中西部地區商業銀行的綠色金融實施程度不足,可能未能針對綠色金融業務進行及時有效的流動性管理。

(二)建議

商業銀行參與綠色金融項目,不僅是其承擔社會責任的表現,更是提升商業銀行市場勢力的有效渠道,從而進一步為減少銀行內部流動性囤積、疏通貨幣政策渠道、實現金融服務實體經濟做出貢獻。有鑒于此,本文從政府及商業銀行兩個層面提出一些建議。

1.政府層面

第一,政府應加快完善相關條例并明確企業分類標準,確保商業銀行精準識別環保企業與“兩高一剩”企業,從而更高效率地引導資金的退出與流入。第二,政府應加速建立綠色支持優惠機制以鼓勵商業銀行對環保型企業予以貸款傾斜,如降低綠色信貸的風險權重以減小綠色業務開展過程中銀行承受的資本壓力。第三,監管部門應加快推進綠色業務監督管理方法的完善,確保商業銀行開展綠色業務流程的合規性,從外部監督渠道提升商業銀行綠色業務的可持續發展能力。第四,政府應出臺相關政策加大對非國有制及中部地區商業銀行的扶持力度,鼓勵股份制銀行、城商行、農商行等商業銀行在明確自身定位的同時充分挖掘所在地域優勢,補齊短板,加快綠色金融產品創新與多元化發展。

2.商業銀行層面

第一,商業銀行應出臺新規以確保外部政策到內部治理的有效銜接,如設置優先受償權以減輕由環保項目周期較長而引發的違約風險,提升相關資產質量。第二,健全銀行內部風險管理機制,及時識別綠色金融產品可能由創新程度較高、技術尚未成熟等造成的各類風險。第三,重視對綠色業務人才的培養,并加大綠色金融產品的創新力度與研發力度,完善銀行內部綠色業務考核機制,提升商業銀行開展綠色業務的內在驅動力。