藍秋霞

（首都經(jīng)濟貿(mào)易大學 北京 100026）

我國將力爭于2030 年前實現(xiàn)碳達峰，在2060 年前實現(xiàn)碳中和?！笆奈濉币?guī)劃提出“雙循環(huán)”新發(fā)展格局下，綠色金融支持人與自然和諧共生的綠色發(fā)展的主體任務。信貸是企業(yè)重要的融資工具，為引導資金從高能耗、高污染的企業(yè)退出，進入綠色產(chǎn)業(yè)，商業(yè)銀行綠色信貸起到了重大作用。我國綠色信貸發(fā)展取得了很大進步，2020 年末，21 家銀行綠色信貸余額11.6 萬億元。在國家綠色信貸政策的大力推動下，江蘇省各商業(yè)銀行相繼出臺綠色信貸相關產(chǎn)品，積極響應國家綠色發(fā)展號召。

一、江蘇省商業(yè)銀行綠色信貸產(chǎn)品情況

綠色信貸又稱為綠色貸款，指金融機構為支持環(huán)境改善、應對氣候變化和資源節(jié)約高效利用等經(jīng)濟活動，發(fā)放給企（事）業(yè)法人、國家規(guī)定可以作為借款人的其他組織或個人，用于投向節(jié)能環(huán)保、清潔生產(chǎn)、清潔能源、生態(tài)環(huán)境、基礎設施綠色升級和綠色服務等領域的貸款。近年來，江蘇省商業(yè)銀行在綠色信貸產(chǎn)品創(chuàng)新方面取得了一定進展。各家商業(yè)銀行積極推出符合自身特色的綠色信貸產(chǎn)品，科學配置信貸資源，兼顧經(jīng)濟效益與社會責任。例如，國家開發(fā)銀行支持長江大保護、綠色交通、清潔能源、生態(tài)農(nóng)業(yè)、生態(tài)修復、污水垃圾和危廢處理、南水北調(diào)等中長期貸款，農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行推出“林業(yè)資源開發(fā)與保護貸款”“水利建設貸款”，工商銀行推出排污權質(zhì)押貸款、股權融資、產(chǎn)業(yè)基金等。部分銀行除提供綠色信貸基礎產(chǎn)品，如林業(yè)資源開發(fā)與保護貸款、水利建設貸款、光伏發(fā)電項目貸款等，還針對綠色經(jīng)濟新興領域提供量身定制的信貸產(chǎn)品，如合同能源管理貸款、排污權質(zhì)押貸款、碳交易預付賬款融資等，為綠色產(chǎn)業(yè)提供全方位服務。

二、綠色信貸對江蘇省商業(yè)銀行經(jīng)營績效影響分析

（一）樣本和數(shù)據(jù)來源

本文向江蘇省開展綠色信貸業(yè)務的商業(yè)銀行發(fā)放調(diào)查問卷，選取數(shù)據(jù)較全的31 家商業(yè)銀行2019—2021 年12 個季度的樣本數(shù)據(jù)，并將樣本分為大型銀行、股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行三部分。商業(yè)銀行財務指標計算的原始數(shù)據(jù)，來自商業(yè)銀行的財務報表。

（二）變量選取與數(shù)據(jù)處理

1.被解釋變量

商業(yè)銀行經(jīng)營除了強調(diào)盈利性以外，還強調(diào)資產(chǎn)的安全性。因此，針對商業(yè)銀行經(jīng)營績效情況，本文從盈利性和安全性兩個方面進行評價，選取凈資產(chǎn)收益率（ROE）作為衡量商業(yè)銀行盈利能力的指標，體現(xiàn)商業(yè)銀行資本利用效率，選取不良貸款率（PL）作為衡量商業(yè)銀行資產(chǎn)質(zhì)量的指標。一般來說，不良貸款率越高，貸款收回的可能性越小，凈資產(chǎn)收益率越低。各指標的具體計算公式如下。

其中，NOPAT為其稅后凈利潤，OE為所有者權益。

不良貸款率計算的是五類貸款中后三類貸款占總貸款的比例，其中，PL1、PL2、PL3 分別表示次級貸款、可疑貸款和損失貸款，TL表示總貸款余額。

2.解釋變量

綠色信貸規(guī)模（GC），根據(jù)調(diào)查問卷中商業(yè)銀行填報的綠色貸款余額來衡量。

3.控制變量

本文選取銀行的內(nèi)部因素作為控制變量，包括貸款總額（LC）、不良貸款率（PL）、資產(chǎn)總額（AT）、存貸比（CDB）。其中，貸款是銀行盈利的主要渠道，假定貸款規(guī)模越大，盈利能力越強；不良貸款率反映信貸資產(chǎn)質(zhì)量，影響貸款數(shù)額，進而影響銀行的盈利能力；資產(chǎn)總額則是反映銀行經(jīng)營規(guī)模大小的變量，會對不良貸款率產(chǎn)生影響；存貸比（CDB）為貸款總額與存款總額的比值，反映銀行流動性狀況。其中，綠色信貸規(guī)模、貸款總額和資產(chǎn)總額都是水平量，為降低變量的非平穩(wěn)性，更好地解釋模型，本文對這三個變量取自然對數(shù)的處理。

表1 本文的變量解釋及變量名稱

（三）研究假設

基于上文的分析，本文提出如下假設。

假設1：綠色信貸業(yè)務對商業(yè)銀行的凈資產(chǎn)收益率有正向效應；

假設2：綠色信貸業(yè)務對商業(yè)銀行的不良貸款率有負向效應。

（四）模型構建

本文選用面板數(shù)據(jù)模型進行實證分析，設定模型一如下：

其中，被解釋變量是ROE，解釋變量是GC 和GC2，控制變量是PL、CDB、LC、TA，i為公司變量，t變量為時間變量。

設定模型二如下:

其中，被解釋變量是PL，解釋變量為GC 和GC2，控制變量為LC、TA。

（五）實證結果分析

1.變量描述性統(tǒng)計。本文分別對各個變量的樣本量、均值、標準差、最小值、最大值進行描述性統(tǒng)計。

表2 變量描述性統(tǒng)計——總體樣本

表3 變量描述性統(tǒng)計——股份制銀行

表4 變量描述性統(tǒng)計——大型銀行

表5 變量描述性統(tǒng)計——城市商業(yè)銀行

2.單位根檢驗。由于采用面板數(shù)據(jù)回歸，所以對數(shù)據(jù)進行LLC、ADF 和PP 檢驗，檢驗結果如表6 所示。從結果來看，LLC 檢驗中，各個指標的原序列并不全部平穩(wěn)，然后對其差分之后的序列進行檢驗，結果均顯著，說明變量為一階差分序列。而ADF 和PP 檢驗結果顯示，在原序列的情況下，各個指標P 值均通過平穩(wěn)性檢驗，說明數(shù)據(jù)指標是平穩(wěn)的，為o階單整序列，平穩(wěn)性檢驗結果通過，可以展開協(xié)整檢驗。

表6 單位根檢驗結果

3.KAO 檢驗結果。本文對兩個模型進行了協(xié)整檢驗，檢驗的方法為KAO檢驗。

從表7 的結果來看，最后的T 檢驗統(tǒng)計量為-15.0787，其對應的P值為0.0000，說明該序列協(xié)整檢驗通過，可以展開實證分析。

表7 模型一KAO檢驗結果

表8 模型二KAO檢驗結果

模型二協(xié)整檢驗最后的結果，調(diào)整后的DF 檢驗結果統(tǒng)計量為-2.9854，對應的P 值為0.0014，說明檢驗通過，可以展開實證分析。

4.回歸結果分析。實證檢驗通過，下面對其進行回歸，線性和非線性回歸結果如表9和表10。

表9 模型一回歸結果

表10 模型二回歸結果

Standard errors in parentheses***p＜0.01,**p＜0.05,*p＜0.1

從表9 的結果來看，整體樣本中GC 與ROE 之間不存在顯著的相關性，非線性檢驗結果同樣不顯著，表明江蘇省商業(yè)銀行開展綠色信貸業(yè)務總體上尚未給銀行帶來直接的收益，對盈利能力的拉動效應較弱。在分類樣本中，股份制銀行的GC與ROE之間不存在顯著的相關性，線性檢驗不通過，而GC的系數(shù)為0.00103為正，GC的平方項GC2的系數(shù)顯著為負，說明GC與ROE之間存在倒U型關系，結果通過非線性檢驗。大型銀行不論是線性回歸和非線性回歸結果均不顯著。城商行回歸結果為0.000117，說明GC與ROE之間存在著顯著的正相關，說明綠色信貸政策與城商行ROE之間存在著顯著的線性正相關，假設1在城市商業(yè)銀行樣本中得到支持。

進一步開展模型二的回歸，模型二的線性和非線性回歸結果如表10。

結果表明，GC 與PL 之間存在著顯著的正相關，GC 與PL的相關系數(shù)為0.134，顯著為正，GC2 與PL 的相關系數(shù)為-0.0087，顯著為負，說明非線性檢驗通過，表明綠色信貸政策與不良貸款率之間存在倒U 型關系。在分類樣本中，GC 與PL 之間不存在顯著的線性關系，GC 與PL 之間存在著顯著的非線性關系，說明GC和PL在股份制銀行中存在倒U型關系。GC 與PL 之間存在著顯著的正線性相關，GC 與PL 之間存在著顯著的倒U型關系。GC與PL之間存在著顯著的正線性相關，GC 與PL 之間存在著顯著的倒U 型關系。從整體的模型二的結果來看，所有的銀行均存在倒U 型關系，說明其之間存在一定的同質(zhì)性，銀行之間的差異不太明顯。這表明當綠色信貸規(guī)模較低時，不良貸款率會隨綠色信貸規(guī)模擴大而增加，但綠色信貸規(guī)模達到臨界值時會產(chǎn)生規(guī)模效應，綠色信貸規(guī)模對不良貸款率起反作用，開始改善銀行的資產(chǎn)質(zhì)量。

5.實證結果。實證結果表明，整體樣本中綠色信貸與凈資產(chǎn)收益率之間不存在顯著的相關性，非線性檢驗結果同樣不顯著，表明江蘇省商業(yè)銀行開展綠色信貸業(yè)務總體上尚未給銀行帶來直接的收益，對盈利能力的拉動效應較弱。而在分類樣本中，城市商業(yè)銀行的綠色信貸與凈資產(chǎn)收益率之間存在顯著的正相關，表明城市商業(yè)銀行開展綠色信貸業(yè)務顯著提升其盈利水平，在綠色信貸領域取得一定的競爭優(yōu)勢。整體樣本中，綠色信貸與不良貸款率之間存在倒U 型關系。在分類樣本中，大型銀行、股份制銀行、城市商業(yè)銀行的綠色信貸與不良貸款率均存在倒U 型關系，說明各類銀行存在一定的同質(zhì)性。當綠色信貸規(guī)模較低時，不良貸款率會隨綠色信貸規(guī)模擴大而增加，但當綠色信貸規(guī)模達到臨界值時產(chǎn)生規(guī)模效應，綠色信貸規(guī)模對不良貸款率起反作用，開始改善銀行的資產(chǎn)質(zhì)量。

三、政策建議

（一）提升商業(yè)銀行開展綠色信貸重要性的認識

江蘇省商業(yè)銀行開展綠色信貸對提升財務績效的積極影響尚不顯著，但在碳達峰和碳中和目標下，金融推進低碳綠色發(fā)展大有可為，綠色信貸必然成為商業(yè)銀行新的利潤增長點，且綠色信貸達到臨界值時產(chǎn)生規(guī)模效應，將有助于改善銀行資產(chǎn)質(zhì)量。商業(yè)銀行要正確認識發(fā)展綠色信貸的重要意義，積極尋找綠色經(jīng)濟發(fā)展機遇，加強綠色信貸體系建設，創(chuàng)新綠色信貸產(chǎn)品，充分收獲綠色信貸帶來的經(jīng)濟效益。

（二）積極構建綠色信貸激勵機制

實證表明，江蘇省規(guī)模較小的城市商業(yè)銀行開展綠色信貸，對其財務績效有更顯著的積極作用。但在實際中，規(guī)模較大銀行的綠色信貸投放力度更大，而規(guī)模較小銀行綠色信貸的發(fā)展水平則普遍很低。主要原因是中小銀行資源相對有限，無法投入充足的人力、物力、財力，來保障綠色信貸業(yè)務的順利開展，因此要強化對商業(yè)銀行尤其是中小銀行發(fā)展綠色信貸的政策激勵，適當采取對綠色項目貼息、稅收優(yōu)惠和擔保等措施，分散和降低中小銀行開展綠色信貸的風險和成本，引導資金流向綠色領域。

（三）建立綠色信息披露和信息共享機制

目前，商業(yè)銀行、企業(yè)與政府環(huán)保部門三者之間的綠色信息共享平臺和信息互通機制建設仍存在不足。相關部門應著力建立健全綠色信息共享平臺，增強綠色信息的可獲得性，使環(huán)保部門采集的與綠色金融相關的信息，能及時準確地應用到商業(yè)銀行的信貸決策中。