摘 要：在綠色經(jīng)濟和碳金融的背景下，綠色信貸規(guī)模不斷擴大，對商業(yè)銀行的經(jīng)營績效產(chǎn)生較大影響。本文基于2010年-2020年間12家不同規(guī)模的商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)，首先通過因子分析法得出商業(yè)銀行經(jīng)營績效的評價;然后使用面板數(shù)據(jù)模型，運用實證分析了綠色信貸對銀行經(jīng)營績效的影響。在短期，綠色信貸通過成本機制對銀行經(jīng)營績效產(chǎn)生負面影響，但在長期綠色信貸的風險機制和聲譽機制對經(jīng)營績效產(chǎn)生正面影響，其短期內效果不顯著。

關鍵詞：綠色信貸;經(jīng)營績效;因子分析法;面板數(shù)據(jù)模型

一、引言

在綠色經(jīng)濟和碳金融的背景下，綠色信貸業(yè)務快速發(fā)展，一系列國家政策的出臺也為其提供了支持作用。2007年，中國環(huán)保部、中國人民銀行和原銀監(jiān)會聯(lián)合推動了國家綠色信貸政策的出臺，共同發(fā)布了《關于落實環(huán)境保護政策法規(guī)防范信貸風險的意見》。2016年，《關于構建綠色金融體系的指導意見》的印發(fā)標志著中國綠色金融政策體系不斷完善。

為了探究綠色信貸與商業(yè)銀行經(jīng)營績效的關系，本文將從文獻綜述、商業(yè)銀行經(jīng)營績效評價體系、綠色信貸對商業(yè)銀行的經(jīng)營績效的影響機制及實證分析展開研究，并結合實證結果給出對策建議。

二、文獻綜述

國內對商業(yè)銀行經(jīng)營績效評價的研究起步較晚，趙紅梅（2004）針對國內銀行存在的弊端，引入平衡計分卡方法，并認為不同銀行建立的BSC在形式和內容上都不會完全相同;韓明和謝赤（2009）概括了國內外商業(yè)銀行績效評價的發(fā)展經(jīng)歷，并分析了目前國內商業(yè)銀行經(jīng)營績效評價的不足之處。虞茜（2011）運用主成分分析法研究了我國17家銀行的經(jīng)營績效。

在國內，綠色信貸對商業(yè)銀行經(jīng)營績效影響的研究在2007年及其之后開始增多。何凌云和吳晨（2017）提出綠色信貸內外政策的實施都有利于增強銀行競爭力，且兩種政策綜合作用大于單一政策。孫光林等（2017）得出在經(jīng)濟轉型和產(chǎn)能過剩的大背景下，發(fā)展綠色信貸能夠降低商業(yè)銀行信貸風險。唐亞蘭（2019）認為綠色信貸在短期內不利于提高盈利水平，但長期會促進銀行發(fā)展。龔玉霞（2018）、張宇（2020）、孫紅梅（2021）等學者也從多角度探討了綠色信貸和商業(yè)銀行經(jīng)營績效的關系。

首先，在研究對象上，現(xiàn)有文獻較多地分析了股份制銀行和國有銀行，缺乏對城市商業(yè)銀行的研究。其次，在研究方法上，由于選擇變量和方法的不同，定性研究所得的結果不一致。最后，在指標選取上，經(jīng)營績效是對商業(yè)銀行多方面的評價，實證分析的文章中大多使用“ROA”代替經(jīng)營績效，指標選取不全面。

三、我國商業(yè)銀行經(jīng)營績效評價體系

1.樣本選取與數(shù)據(jù)來源

目前我國共有44家上市銀行，由于部分商業(yè)銀行對綠色信貸的披露不完全且業(yè)務開始時間較晚，因此本文從上市銀行中挑選了數(shù)據(jù)披露較完全的12家商業(yè)銀行作為研究對象。本文所有數(shù)據(jù)均來自Wind數(shù)據(jù)庫以及各銀行社會責任報告的手工整理。

2.指標選取

駱駝評價體系涉及方面廣泛，可以全面客觀地反映商業(yè)銀行經(jīng)營狀況。

3.建立經(jīng)營績效評價模型

（1） 數(shù)據(jù)預處理

為了保證數(shù)據(jù)的完整性，本文通過線性擬合來填充數(shù)據(jù)缺失部分。

（2） 有效性檢驗

采用 KMO 和 Bartlett檢驗方法對數(shù)據(jù)的有效性進行檢驗，以觀察該分析的適應性。Bartlett統(tǒng)計量的值為0.001，其小于臨界值0.01;KMO取值范圍為0-1之間，數(shù)值越大越適合做因子分析，KMO值為0.637，其大于0.5，因此該組數(shù)據(jù)可以進行因子分析。

（3） 解釋的總方差及旋轉因子載荷矩陣

由于要求特征值大于1，所以模型中可以提取兩個公共因子，它們共同解釋了77.582%的原始變量信息。其中，第一個公共因子和第二個公共因子分別解釋了52.4%和25.182%的原始變量信息。旋轉后，累計方差解釋不變，仍舊為77.582%。旋轉后的因子載荷表明，x1、x3和x5在第一個公因子上的載荷絕對值最高，因此第一個公因子包含x1、x3和x5，記作“F1”;x2和x4在第二個公因子的載荷絕對值最高，因此第二個公因子包含x2和x4，記作“F2”。

（4） 成分得分系數(shù)矩陣

基于成分得分系數(shù)矩陣，計算得出各公共因子得分的系數(shù)表達式：

F1=0.294x1+0.108x2-0.318x3+0.257x4+0.074x5

F2=0.021x1+0.537x2-0.141x3-0.101x4+0.499x5

由旋轉后的解釋方差表對各個公共因子進行賦值權重，計算得出商業(yè)銀行經(jīng)營績效的最終表達式：

F=0.587F1+0.413F2

四、綠色信貸對商業(yè)銀行經(jīng)營績效的影響機制

1.成本機制

銀行增加綠色信貸余額，會增加項目審核成本、人才培養(yǎng)成本和資金轉移成本。首先，銀行開展綠色信貸業(yè)務，需要對企業(yè)的貸款項目進行審核，由于信息披露不完全，各銀行和政府部門之間在信息分享上有鴻溝，銀行在對項目進行環(huán)境風險審核時可能遇到障礙，審核成本較高。其次，與一般貸款相比，綠色信貸有特別之處，在前期審核、中期放貸、后期管理中，需要環(huán)境與金融交叉型人才來實施業(yè)務，人才雇傭和培養(yǎng)成本高。最后，為了發(fā)展綠色信貸，銀行需要把貸款資金從污染企業(yè)項目轉移到環(huán)保企業(yè)項目，貸款轉移成本較高，貸款銜接不當容易出現(xiàn)資金限制和浪費現(xiàn)象。綜上所述，綠色信貸會增加銀行的經(jīng)營成本，減少利息收入，降低其凈資產(chǎn)收益率。

2.風險機制

在發(fā)展綠色金融和促進經(jīng)濟結構調整的大背景下，銀行開展綠色信貸業(yè)務，對環(huán)保企業(yè)實施優(yōu)惠性的低利率，對污染企業(yè)實施懲罰性的高利率，正向引導了社會資金的流向，促進產(chǎn)業(yè)結構調整和升級。同時，產(chǎn)業(yè)結構調整也會反向優(yōu)化銀行貸款結構，享受綠色信貸優(yōu)惠的大多是環(huán)境友好型的企業(yè)或項目，其符合國家發(fā)展規(guī)劃，具有較好的發(fā)展前景，貸款違約風險較低，所以放貸給環(huán)保企業(yè)間接地降低了銀行的不良貸款率，使得其遠低于其他貸款。因此，銀行開展綠色信貸業(yè)務可以降低信貸風險，優(yōu)化貸款結構。

3.聲譽機制

發(fā)展綠色信貸，保護生態(tài)環(huán)境，是商業(yè)銀行積極承擔社會責任的體現(xiàn)。此舉有利于樹立銀行良好的社會形象，形成品牌效應，提升銀行的競爭力。聲譽作為銀行一項重要的無形資產(chǎn)，會直接影響客戶對銀行的態(tài)度。一個擁有良好聲譽的銀行，客戶往往對其有較高的信心，其業(yè)務規(guī)模和市場范圍也會隨之擴大，發(fā)生擠兌風險的可能性也減小;同時，社會公眾會提高對該銀行的好感度，有利于該銀行股票流通速度增快、市場價值提高。因此，綠色信貸業(yè)務使得銀行具有較好的名譽，競爭力不斷增強。

五、綠色信貸對商業(yè)銀行經(jīng)營績效的實證分析

1.變量選取

2.構建面板數(shù)據(jù)模型

（1） 數(shù)據(jù)預處理

在構建的指標體系中存在著數(shù)值型指標，無法與比率類指標直接進行比較。因此，本文對指標體系中的綠色信貸余額、存款總額和貸款總額三個數(shù)值型指標進行取對數(shù)的預處理。

（2） 單位根檢驗

在對面板數(shù)據(jù)進行建模分析之前，首先要進行單位根檢驗。結合指標數(shù)據(jù)的情況，決定采用 LLC與 ADF 這兩種檢驗方法對各個變量進行檢驗。經(jīng)營績效指標、綠色信貸余額等 6個指標的P值均小于0.05，即為平穩(wěn)序列，因而該估計具有有效性。

（3） 模型選擇

為了確定面板數(shù)據(jù)模型，我們使用F統(tǒng)計量和豪斯曼統(tǒng)計量進行檢驗。豪斯曼檢驗P值為0.0037，小于0.05，故接受備擇假設，選擇固定效應影響類面板數(shù)據(jù)模型。在F檢驗中，F(xiàn)=6.8410 > F（7，115），拒絕原假設，應選擇個體固定效應面板數(shù)據(jù)模型。

綜上所述，本文將選取個體固定效應面板數(shù)據(jù)模型進行回歸分析。個體固定效應面板數(shù)據(jù)模型如下：

BPit=αi+β1GCQit+β2PCit+β3TDit+β4TLit+β5NIIit+μit

（4） 回歸結果

由回歸結果可以看出：所有變量的P值大多都小于0.05，R2為0.82，模型回歸效果較好，且具有較高的擬合度。在95%的置信水平下銀行經(jīng)營績效與綠色信貸、撥備覆蓋率、貸款總量和存款總量呈負相關，與非利息收入占比呈正相關。綠色信貸的系數(shù)為-0.058426，表明每增加一單位的綠色信貸，銀行的經(jīng)營績效將會減少0.058426單位。雖然兩者呈負相關，但是系數(shù)絕對值較小，影響效果不是很顯著。

回歸結果的具體分析如下：首先，銀行開展綠色信貸業(yè)務成本較高，對企業(yè)項目進行環(huán)境風險審核程序繁瑣，且需要相關專業(yè)人才，開支大;其次，綠色信貸利率相較于一般貸款，利率較低，銀行直接收益較少;而且大多數(shù)銀行目前在發(fā)放綠色信貸時，為了響應國家政策，承擔社會責任，較少考慮效率問題，所以導致綠色信貸板塊收益較低;最后，風險機制和聲譽機制在長期可發(fā)揮產(chǎn)業(yè)結構調整和銀行聲譽提高的效果，但是綠色信貸業(yè)務開始時間較晚，近幾年貸款量才逐漸增多，所以從短期來看風險機制和聲譽機制對商業(yè)銀行經(jīng)營績效影響不顯著。

六、對策建議

為激勵我國商業(yè)銀行積極開展綠色信貸業(yè)務，促進綠色金融快速發(fā)展，提出以下建議：

政府角度：（1） 政府應該加強對綠色信貸的支持力度，給予開展綠色信貸業(yè)務的銀行稅收優(yōu)惠，實施相關業(yè)務的貼息政策，降低銀行貸款資金成本，提高銀行利潤率。（2） 中央銀行可以給予商業(yè)銀行相關激勵，比如規(guī)定綠色信貸為再貸款的合格抵押品，提高對綠色信貸的承認度，增加商業(yè)銀行可貸資金量，鼓勵商業(yè)銀行發(fā)放綠色信貸。（3） 政府應完善綠色信貸信息披露制定，縮減銀行風險審核成本;信息不對稱是造成銀行成本提高的一個重要原因，政府應加強相關企業(yè)的綠色項目的信息披露，減少銀行搜集信息的阻礙，進而減低銀行成本。

商業(yè)銀行角度：（1） 銀行需要改變觀念，在承擔社會責任的同時，追求經(jīng)營效率;進行情景分析，建立貸款審查和監(jiān)督機制，降低綠色信貸風險。（2） 銀行需要豐富綠色信貸產(chǎn)品，仔細分析現(xiàn)有產(chǎn)品的特征與質量，針對不同的市場及客戶對已有產(chǎn)品的質量加以改善，在現(xiàn)有產(chǎn)品的基礎上，不斷開發(fā)具有吸引力的新產(chǎn)品。（3） 銀行需要培養(yǎng)環(huán)境與金融交叉型人才，隨著綠色金融的發(fā)展，綠色信貸規(guī)模不斷增大將是未來銀行業(yè)的一個發(fā)展趨勢，銀行需要抓住時機，提前做好人才儲備。

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作者簡介：白楊楊（1980- ），女，漢族，河北邯鄲人，河北大學經(jīng)濟學院