□文/ 尤嘉韻

（哈爾濱商業(yè)大學(xué) 黑龍江·哈爾濱）

［提要］ 本文基于我國(guó)19 家上市商業(yè)銀行面板數(shù)據(jù)，通過(guò)系統(tǒng)GMM 方法考察綠色信貸對(duì)上市商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響及其內(nèi)在機(jī)制，對(duì)推動(dòng)綠色信貸發(fā)展和防控商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。

引言

在我國(guó)工業(yè)化快速推進(jìn)過(guò)程中，要堅(jiān)定走高效清潔、安全和諧以及低碳循環(huán)的綠色發(fā)展道路，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展。目前，我國(guó)仍是以商業(yè)銀行為主的間接融資方式金融體系，綠色信貸政策會(huì)影響銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，并進(jìn)一步影響我國(guó)金融體系。2007年，我國(guó)頒布了《關(guān)于落實(shí)環(huán)保政策法規(guī)防范信貸風(fēng)險(xiǎn)的意見(jiàn)》；2012年2月24日，中國(guó)銀監(jiān)會(huì)發(fā)布了《綠色信貸指引》，這些相關(guān)文件條例的發(fā)布能有效引導(dǎo)商業(yè)銀行配置信貸資金，提高商業(yè)銀行實(shí)施綠色信貸的積極性。目前，我國(guó)綠色信貸發(fā)展仍處于探索階段，信息披露制度尚不完善，綠色信貸方面的數(shù)據(jù)較為匱乏，這些原因?qū)е戮G色信貸與我國(guó)上市商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的定量研究較難開(kāi)展。為此，本文通過(guò)選用5 家大型國(guó)有銀行，8 家全國(guó)性股份制商業(yè)銀行和6 家城市商業(yè)銀行的面板數(shù)據(jù)考察綠色信貸對(duì)我國(guó)上市商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響。

本文的貢獻(xiàn)主要是聚焦綠色信貸這一視角，創(chuàng)新性地對(duì)綠色信貸和商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間的關(guān)系進(jìn)行定量研究，豐富了綠色信貸和商業(yè)銀行等方面的文獻(xiàn)，并進(jìn)一步挖掘了綠色信貸影響商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的傳導(dǎo)機(jī)制，為綠色信貸和商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間關(guān)聯(lián)的研究提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。最后基于不同類型商業(yè)銀行，分析綠色信貸對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的異質(zhì)性，為我國(guó)商業(yè)銀行推動(dòng)綠色信貸發(fā)展的政策措施提供理論參考。

一、文獻(xiàn)綜述

商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)一直是國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界研究的熱點(diǎn)問(wèn)題，既有文獻(xiàn)主要圍繞影響商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響因素、綠色信貸和商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間的關(guān)系以及商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的衡量這三個(gè)方面展開(kāi)研究。

首先，關(guān)于商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)影響因素方面的研究。國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界主要就商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)外部影響因素進(jìn)行研究。就銀行內(nèi)部因素而言，高質(zhì)量的內(nèi)部控制可以有效降低商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，風(fēng)險(xiǎn)治理能顯著減少商業(yè)銀行的被動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為，同時(shí)國(guó)外學(xué)者認(rèn)為一些內(nèi)部銀行因素，如規(guī)模、多元化和經(jīng)營(yíng)費(fèi)用控制影響著商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為。在金融創(chuàng)新方面，程玲莎、李秀林（2019）主張內(nèi)部治理機(jī)制能有效抑制金融創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)。Wang Cong、Zhuang Lihuan（2022）卻得到了與上述學(xué)者不同的結(jié)論，發(fā)現(xiàn)面臨較低流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的銀行將承擔(dān)更多風(fēng)險(xiǎn)。在董事會(huì)相關(guān)層面，公司治理以及董事會(huì)性別多樣性會(huì)對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)狀況產(chǎn)生重大影響，銀行女性董事感受到風(fēng)險(xiǎn)投資將帶來(lái)積極回報(bào)時(shí)傾向于承擔(dān)更高風(fēng)險(xiǎn)。Wei Jiang、Yunguo Liu 等（2019）發(fā)現(xiàn)高風(fēng)險(xiǎn)銀行遞延高管薪酬的情況少于低風(fēng)險(xiǎn)銀行。在銀行外部層面，有部分學(xué)者討論了經(jīng)濟(jì)政策不確定性、外部監(jiān)管、銀行競(jìng)爭(zhēng)等外部因素與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間的關(guān)系。何國(guó)華、鄔飄（2020）認(rèn)為經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)降低兩國(guó)銀行業(yè)的整體風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，存貸比監(jiān)管改革降低了銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，監(jiān)管處罰也對(duì)商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)具有顯著的抑制作用，同時(shí)商業(yè)銀行貸款市場(chǎng)勢(shì)力與銀行風(fēng)險(xiǎn)之間存在倒“U”型非線性關(guān)系。Asli Demirgüc-Kunt（2002）認(rèn)為存款保險(xiǎn)制度會(huì)增加銀行風(fēng)險(xiǎn)。CHARLES W.CALOMIRIS（2019）提出了與該學(xué)者相反的結(jié)論，他發(fā)現(xiàn)存款保險(xiǎn)制度降低了銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，但增加了銀行破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，劉震、徐寶亮（2023）也提出了相似結(jié)論，發(fā)現(xiàn)我國(guó)存款保險(xiǎn)制度的實(shí)施會(huì)降低銀行風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)梳理國(guó)外文獻(xiàn)可知，經(jīng)濟(jì)自由度會(huì)提高銀行穩(wěn)定性，且貨幣自由度、金融自由度和投資自由度也會(huì)提高銀行穩(wěn)定性，而在競(jìng)爭(zhēng)性銀行環(huán)境中，銀行總體風(fēng)險(xiǎn)及信用風(fēng)險(xiǎn)與競(jìng)爭(zhēng)性成正相關(guān)關(guān)系，但銀行表外風(fēng)險(xiǎn)與競(jìng)爭(zhēng)性環(huán)境成負(fù)相關(guān)關(guān)系，同時(shí)市場(chǎng)利率會(huì)對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響。此外，John H.Boyd（2005）認(rèn)為銀行競(jìng)爭(zhēng)程度會(huì)加劇銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。

其次，關(guān)于綠色信貸和商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間關(guān)系的相關(guān)研究。目前，部分學(xué)者的觀點(diǎn)認(rèn)為實(shí)施綠色信貸對(duì)降低商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)具有促進(jìn)作用。趙慶向（2023）發(fā)現(xiàn)綠色信貸與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，且開(kāi)展綠色信貸能顯著降低商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。李蘇、賈妍妍（2017）采用2011～2015年16 家上市商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，實(shí)施綠色信貸能降低商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)。Cui Yujun、Geobey Sean（2018）認(rèn)為綠色信貸會(huì)降低銀行不良貸款率。但由于綠色信貸產(chǎn)業(yè)尚在發(fā)展階段還未成熟，相關(guān)信息披露報(bào)告不完善，盲目擴(kuò)張綠色信貸業(yè)務(wù)可能增加銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。王霞、王芳（2021）通過(guò)DID 和PSM-DID 方法研究得出了與上述學(xué)者相反的結(jié)論，且在短期內(nèi)商業(yè)銀行開(kāi)展綠色信貸會(huì)增加其風(fēng)險(xiǎn)?，F(xiàn)有文獻(xiàn)還就綠色信貸和商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)間存在的中介機(jī)制進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)商業(yè)銀行開(kāi)展綠色信貸會(huì)通過(guò)增大不良貸款率從而使商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)顯著降低，同時(shí)能提高商業(yè)銀行的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理能力并抑制風(fēng)險(xiǎn)。還有一部分學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，綠色信貸對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)沒(méi)有影響，得出在營(yíng)業(yè)收入結(jié)構(gòu)方面，綠色信貸對(duì)非利息收入沒(méi)有明顯貢獻(xiàn)，且從凈利息收入結(jié)構(gòu)來(lái)看，綠色信貸對(duì)利息支出占比沒(méi)有影響。

最后，關(guān)于商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)如何有效衡量的研究?，F(xiàn)有文獻(xiàn)主要使用了Z 值、不良貸款率、風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)比率、預(yù)期違約率、貸款損失準(zhǔn)備金占總資產(chǎn)的比例等。Canta Chiara、Nilsen ivind A.等（2023）采用不良貸款率來(lái)衡量。Bu Yumeng（2019）采用不良貸款率和風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)率來(lái)表示商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。翟勝寶、程妍婷等（2023）認(rèn)為Z 值可以作為間接反映銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的代理變量。呂之安、郭雪寒等（2022）選擇風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比例來(lái)衡量銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的變化。上述學(xué)者均選用單一的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)來(lái)衡量商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，也有部分學(xué)者通過(guò)構(gòu)建多視角的風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)進(jìn)行衡量。Shi Xiao、Yu Wenqi（2021）根據(jù)中國(guó)銀監(jiān)會(huì)發(fā)布的銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管指標(biāo)來(lái)衡量中國(guó)商業(yè)銀行體系的風(fēng)險(xiǎn)管理效率。Maria Soledad Martinez Peria（2001）使用了CAMEL駱駝模型作為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)評(píng)估了市場(chǎng)紀(jì)律和存款保險(xiǎn)之間的關(guān)系。王晶、李立新（2016）從流動(dòng)性、資產(chǎn)質(zhì)量等方面選擇3個(gè)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)并通過(guò)因子分析法得到綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)。

綜上所述，學(xué)術(shù)界對(duì)綠色信貸和商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的研究在理論和實(shí)證方面的成果已經(jīng)較為豐富，但由于研究樣本、研究方法以及變量選擇等方面的差異導(dǎo)致大部分研究沒(méi)有形成一致定論，且針對(duì)綠色信貸對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的研究較少。因此，本文考察了綠色信貸和商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)間的關(guān)系，并進(jìn)一步選取中介變量進(jìn)行作用機(jī)制分析，對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)防控有一定理論指導(dǎo)和政策參考。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）綠色信貸與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。目前，我國(guó)綠色信貸發(fā)展剛處于起步階段，上市商業(yè)銀行開(kāi)展綠色信貸政策的時(shí)間較短，尚未形成標(biāo)準(zhǔn)化的業(yè)務(wù)流程和監(jiān)督管理機(jī)制，相關(guān)綠色創(chuàng)新生產(chǎn)技術(shù)也尚未成熟。通過(guò)閱讀以往文獻(xiàn)，王霞、王芳（2021）指出綠色信貸主要通過(guò)盈利增長(zhǎng)效應(yīng)機(jī)制、成本效應(yīng)機(jī)制和流動(dòng)性機(jī)制影響商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，其中盈利增長(zhǎng)效應(yīng)機(jī)制會(huì)減少商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，成本效應(yīng)機(jī)制和流動(dòng)性機(jī)制會(huì)增加商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。首先，在盈利增長(zhǎng)機(jī)制方面，商業(yè)銀行針對(duì)“兩高一剩”企業(yè)會(huì)提供較高的貸款利率，綠色信貸增加商業(yè)銀行資產(chǎn)收益率，通過(guò)盈利增長(zhǎng)效應(yīng)從而抑制商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。其次，在成本效應(yīng)機(jī)制方面，綠色信貸項(xiàng)目投入資金較多且周期長(zhǎng)，在前期投入成本較高，這會(huì)增加商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。最后，在流動(dòng)性機(jī)制方面，多數(shù)綠色環(huán)保企業(yè)的成立時(shí)間短，商業(yè)銀行在向此類企業(yè)投資時(shí)，資產(chǎn)流動(dòng)性較差，流動(dòng)性不足增加了商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，從而增加了商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。據(jù)此，本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)1：綠色信貸對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)具有負(fù)相關(guān)作用

（二）綠色信貸、非利息收入與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。本文參考王宏濤、曹文成等（2022）的文獻(xiàn)從盈利渠道分析綠色信貸影響商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的作用機(jī)制，選用非利息收入作為綠色信貸影響商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響機(jī)制。綠色信貸通過(guò)商業(yè)銀行的中間業(yè)務(wù)影響未來(lái)發(fā)展，隨著我國(guó)利率市場(chǎng)化的逐步推進(jìn)，提高中間業(yè)務(wù)占比也成為了商業(yè)銀行的戰(zhàn)略重點(diǎn)。綠色信貸政策的實(shí)施與中間業(yè)務(wù)相結(jié)合，商業(yè)銀行同時(shí)通過(guò)開(kāi)發(fā)新興綠色金融技術(shù)和綠色金融產(chǎn)品增加自身優(yōu)勢(shì)。基于此，提出以下假設(shè)：

假設(shè)2：非利息收入在綠色信貸和商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的關(guān)系中承擔(dān)著中介作用

（三）綠色信貸、異質(zhì)性與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。國(guó)有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行是助推我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“主力軍”，根據(jù)以往文獻(xiàn)可知，在實(shí)施相關(guān)綠色信貸政策時(shí)，銀行規(guī)模等特征不同的銀行其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平也會(huì)存在明顯差異。首先，大規(guī)模銀行如國(guó)有商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)控制能力較強(qiáng)，外部投資者對(duì)大規(guī)模銀行具有較高的盈利預(yù)期和較低的違約風(fēng)險(xiǎn)預(yù)期，使得綠色信貸對(duì)上市商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響相對(duì)較小。其次，國(guó)家對(duì)大規(guī)模銀行的信用擔(dān)保較明顯，當(dāng)面臨綠色信貸沖擊時(shí)，大規(guī)模銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平更高。基于上述分析，本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)3：不同所有制商業(yè)銀行實(shí)施綠色信貸政策對(duì)其銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平會(huì)產(chǎn)生不同的影響

三、實(shí)證研究設(shè)計(jì)

（一）樣本數(shù)據(jù)來(lái)源。出于對(duì)數(shù)據(jù)的連續(xù)性和可得性的考量，本文選取2010～2021年中國(guó)19 家上市商業(yè)銀行的年度平衡面板數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)，研究樣本涉及范圍較廣，涵蓋各類型商業(yè)銀行。按照銀保監(jiān)會(huì)的分類標(biāo)準(zhǔn)，樣本包括5 家大型國(guó)有銀行，8 家全國(guó)性股份制商業(yè)銀行，6 家城市商業(yè)銀行。其中，綠色信貸數(shù)據(jù)主要從銀行年報(bào)以及各商業(yè)銀行《社會(huì)責(zé)任報(bào)告》《可持續(xù)發(fā)展報(bào)告》《環(huán)境、社會(huì)與管制報(bào)告》中通過(guò)手工整理得到，其中部分變量的缺失數(shù)據(jù)利用Wind 數(shù)據(jù)庫(kù)、銀行歷年年報(bào)最大限度將其手工補(bǔ)齊，其他數(shù)據(jù)來(lái)自CSMAR 數(shù)據(jù)庫(kù)。為了降低極端值的影響，本文對(duì)所有連續(xù)變量在上下1%分位上進(jìn)行了縮尾處理。對(duì)于個(gè)別缺失的數(shù)據(jù)，本文采取線性插值法進(jìn)行填充，最終得到228 個(gè)平衡面板數(shù)據(jù)。

（二）變量定義與構(gòu)造

1、被解釋變量。關(guān)于衡量商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的指標(biāo)，國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界并未形成一致的標(biāo)準(zhǔn)。借鑒郭曄和趙靜（2017）的方法，以商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)（lnZ）為被解釋變量，用Z 值加以衡量作為代理指標(biāo)，將盈利能力、權(quán)益資產(chǎn)比和收益率的波動(dòng)有機(jī)結(jié)合，反映了商業(yè)銀行破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)和償付能力。即Z 值越大，商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平越低，破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)越??；反之，Z 值越小，商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平越高，破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)越大。其中，ROA 為總資產(chǎn)收益率，ER 為權(quán)益資產(chǎn)比，ROA-SD 為ROA 的標(biāo)準(zhǔn)差，即z 值等于總資產(chǎn)收益率與權(quán)益資產(chǎn)比之和除以總資產(chǎn)收益率的標(biāo)準(zhǔn)差。因?yàn)閆 值有尖峰肥尾的性質(zhì)，考慮到存在異方差的問(wèn)題，在本文中取對(duì)數(shù)進(jìn)行回歸。Z 值的具體計(jì)算公式如下：

2、核心解釋變量。目前，學(xué)術(shù)界對(duì)綠色信貸主要有兩種評(píng)價(jià)指標(biāo)，分別是綠色信貸余額和綠色信貸在總貸款中的占比。參照謝朝華、陳涵達(dá)（2023）的研究，本文選取第一種指標(biāo)綠色信貸余額作為核心解釋變量進(jìn)行基準(zhǔn)回歸分析，為了減輕異方差問(wèn)題，對(duì)該變量進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。

3、中介變量。根據(jù)溫忠麟等（2004）發(fā)表的文章中涉及的中介效應(yīng)檢驗(yàn)程序及其方法，本文采取非利息收入占比這一指標(biāo)（nii）作為中介變量，即非利息收入與銀行營(yíng)業(yè)收入之比衡量非利息收入的相對(duì)值。銀行非利息收入主要包括手續(xù)費(fèi)和傭金收入、匯兌收入、投資收入和咨詢收入等，這些活動(dòng)不同于傳統(tǒng)的吸收存款和發(fā)放貸款的銀行職能。

4、控制變量。本文參考顧海峰、朱慧萍（2023）和趙慶向（2023）的研究，選取以下銀行微觀層面的控制變量：銀行盈利能力（roa）是銀行凈利潤(rùn)與總資產(chǎn)之比；凈息差（nim）為銀行凈利息與生息資產(chǎn)之比；銀行杠桿率（lev）為銀行負(fù)債與總資產(chǎn)之比。

宏觀經(jīng)濟(jì)層面的控制變量選取如下：選取人均GDP 增長(zhǎng)率（rgdp）衡量人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率。相關(guān)變量的具體定義見(jiàn)表1。（表1）

表1 變量定義及測(cè)量一覽表

（三）計(jì)量模型構(gòu)建。內(nèi)生性問(wèn)題是指計(jì)量模型中的一個(gè)或多個(gè)解釋變量可能與隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)相關(guān)，由于動(dòng)態(tài)面板模型中被解釋變量存在的一階滯后項(xiàng)會(huì)導(dǎo)致模型存在內(nèi)生性問(wèn)題，因此本文參考Blundell 和Bond（1998）提出的GMM 廣義矩估計(jì)方法進(jìn)行實(shí)證研究，此方法不僅可以解決模型中存在的內(nèi)生性問(wèn)題和估計(jì)結(jié)果不可靠的問(wèn)題，還能考慮到誤差項(xiàng)的異方差和自相關(guān)問(wèn)題，并提高模型的準(zhǔn)確性。同時(shí)，系統(tǒng)GMM 方法在差分GMM 方法的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步考慮了水平方程的內(nèi)生性問(wèn)題，在一定程度上是差分GMM 方法的優(yōu)化，因此本文選擇系統(tǒng)GMM 方法進(jìn)行研究。由此構(gòu)建如下基準(zhǔn)回歸模型研究綠色信貸對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響。由于銀行風(fēng)險(xiǎn)存在滯后性，因此本文將Z 值的對(duì)數(shù)的滯后一期作為解釋變量放入方程中，模型如下：

上述模型中，lnZit為被解釋變量銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)；lnZit-1代表銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的滯后一期；lngloadit為綠色信貸余額的自然對(duì)數(shù)；CONTROL 為控制變量；γi為個(gè)體固定效應(yīng)，可以排除一些不隨時(shí)間變化但隨個(gè)體變化的因素對(duì)結(jié)果的干擾，有助于在一定程度上緩解由于遺漏變量導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題；μit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。其中，β0為截距項(xiàng)，β1衡量了綠色信貸對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響作用，即若此系數(shù)顯著為正，則表示銀行開(kāi)展綠色信貸業(yè)務(wù)會(huì)抑制此風(fēng)險(xiǎn)。為了減少隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)不規(guī)則帶來(lái)的問(wèn)題，所有回歸都加入銀行層面的聚類穩(wěn)健性標(biāo)準(zhǔn)誤。

四、實(shí)證檢驗(yàn)與結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)。表2 為變量描述性統(tǒng)計(jì)的分析結(jié)果?？梢钥闯?，商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的對(duì)數(shù)（lnZ）的均值為2.922，標(biāo)準(zhǔn)差為0.736，最小值為1.102，最大值為4.810，表明不同銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平存在差異且差距較大。綠色信貸余額的對(duì)數(shù)（lngload）的均值為6.261，可以看出我國(guó)目前綠色信貸的占比較低。從綠色信貸占比的最小值0.195 和最大值23.769 可以看出，部分銀行對(duì)綠色信貸的開(kāi)展較為消極，部分銀行的綠色信貸業(yè)務(wù)發(fā)展較為迅猛。其余財(cái)務(wù)指標(biāo)方面，不良貸款率（npl）的均值為1.219，標(biāo)準(zhǔn)差為0.390，表明商業(yè)銀行面臨的信貸風(fēng)險(xiǎn)較低。此外，其他變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果基本都在合理范圍內(nèi)，并且可以排除離群值的實(shí)證結(jié)果影響。（表2）

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果一覽表

（二）相關(guān)性分析。本文進(jìn)一步對(duì)各個(gè)變量間的相關(guān)性進(jìn)行分析，矩陣左下為Pearson 相關(guān)系數(shù)，右上為Spearman 相關(guān)系數(shù)，各變量之間的相關(guān)系數(shù)結(jié)果如表3 所示，顯示商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)變量與大多數(shù)變量存在顯著相關(guān)關(guān)系。各解釋變量間相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值絕大多數(shù)在0.4 以下，表明模型中存在的多重共線性問(wèn)題并不嚴(yán)重。其中，商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)與綠色信貸余額的對(duì)數(shù)之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，這意味著綠色信貸政策的實(shí)施增加了商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)，即綠色信貸對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)具有正向相關(guān)作用。（表3）

表3 變量相關(guān)系數(shù)一覽表

（三）基準(zhǔn)回歸結(jié)果。表4 報(bào)告了綠色信貸對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)影響的動(dòng)態(tài)面板回歸結(jié)果。在表4 中，第（1）列為加入宏觀層面控制變量和商業(yè)銀行微觀層面控制變量后的回歸結(jié)果，從中可以看出實(shí)施綠色信貸政策對(duì)我國(guó)上市商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響系數(shù)為-0.201，并且在1%的顯著水平下顯著，表示綠色信貸政策每上升一個(gè)單位，上市商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平就會(huì)下降0.201 個(gè)單位，即綠色信貸對(duì)我國(guó)上市商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)具有負(fù)相關(guān)關(guān)系，初步驗(yàn)證了本文假設(shè)1。同時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平滯后一階L.lnZ 的回歸系數(shù)為0.344，在1%的顯著性水平下顯著為正，表明商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平具有一定的路徑依賴性。由此可得，商業(yè)銀行開(kāi)展綠色信貸業(yè)務(wù)會(huì)顯著降低商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。從控制變量的估計(jì)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，資產(chǎn)收益率的回歸系數(shù)顯著為正，說(shuō)明商業(yè)銀行的盈利能力越強(qiáng)，它主動(dòng)承擔(dān)高風(fēng)險(xiǎn)的能力越強(qiáng)。其余控制變量的估計(jì)結(jié)果均在合理范圍內(nèi)，此處不再贅述。（表4）

表4 基準(zhǔn)回歸結(jié)果一覽表

同時(shí)，從系統(tǒng)GMM 法來(lái)看，為了確定對(duì)模型估計(jì)的有效性和穩(wěn)健性，本文進(jìn)行了兩個(gè)重要檢驗(yàn)：一是過(guò)度識(shí)別檢驗(yàn)，即采用Hansen 檢驗(yàn)對(duì)所使用的工具變量的有效性進(jìn)行檢驗(yàn)，Hansen 檢驗(yàn)的P 值均大于0.1，則不拒絕工具變量有效的原假設(shè)，表示工具變量選取是合理的；二是通過(guò)自相關(guān)檢驗(yàn)方法進(jìn)行二階序列相關(guān)檢驗(yàn)，以驗(yàn)證擾動(dòng)項(xiàng)無(wú)自相關(guān)，即AR（1）檢驗(yàn)P 值均小于0.1，則殘差項(xiàng)存在一階自相關(guān)，AR（2）檢驗(yàn)P 值均大于0.1，則接受原假設(shè)，殘差項(xiàng)不存在二階自相關(guān)。當(dāng)兩項(xiàng)假設(shè)檢驗(yàn)都通過(guò)時(shí)，則表示估計(jì)結(jié)果是可靠的，驗(yàn)證了模型設(shè)定的合理性。由表4 結(jié)果可知，AR（1）的值為0.008，表明一階差分存在自相關(guān)，AR（2）的值為0.180，大于0.1，表明擾動(dòng)項(xiàng)不存在二階自相關(guān)。表中Hansen 檢驗(yàn)的P 值為0.400，大于0.1，接受“所有工具變量均為有效”的原假設(shè)。綜上所述，系統(tǒng)GMM模型是合理的。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)。為增強(qiáng)本文的可靠性，進(jìn)一步從控制變量滯后一期和增加控制變量?jī)蓚€(gè)方面進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

1、替換被解釋變量。本文使用撥備覆蓋率（cov）來(lái)衡量銀行是否擁有及時(shí)計(jì)提貸款準(zhǔn)備金的能力，以此表示商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。下面使用撥備覆蓋率替代Z 值進(jìn)行回歸，從而對(duì)基準(zhǔn)回歸進(jìn)行進(jìn)一步穩(wěn)健性檢驗(yàn)，穩(wěn)健性回歸結(jié)果如表5 所示。結(jié)果顯示，回歸系數(shù)的絕對(duì)值比基準(zhǔn)回歸系數(shù)大，綠色信貸對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響表現(xiàn)出顯著的負(fù)向作用，即綠色信貸依然會(huì)降低商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，由此證明本文結(jié)論是穩(wěn)健的。（表5）

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)（ 替換被解釋變量）一覽表

2、增加控制變量。在基準(zhǔn)回歸結(jié)果中并沒(méi)有加入控制變量growth 成長(zhǎng)能力，現(xiàn)在將此控制變量加入控制變量集合進(jìn)行進(jìn)一步回歸，如表6 的（1）～（2）是加入growth 成長(zhǎng)能力的結(jié)果。表中顯示lngload 的系數(shù)與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致，且核心解釋變量回歸系數(shù)更大，說(shuō)明增加控制變量不改變本文最后結(jié)論，結(jié)果是穩(wěn)健的。（表6）

表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)（ 增加控制變量）一覽表

五、進(jìn)一步分析

（一）作用機(jī)制檢驗(yàn)。為驗(yàn)證前文提出的理論假設(shè)，本文采用三步法構(gòu)建式（1）～式（3）中介效應(yīng)模型進(jìn)行中介效應(yīng)分析，以此檢驗(yàn)綠色信貸是否通過(guò)非利息收入占比這一渠道來(lái)影響商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。在中介效應(yīng)檢驗(yàn)程序中：第一，綠色信貸對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)影響顯著，即模型（1）中系數(shù)β1達(dá)到顯著性水平；第二，綠色信貸對(duì)中介變量Niii，t影響顯著，即模型（2）中系數(shù)?1達(dá)到顯著性水平；第三，將綠色信貸、中介變量Niii，t與商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)統(tǒng)一納入式（3）這一回歸模型中，如果中介變量Niii，t系數(shù)顯著，當(dāng)綠色信貸系數(shù)不顯著時(shí)則存在完全中介作用，當(dāng)綠色信貸系數(shù)顯著時(shí)則存在部分中介作用。其中，Niii，t為中介變量非利息收入占比；β1代表綠色信貸對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)影響的總效應(yīng)；θ1為綠色信貸政策的實(shí)施對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)影響的直接效應(yīng)。構(gòu)建的中介效應(yīng)模型如下：

表7 列出了非利息收入占比的傳導(dǎo)渠道檢驗(yàn)結(jié)果。根據(jù)表8 對(duì)綠色信貸對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響進(jìn)行實(shí)證分析基本結(jié)果可知：在未加入中介變量nii 時(shí)，核心解釋變量（lngload）對(duì)凈息差（nii）在10%的顯著性水平上存在正向影響，即綠色信貸的積極開(kāi)展對(duì)上市商業(yè)銀行的凈息差有促進(jìn)作用；在加入中介變量nii 后，結(jié)果顯示綠色信貸對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響不顯著，因此需要進(jìn)一步進(jìn)行Bootstrap 檢驗(yàn)。（表7）

表7 傳導(dǎo)渠道檢驗(yàn)結(jié)果一覽表

為了進(jìn)一步保證中介效應(yīng)的顯著性，本文采用Bootstrap檢驗(yàn)方法對(duì)中介效應(yīng)進(jìn)一步檢驗(yàn)，結(jié)果如表8 所示。若拒絕原假設(shè)，則說(shuō)明中介效應(yīng)顯著，反之不顯著。由Bootstrap 檢驗(yàn)可得，路徑中的90%置信區(qū)間為［0.002，0.043］，未包含0，表示存在顯著的中介效應(yīng)，說(shuō)明非利息收入占比在綠色信貸對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響中起到的中介作用顯著存在，即假設(shè)2 得到了進(jìn)一步論證，證明本文的研究結(jié)果較為穩(wěn)健。（表8）

表8 Boot strap 中介效應(yīng)檢驗(yàn)法一覽表

（二）異質(zhì)性分析。為了進(jìn)一步探究綠色信貸對(duì)我國(guó)上市商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響在銀行類型層面的異質(zhì)性特征，參考邵傳林、閆永生（2020）的文獻(xiàn)，現(xiàn)將各銀行分為國(guó)有行、股份制銀行和城市商業(yè)銀行三組進(jìn)行分組檢驗(yàn)。如表9 第（2）～第（4）列為銀行類型層面的異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果。表9 中結(jié)果顯示，綠色信貸余額（Lngload）在全樣本和城商行樣本中的回歸系數(shù)分別在1%和5%的水平下顯著為正，說(shuō)明對(duì)于全樣本以及全樣本中的城商行樣本來(lái)說(shuō)，綠色信貸會(huì)提高其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，但影響程度是不同的。國(guó)有行作為我國(guó)銀行規(guī)模最大的一類銀行，其異質(zhì)性分析結(jié)果并不顯著，可能原因如下：首先，國(guó)有行通常具有較為復(fù)雜的內(nèi)部管理體系，上級(jí)部門(mén)傳遞的信息有時(shí)并不能及時(shí)有效地傳遞給基層員工，導(dǎo)致基層員工較難有效開(kāi)展相關(guān)綠色信貸工作。其次，多數(shù)員工對(duì)上級(jí)部門(mén)布置的任務(wù)并不重視，導(dǎo)致員工忽視對(duì)綠色信貸業(yè)務(wù)流程的學(xué)習(xí)與推進(jìn)，易造成綠色信貸業(yè)務(wù)開(kāi)展緩慢。（表9）

六、結(jié)論及政策建議

（一）結(jié)論。本文選取2010～2021年中國(guó)19 家上市商業(yè)銀行年度平衡面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建面板回歸模型對(duì)綠色信貸對(duì)我國(guó)上市商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響及其異質(zhì)性特征進(jìn)行實(shí)證分析，并進(jìn)一步考察非利息收入占比對(duì)其的中介作用。得出結(jié)論如下：（1）商業(yè)銀行開(kāi)展綠色信貸業(yè)務(wù)會(huì)顯著降低商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。（2）非利息收入占比在實(shí)施綠色信貸政策對(duì)我國(guó)上市商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響中承擔(dān)著中介作用，經(jīng)過(guò)中介效應(yīng)可知非利息收入占比在綠色信貸對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響中起到的中介作用顯著存在，即“綠色信貸-非利息收入占比-銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)”這一傳導(dǎo)渠道有效。（3）實(shí)施綠色信貸政策對(duì)我國(guó)上市商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響存在異質(zhì)性特征，與股份行和城商行相比，綠色信貸對(duì)國(guó)有行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的正向作用程度更大。

（二）政策建議?；谝陨涎芯拷Y(jié)論，本文從商業(yè)銀行、金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)和政府部門(mén)三個(gè)層面提出如下政策建議：

第一，商業(yè)銀行要加強(qiáng)對(duì)行業(yè)內(nèi)員工專業(yè)素質(zhì)的培養(yǎng)，加大行業(yè)內(nèi)違規(guī)行為處罰力度，充分發(fā)揮風(fēng)險(xiǎn)防范作用。由于我國(guó)綠色信貸政策實(shí)施時(shí)間相對(duì)較短，并且對(duì)于有關(guān)綠色信貸和環(huán)境保護(hù)領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)儲(chǔ)備要求也高，這會(huì)帶來(lái)銀行內(nèi)綠色信貸從業(yè)人員出現(xiàn)未經(jīng)專業(yè)培訓(xùn)上崗的現(xiàn)象。因此，從貸前審查、貸中實(shí)時(shí)跟蹤及貸后資金回流三個(gè)業(yè)務(wù)流程來(lái)看，提升商業(yè)銀行內(nèi)部員工專業(yè)素質(zhì)都是保證綠色信貸實(shí)施的關(guān)鍵。

第二，金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)支持、鼓勵(lì)并引導(dǎo)商業(yè)銀行大力發(fā)展綠色信貸業(yè)務(wù)，推動(dòng)銀行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，并根據(jù)各家商業(yè)銀行的不同狀況實(shí)行差異化政策，有針對(duì)性地進(jìn)行金融監(jiān)管。同時(shí)，監(jiān)管部門(mén)應(yīng)當(dāng)建立及完善相關(guān)激勵(lì)機(jī)制和風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償機(jī)制以提升商業(yè)銀行綠色信貸水平，提高銀行開(kāi)展綠色信貸活動(dòng)的積極性，降低商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。

第三，政府部門(mén)應(yīng)出臺(tái)相關(guān)法律法規(guī)推動(dòng)對(duì)我國(guó)綠色信貸法律體系的規(guī)范實(shí)施。就目前來(lái)看，我國(guó)綠色信貸金融體系仍處于發(fā)展階段，相關(guān)政策法律法規(guī)體系仍不完善，在商業(yè)銀行層面的法律條款也較為模糊。加強(qiáng)對(duì)商業(yè)銀行的法制建設(shè)，不僅能有效控制商業(yè)銀行的綠色信貸風(fēng)險(xiǎn)，提升銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，達(dá)到保障商業(yè)銀行利益和促進(jìn)環(huán)境保護(hù)的雙重效果，也有助于推動(dòng)政府部門(mén)相關(guān)綠色環(huán)保項(xiàng)目的有效開(kāi)展。