汪煒 戴雁南 喬桂明

摘 要：綠色金融發(fā)展理念因其協(xié)調(diào)性與可持續(xù)性，可助益實現(xiàn)國際國內(nèi)“雙循環(huán)”協(xié)調(diào)發(fā)展的新時期戰(zhàn)略構(gòu)思。目前深入貫徹綠色信貸政策的關(guān)鍵在于落實地方，因此，區(qū)域性商業(yè)銀行尤為重要。本文基于27家區(qū)域性商業(yè)銀行2011—2019年的數(shù)據(jù)，構(gòu)建綜合競爭力評價體系，通過準(zhǔn)自然實驗的研究方法，建立雙重差分模型，分析綠色信貸政策對商業(yè)銀行競爭力的實際影響，并進(jìn)一步以風(fēng)險控制為中介變量檢驗此中作用機(jī)理。研究結(jié)果表明，實施綠色信貸政策對商業(yè)銀行綜合競爭力具有提升作用，此作用是通過降低商業(yè)銀行風(fēng)險水平得以實現(xiàn)，風(fēng)險控制在綠色信貸政策對商業(yè)銀行競爭力影響過程中起到部分中介效應(yīng)。本文的研究結(jié)論為區(qū)域性商業(yè)銀行全面貫徹綠色信貸政策提供依據(jù)，也為地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級、國內(nèi)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)可持續(xù)循環(huán)發(fā)展提供對策指引。

關(guān)鍵詞：綠色信貸政策;商業(yè)銀行競爭力;風(fēng)險控制;準(zhǔn)自然實驗;雙重差分模型

中圖分類號：F830.342? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1000-176X（2021）08-0062-10

一、問題的提出

2003年，名為“赤道原則”[非官方規(guī)定的，由世界主要金融機(jī)構(gòu)根據(jù)國際金融公司的環(huán)境和社會政策和指南制定的，旨在用于確定、評估和管理項目融資過程中所涉及環(huán)境和社會風(fēng)險的一套自愿性原則。]的企業(yè)貸款準(zhǔn)則由十家國際銀行正式宣布實施，綠色信貸便是在“赤道原則”下產(chǎn)生的金融政策導(dǎo)向，其實質(zhì)是將環(huán)境保護(hù)嵌入到金融業(yè)中的一種金融創(chuàng)新，主要指通過在金融領(lǐng)域建立環(huán)境準(zhǔn)入門檻，商業(yè)銀行只可為達(dá)到環(huán)境準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)的企業(yè)提供資金支持，此舉便從資金源頭上阻斷了高污染、高能耗和產(chǎn)能過剩的所謂“兩高一剩”行業(yè)的發(fā)展，不僅使得環(huán)境得到治理，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也可引導(dǎo)向綠色健康可持續(xù)的合理化方向調(diào)整。綠色信貸因而成為一種商業(yè)銀行應(yīng)履行的社會責(zé)任。

我國經(jīng)濟(jì)經(jīng)歷了幾十年的高速增長后，同樣面對著環(huán)境污染日趨嚴(yán)重、碳排放量持續(xù)上升的問題，經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境資源之間的矛盾成為制約我國可持續(xù)發(fā)展的重要因素之一，全面改善我國環(huán)境迫在眉睫。根據(jù)黨中央國務(wù)院提出的以內(nèi)循環(huán)為主體、國際國內(nèi)“雙循環(huán)”協(xié)調(diào)發(fā)展的新時期戰(zhàn)略構(gòu)思，以國內(nèi)市場“內(nèi)循環(huán)”重塑國際市場“外循環(huán)”尤為重要，而“內(nèi)循環(huán)”機(jī)制與綠色金融理念契合，因此，正如周永圣等[1]指出，我國經(jīng)濟(jì)迫切須以綠色發(fā)展為核心進(jìn)行科學(xué)發(fā)展，著力發(fā)展綠色供應(yīng)鏈，加快建設(shè)資源節(jié)約型、環(huán)境友好型社會，促使我國實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型。

綠色信貸政策對于地方經(jīng)濟(jì)的效應(yīng)國內(nèi)外已存在較為廣泛的研究，以下從區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整兩方面進(jìn)行論述。在綠色信貸政策與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面，Alan等[2]認(rèn)為，綠色信貸政策有利于扶持綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展，可創(chuàng)造大量就業(yè)機(jī)會，對于經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有極大的積極作用。沈洪濤和馬正彪[3]也認(rèn)為其有助于地方產(chǎn)業(yè)發(fā)展。劉霞和何鵬[4]則進(jìn)一步指出此作用將隨產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級而增強。丁杰和胡蓉[5]以《綠色信貸指引》發(fā)布進(jìn)行準(zhǔn)自然實驗，利用雙重差分法檢驗了綠色信貸政策的信貸資源配置效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)隨環(huán)境規(guī)制增強，綠色信貸政策資金配置效應(yīng)也越強。在綠色信貸政策與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方面，國外學(xué)者David[6]認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展性與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整之間存在雙向互動關(guān)系。Salazar[7]指出，金融機(jī)構(gòu)開展綠色金融業(yè)務(wù)，可引導(dǎo)資金向環(huán)保企業(yè)流轉(zhuǎn)，從而使產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)得到優(yōu)化升級。國內(nèi)學(xué)者持有相似觀點，徐勝等[8]認(rèn)為，綠色信貸政策對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級效果顯著，且通過企業(yè)資本與資金渠道影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。侯曉輝和王博[9]研究發(fā)現(xiàn)，綠色金融是深化供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革、引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)綠色升級的重要動力。

綠色金融與商業(yè)銀行的關(guān)系，正如傅京燕和原宗琳[10]指出，商業(yè)銀行作為社會資金和信用的樞紐，在“供需均衡發(fā)展”的新視角下，其在綠色金融發(fā)展中具有重要紐帶作用。自2007年倡導(dǎo)綠色信貸政策以來，各大國有銀行以及全國性股份制商業(yè)銀行作為先驅(qū)，進(jìn)行綠色金融的探索。區(qū)域性商業(yè)銀行實施綠色信貸政策則相對較晚，但至2019年，幾乎所有區(qū)域性商業(yè)銀行均發(fā)出了綠色信貸政策的倡議，綠色信貸日益成為商業(yè)銀行信貸革命的方向。

近年來，國內(nèi)外學(xué)者在綠色信貸政策對商業(yè)銀行經(jīng)營狀況影響進(jìn)行了大量有益的探索。

國外學(xué)者對此觀點不一，Cilliers等[11]與Ezikanyi等[12]均認(rèn)為，綠色信貸政策的實施提升了商業(yè)銀行績效;Scholtens和Dam[13]則認(rèn)為，此種履行社會責(zé)任的行為提升了銀行聲譽，故商業(yè)銀行應(yīng)在績效方面付出代價，這也是部分銀行缺乏實施動力的原因，Song等[14]也認(rèn)為，此中存在消極影響，但Debasish[15]的研究則發(fā)現(xiàn)，從長遠(yuǎn)來看，綠色信貸政策對于銀行資產(chǎn)質(zhì)量及回報率都有著積極作用，故應(yīng)倡導(dǎo)銀行走綠色化道路，將環(huán)境和生態(tài)方面作為其貸款原則的一部分。Maya等[16]采用事件分析法與兩階段選擇模型研究發(fā)現(xiàn)，發(fā)達(dá)國家績效較差的銀行傾向于成為赤道銀行，利于提升其盈利水平，發(fā)展中國家則是績效較好銀行選擇參與，卻降低了貸款數(shù)額與利息收入。相比之下，國內(nèi)學(xué)者總體認(rèn)為實施綠色信貸政策對于商業(yè)銀行本身具有積極作用，孫光林等[17]認(rèn)為綠色信貸政策降低了商業(yè)銀行經(jīng)營風(fēng)險，顯著抑制了商業(yè)銀行不良貸款率的攀升，并提高凈利潤與非利息收入。何凌云等[18]認(rèn)為綠色信貸的實施有效提升了總資產(chǎn)收益率，對商業(yè)銀行競爭力起積極作用。顏廷峰等[19]采用系統(tǒng)GMM模型，發(fā)現(xiàn)綠色信貸對銀行財務(wù)績效的提升效應(yīng)短期較弱而長期明顯。廖筠等[20]利用動態(tài)綜合評價得出銀行經(jīng)營效率指標(biāo)，將其與綠色信貸比例建立面板VAR模型，發(fā)現(xiàn)綠色信貸對銀行效率有顯著正向作用，且此作用短期內(nèi)會逐漸增大，長期趨于平穩(wěn)。

為更好探究自綠色信貸政策倡導(dǎo)以來對商業(yè)銀行經(jīng)營的影響，國內(nèi)學(xué)者更多以準(zhǔn)自然實驗的方法進(jìn)行研究，此種研究方法具有相當(dāng)可借鑒性。邵傳林和閆永生[21]基于國內(nèi)60家銀行，利用多期雙重差分法分析了企業(yè)社會責(zé)任對銀行商業(yè)價值的影響，發(fā)現(xiàn)承擔(dān)社會責(zé)任在短期對商業(yè)銀行的商業(yè)價值影響較小，但長期來看有重大積極作用。丁寧等[22]則以73家銀行的數(shù)據(jù)，以傾向得分匹配與雙重差分法來測算綠色信貸政策對商業(yè)銀行成本效率存在的影響，發(fā)現(xiàn)綠色信貸政策通過改善信貸風(fēng)險管理、提升銀行聲譽來對銀行成本效率起正向作用。

根據(jù)以上論述，專家學(xué)者普遍認(rèn)為綠色信貸政策的實施效應(yīng)對于區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有良好效益，可以促進(jìn)商業(yè)銀行經(jīng)營發(fā)展。但是，在探究綠色信貸對商業(yè)銀行經(jīng)營影響時，以往學(xué)者大多采用綠色信貸規(guī)模作為解釋變量，以商業(yè)銀行盈利能力、風(fēng)險程度作為被解釋變量，衡量指標(biāo)相對簡單，雖有以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法或是隨機(jī)前沿法衡量經(jīng)營效率，但還不能從商業(yè)銀行全方位的競爭力視角來研究問題，存在一定局限性。除此以外，研究選取樣本大多為大型商業(yè)銀行，以面廣量大的綠色信貸政策主體承擔(dān)者區(qū)域性商業(yè)銀行作為研究對象的文獻(xiàn)還很少，在目前深入貫徹綠色信貸的攻堅期，作為地方經(jīng)濟(jì)代表的區(qū)域性商業(yè)銀行應(yīng)是重點推進(jìn)對象。

對商業(yè)銀行而言，實施綠色信貸意味著將以更大的規(guī)模、更優(yōu)惠的利率給綠色環(huán)保型企業(yè)提供金融支持，同時扶持地區(qū)農(nóng)業(yè)以及生態(tài)旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。那么當(dāng)前很多區(qū)域性商業(yè)銀行執(zhí)行綠色信貸政策依然積極性不足，其原因是什么？執(zhí)行綠色信貸政策是否降低其風(fēng)險水平？對其總體長遠(yuǎn)競爭力又是影響如何？深入研究這一問題，能為區(qū)域性商業(yè)銀行綠色信貸業(yè)務(wù)發(fā)展提供更多的對策建議，為中央銀行、銀行業(yè)監(jiān)管部門、政府其他相關(guān)部門完善綠色信貸引導(dǎo)政策提供有益的參考，以此推進(jìn)我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、生態(tài)文明建設(shè)，促進(jìn)我國“內(nèi)循環(huán)”戰(zhàn)略實施與不斷地自我強化。

本文主要有以下三個方面的邊際貢獻(xiàn)：首先，在以往研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合當(dāng)前實際，建立了較為全面的商業(yè)銀行綜合競爭力評價體系，并以此對其進(jìn)行了有效測算。其次，研究視角專注于區(qū)域性商業(yè)銀行，拓展了中小銀行相關(guān)的研究，為其提供更具有針對性的政策啟示。最后，利用雙重差分模型探究綠色信貸政策實施的凈效應(yīng)后，更進(jìn)一步分析其中作用機(jī)理，對區(qū)域性商業(yè)銀行風(fēng)險控制水平的部分中介效應(yīng)進(jìn)行了檢驗。

二、機(jī)制分析與研究假設(shè)

企業(yè)競爭力是企業(yè)在稀缺資源競爭中培養(yǎng)而出的生存和發(fā)展的綜合力量。筆者認(rèn)為，商業(yè)銀行競爭力是通過財務(wù)績效表現(xiàn)出來的顯性競爭力與反映企業(yè)潛在的或未來成長可能的隱性競爭力的結(jié)合。對于商業(yè)銀行競爭力的評價，一般認(rèn)為是盈利水平、風(fēng)控水平與流動性水平的綜合，同時考慮規(guī)模性與成長性，故本文以此為基礎(chǔ)進(jìn)行分析。

綠色信貸政策對商業(yè)銀行競爭力的影響，可從兩個方面進(jìn)行分析：一是外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境方面，根據(jù)金融可持續(xù)發(fā)展理論，金融作為一國的戰(zhàn)略性資源，可通過合理配置金融資源來解決經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的不合理性，進(jìn)而提高經(jīng)濟(jì)效率。通過不斷提高效率和降低金融脆弱性，維護(hù)良性的生態(tài)循環(huán)，實現(xiàn)金融和經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。因此，我國商業(yè)銀行將可持續(xù)性金融的理念貫穿于經(jīng)營活動中，主動承擔(dān)更多的社會和環(huán)境責(zé)任，更好地發(fā)揮其在經(jīng)濟(jì)中的作用，也可以在一定程度上推動經(jīng)濟(jì)良性循環(huán)，降低系統(tǒng)性風(fēng)險的程度，故而商業(yè)銀行實施綠色信貸可以帶來競爭環(huán)境的改善，以提升其穩(wěn)定性;二是銀行品牌聲譽方面，綠色信貸業(yè)務(wù)的實施可以為商業(yè)銀行帶來聲譽效應(yīng)，樹立良好形象，有助于其品牌價值的提升，獲取較高的社會認(rèn)同感與信任感，增強銀行員工的歸屬感與榮譽感，尤其是區(qū)域性商業(yè)銀行率先進(jìn)入環(huán)境友好型的發(fā)展模式更有機(jī)會創(chuàng)造新的利潤增長點，通過履行責(zé)任來創(chuàng)造嶄新的市場機(jī)會，形成獨特持久的競爭優(yōu)勢。除此以外，區(qū)域性商業(yè)銀行對于地方經(jīng)濟(jì)健康可持續(xù)發(fā)展的引導(dǎo)也更能得到政府、銀監(jiān)及人行的認(rèn)可，有助于維持商業(yè)銀行與之的良好關(guān)系，在開展業(yè)務(wù)的過程中，也更容易得到政策方面的支持，帶來競爭力的提升。據(jù)此，筆者提出如下假設(shè)：

H1：實施綠色信貸政策對區(qū)域性商業(yè)銀行競爭力具有正向影響。

綠色發(fā)展的要義便是以效率、和諧、持續(xù)為發(fā)展目標(biāo)，此必然與風(fēng)險控制息息相關(guān)。實施綠色信貸政策對于商業(yè)銀行風(fēng)險水平的影響，一方面，為落實國家環(huán)保政策，同時也為享受到綠色信貸的優(yōu)惠利率，企業(yè)加大環(huán)保轉(zhuǎn)型投入，在不斷轉(zhuǎn)型升級的過程中激發(fā)了綠色可持續(xù)的新盈利增長點，績效的改善增強了其還款能力，故而降低了商業(yè)銀行壞賬風(fēng)險。同時，根據(jù)王建瓊和董可[23]的研究，區(qū)域商業(yè)銀行支持傳統(tǒng)綠色產(chǎn)業(yè)，開發(fā)特色農(nóng)業(yè)資源，發(fā)展生態(tài)旅游產(chǎn)業(yè)，助力農(nóng)村建設(shè)，區(qū)域經(jīng)濟(jì)環(huán)境的穩(wěn)定發(fā)展也有助于銀行風(fēng)險的降低。綠色信貸業(yè)務(wù)的開展有利于商業(yè)銀行資產(chǎn)質(zhì)量的提升。另一方面，商業(yè)銀行發(fā)展綠色信貸業(yè)務(wù)，是社會責(zé)任意識的體現(xiàn)，有助于提升商業(yè)銀行的聲譽，降低商業(yè)銀行聲譽風(fēng)險。根據(jù)Avital[24]的研究，綠色信貸業(yè)務(wù)的開展提升了商業(yè)銀行的聲譽，從而增強其抵御風(fēng)險的能力，故而會給商業(yè)銀行帶來競爭優(yōu)勢。丁寧等[22]的研究中，證明了綠色信貸政策對商業(yè)銀行流動性有所改善，降低了流動性風(fēng)險。因此，綠色信貸政策的實施對于商業(yè)銀行的作用機(jī)制的重要一環(huán)，便是通過改善其風(fēng)險控制水平以達(dá)到提升競爭力的效果，此中可能存在著某種中介效應(yīng)。鑒于綠色信貸政策的實施對于商業(yè)銀行壞賬水平存在改善作用，而壞賬水平對其競爭力存在影響，加之風(fēng)險作用機(jī)制必然不可為全部機(jī)制而僅為主要方面，故此種中介效應(yīng)為部分中介效應(yīng)。綜上分析，筆者提出如下假設(shè)：

H2：實行綠色信貸政策對于區(qū)域性商業(yè)銀行風(fēng)險水平具有抑制作用。

H3：綠色信貸政策通過降低區(qū)域性商業(yè)銀行風(fēng)險的作用機(jī)制，提升其競爭力，風(fēng)險控制在此間起到部分中介效應(yīng)。

三、研究設(shè)計

（一）樣本數(shù)據(jù)來源

本文選取27家區(qū)域性商業(yè)銀行2011—2019年的財務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)作為研究樣本，通過雙重差分模型以準(zhǔn)自然實驗的研究方法探索綠色信貸的政策效應(yīng)。本實驗將是否公開披露綠色信貸業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)作為劃分實驗組與控制組的依據(jù)，其中將公開披露實施綠色信貸政策并確實取得一定成效的區(qū)域性商業(yè)銀行作為實驗組，未披露實施、宣布實施卻未披露數(shù)據(jù)的商業(yè)銀行則作為控制組。

實驗組為江蘇銀行、蘇州銀行、杭州銀行、南京銀行、東莞銀行、溫州銀行、長沙銀行、柳州銀行、漢口銀行、廣州銀行、浙江泰隆銀行、鄭州銀行，共計12家商業(yè)銀行。控制組為大連銀行、西安銀行、日照銀行、洛陽銀行、東營銀行、萊商銀行、煙臺銀行、長城華西銀行、錦州銀行、紹興銀行、四川天府銀行、廈門銀行、鄞州銀行、富邦華一銀行、大同銀行，共計15家商業(yè)銀行。

本次研究所有數(shù)據(jù)均從各商業(yè)銀行官網(wǎng)披露歷年財報整理獲取。

（二）商業(yè)銀行競爭力評價

本文研究的主題是商業(yè)銀行競爭力，為從長遠(yuǎn)整體角度衡量商業(yè)銀行的發(fā)展，故采用多指標(biāo)復(fù)合的方式對其競爭力進(jìn)行衡量。對于指標(biāo)復(fù)合的能力評價得分計算，以往文獻(xiàn)主要采用的方法有兩種：為降維分析的因子分析法與客觀綜合定權(quán)法。

本文參閱了因子分析法商業(yè)銀行競爭力分析的諸多文獻(xiàn)，經(jīng)過綜合考量，主要參考了郭翠榮和劉亮[25]的指標(biāo)體系，并進(jìn)行一定改進(jìn)，確定了20個指標(biāo)，涵蓋盈利性、流動性、安全性、成長性四個維度，并且根據(jù)高曉燕和高歌[26]的研究，充分考慮到了資產(chǎn)規(guī)模因素與市場業(yè)務(wù)因素，以期盡可能地對所選上市商業(yè)銀行的綜合競爭力進(jìn)行全面的評價分析。

在指標(biāo)體系的構(gòu)建方面，盈利性指標(biāo)選取總資產(chǎn)收益率、凈資產(chǎn)收益率和成本收入比;安全性指標(biāo)選取資本充足率、核心資本充足率和不良貸款率;流動性指標(biāo)選取存貸比、資產(chǎn)負(fù)債率、流動性比率。其中，成本收入比與不良貸款率為逆向化指標(biāo)，所采用的正向化措施為X=1-X（其中X為原始指標(biāo)，X為正向化后的指標(biāo)）。而存貸比與資產(chǎn)負(fù)債率為適度性指標(biāo)，此為考慮倘若簡單認(rèn)定其為逆向化指標(biāo)，則反映的更多是商業(yè)銀行經(jīng)營的安全性，與初衷相違。因此，本文也采用郭翠榮和劉亮[25]對這兩個指標(biāo)的處理方式，即X=1/1+|X-X*|（其中X*為指標(biāo)平均值）。鑒于小型銀行可能會由于偶發(fā)事件導(dǎo)致某些指標(biāo)增長率過高，高估其競爭力，故而引入規(guī)模指標(biāo)，分別為資產(chǎn)總額、資本凈額、營業(yè)收入，在市場因素方面也是出于相似的考慮，分別為存款份額、貸款份額、非利息收入額。以五個指標(biāo)衡量商業(yè)銀行的成長性，分別為存款增長率、貸款增長率、凈利潤增長率、營業(yè)收入增長率以及總資產(chǎn)增長率，以期從多方面準(zhǔn)確反映商業(yè)銀行發(fā)展能力，再次考慮了大型銀行可能因其規(guī)模龐大而高估其競爭力的可能。

在完成20項指標(biāo)構(gòu)建的基礎(chǔ)上進(jìn)行因子分析，本文選取27家上市商業(yè)銀行2011—2019年共計9年的業(yè)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)，對其階段性競爭力進(jìn)行評價分析，采用的軟件為SPSS23.0。

（三）實證模型與變量定義

為了驗證H1，分析實施綠色信貸政策對商業(yè)銀行競爭力的影響，建立如下雙重差分模型：

Score=α0+α1treatedi+α2tit+α3treatedi×tit+βConit+μt+εit （1）

在模型（1）中，被解釋變量Score為因子分析得出的商業(yè)銀行競爭力評分。treated為起分類作用的虛擬變量，樣本中實驗組為1，控制組為0。t則為時間虛擬變量，綠色信貸政策實施以前為0，實施后為1。根據(jù)雙重差分的思想，控制組銀行在綠色信貸政策實施前競爭力評分為α0，在實驗組銀行實施綠色信貸政策后評分則為α0 + α2，則此階段商業(yè)銀行競爭力的提升D0=α2。實驗組銀行競爭力評分在綠色信貸實施前為α0 + α1，在實施綠色信貸政策后競爭力評分則為α0 + α1 + α2 + α3，故而實施綠色信貸政策對其競爭力提升D1= α2 + α3。因此，綠色信貸對于商業(yè)銀行競爭力的凈影響經(jīng)雙重差分處理，DID=D1-D0= α3。μt為時間固定效應(yīng)，εit為隨機(jī)擾動項。

參閱已有文獻(xiàn)，選取總資產(chǎn)回報率（ROA）、資本充足率（CAR）、存貸比（LDR）、總資產(chǎn)增長率（G）以及資產(chǎn)規(guī)模（Size）作為控制變量（Con），分別代表了商業(yè)銀行盈利性、安全性、流動性、成長性與規(guī)模效應(yīng)。此外，以往學(xué)者的研究中，在控制變量選取方面會引入GDP、M2增長率、CPI指數(shù)等宏觀指標(biāo)，本文由于在競爭力評分的分析過程中對于各變量以每年的數(shù)據(jù)特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得出的競爭力評分為樣本內(nèi)相對競爭力，故不考慮宏觀經(jīng)濟(jì)變量的影響。

為了驗證H2，并為后文中介效應(yīng)的分析鋪墊，建立雙重差分模型：

NPL=α0+α1treatedi+α2ti，t+α3treatedi×ti，t+βConi，t+μt+εi，t（2）

在模型（2）中，選取不良貸款率（NPL）為被解釋變量，代表商業(yè)銀行的風(fēng)險水平，解釋變量與控制變量與模型（1）一致。

為了驗證H3，進(jìn)一步從風(fēng)險作用機(jī)制來探究綠色信貸政策對商業(yè)銀行競爭力的影響，并判斷中介效應(yīng)的情況，再度依據(jù)雙重差分原理建立如下模型：

Score=α0+α1treatedi+α2ti，t+α3treatedi×ti，t+α4NPLi，t+βConi，t+μt+εi，t（3）

模型（3）中，再度以商業(yè)銀行競爭力（Score）作為被解釋變量，在解釋變量中，增加了不良貸款率（NPL）一項，以此檢驗中介效應(yīng)的存在，倘若模型（2）中綠色信貸政策凈效應(yīng)（DID）對于不良貸款率（NPL）具有顯著影響，在模型（1）驗證的基礎(chǔ)上，則基本判斷存在中介效應(yīng)。當(dāng)模型（3）中綠色信貸政策凈效應(yīng)（DID）與不良貸款率（NPL）均顯著影響商業(yè)銀行競爭力（Score），則為部分中介效應(yīng);當(dāng)綠色信貸政策凈效應(yīng)（DID）回歸系數(shù)不顯著，則為完全中介效應(yīng)。

回歸過程中涉及的變量匯總及定義如表1所示。

（四）描述性統(tǒng)計分析

為了便于了解整體情況，對因子分析與回歸面板數(shù)據(jù)變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計分析，如表2所示。

四、實證分析

（一）商業(yè)銀行競爭力分析

在因子分析法研究過程中，選取的指標(biāo)之間應(yīng)具有較為顯著的線性相關(guān)關(guān)系，應(yīng)首先進(jìn)行KMO檢驗和Bartlett球形檢驗，其可判斷選取指標(biāo)是否適合采用因子分析，同時評價采用因子分析法后的聚合效果。根據(jù)檢驗結(jié)果，KMO值為0.774，大于公認(rèn)臨界值0.700，說明非常適合進(jìn)行因子分析。同時，在Bartlett球形檢驗中，卡方值為5 314.924，且極為顯著，意味著變量之間的相關(guān)性較為顯著。因此，本次研究采用因子分析法可以取得較為理想的結(jié)果。

在運用SPSS23.0進(jìn)行降維分析后，進(jìn)行公共因子的提取，在提取過程中，應(yīng)選取盡可能少的因子解釋盡可能多的信息。本次研究一共提取了6個因子，經(jīng)10次旋轉(zhuǎn)后，方差貢獻(xiàn)率分別為29.588%、11.842%、11.138%、10.651%、7.235%、6.691%，累計貢獻(xiàn)率為77.146%，達(dá)到70%以上，證明基本涵蓋原始數(shù)據(jù)的有效信息。

本文采用回歸法得出因子的得分函數(shù)對商業(yè)銀行競爭力進(jìn)行綜合評價。根據(jù)對成分涵蓋信息解讀，明晰這6個因子分別為規(guī)模因子、成長因子、安全因子、盈利因子、流動因子以及轉(zhuǎn)化因子，其中最后的轉(zhuǎn)化因子主要是解釋了成本收入比、存貸比、資產(chǎn)負(fù)債率方面，代表商業(yè)銀行將投入轉(zhuǎn)化為產(chǎn)出的能力。在明確了每個因子代表的實際含義后，得到每個因子的得分系數(shù)矩陣。因子得分系數(shù)矩陣包含了每個因子與指標(biāo)之間的系數(shù)，可用于計算每個因子的評分，將各指標(biāo)依據(jù)前文描述性統(tǒng)計順序進(jìn)行編號后，得分系數(shù)如表3所示。

根據(jù)表3特征值的貢獻(xiàn)率，可以得出綜合因子評分公式為：

F=29.588F1+11.842F2+11.138F3+10.651F4+7.235F5+6.691F677.146（4）

由此得出27家商業(yè)銀行競爭力評分，具體結(jié)果限于篇幅不再展示。

在得出因子分析綜合評分過程中可以發(fā)現(xiàn)：首先，影響區(qū)域性商業(yè)銀行競爭力的最顯著因素是其規(guī)模，在一定程度上，其規(guī)模程度的大小與其所主要服務(wù)的區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、金融資源富集程度息息相關(guān)。其次，成長能力也相當(dāng)重要，此與商業(yè)銀行經(jīng)營的不斷擴(kuò)張具有密切聯(lián)系。最后，在評分過程中安全因素與盈利因素也不容忽視，往往是風(fēng)險抵御能力與盈利能力較強的樣本更具有競爭力。

（二）綠色信貸政策效應(yīng)分析

本文探究綠色信貸政策效應(yīng)對商業(yè)銀行競爭力的影響，運用的計量軟件為Stata 16.0。

為了驗證H1，即實施綠色信貸政策對商業(yè)銀行競爭力影響的回歸結(jié)果如表4列（1）所示。根據(jù)回歸結(jié)果，綠色信貸政策凈效應(yīng)（DID）的回歸系數(shù)顯著為正，即綠色信貸政策的實施對商業(yè)銀行競爭力起到顯著的正向作用，模型擬合度也良好，因此驗證了H1，綠色信貸政策有利于區(qū)域性商業(yè)銀行競爭力的提升。除此以外，控制變量回歸結(jié)果也較為合理。盈利水平、安全水平的提升對于商業(yè)銀行競爭力具有促進(jìn)作用。存貸比（LDR）則與商業(yè)銀行競爭力呈負(fù)相關(guān)，存貸比的提升為貸款總額與存款總額的比例提升，存款、貸款業(yè)務(wù)的開展是商業(yè)銀行主要資金流轉(zhuǎn)的過程，一定程度代表流動性水平，貸款數(shù)額相比存款越多意味著風(fēng)險的產(chǎn)生，故在既定水平下，應(yīng)降低存貸比以提升商業(yè)銀行競爭力。成長性水平與規(guī)模提升促進(jìn)了商業(yè)銀行競爭力的發(fā)展，此與競爭力的構(gòu)建過程一致。

為進(jìn)一步探究綠色信貸政策凈效應(yīng)對于商業(yè)銀行競爭力影響的作用機(jī)制，驗證風(fēng)險控制水平在期間發(fā)揮的中介效應(yīng)，在模型（1）驗證的基礎(chǔ)上，根據(jù)模型（2）驗證H2，即綠色信貸政策對商業(yè)銀行風(fēng)險水平的影響，其回歸結(jié)果如表4列（2）所示。

根據(jù)模型（2）的回歸結(jié)果，綠色信貸政策凈效應(yīng)（DID）的系數(shù)顯著為負(fù)，綠色信貸政策的實施降低了商業(yè)銀行不良貸款率，即降低了商業(yè)銀行運營的風(fēng)險，H2得到驗證。控制變量方面，對于不良貸款率（NPL），代表盈利水平的總資產(chǎn)回報率（ROA）與代表安全水平的資本充足率（CAR）均與之呈負(fù)相關(guān)，具有合理性。存貸比（LDR）與不良貸款率（NPL）呈正相關(guān)，意味著貸款相對增多，更易產(chǎn)生不良貸款。成長性指標(biāo)總資產(chǎn)增長率對商業(yè)銀行風(fēng)險水平起到負(fù)向作用，意味著商業(yè)銀行的高速成長可降低其風(fēng)險，規(guī)模水平則與之呈正相關(guān)，此可能的原因是規(guī)模更大的商業(yè)銀行業(yè)務(wù)量更多，風(fēng)險承受能力更強，因此不良貸款率相對較高。

在充分驗證了模型（1）與模型（2）后，可基于模型（3）探究綠色信貸政策對商業(yè)銀行競爭力影響的作用機(jī)制，判斷風(fēng)險控制水平在此間是否起到一定中介效應(yīng)，結(jié)果如表4列（3）所示。

模型（3）是在模型（1）的基礎(chǔ)上，引入不良貸款率（NPL）一項進(jìn)行回歸。根據(jù)回歸結(jié)果，綠色信貸政策凈效應(yīng)（DID）對于商業(yè)銀行競爭力依然呈顯著正向影響，不良貸款率（NPL）與商業(yè)銀行競爭力呈顯著負(fù)向影響，至此驗證了中介效應(yīng)的存在，且為部分中介效應(yīng)。在綠色信貸政策的實施對商業(yè)銀行影響的過程中，一部分影響是通過對于商業(yè)銀行風(fēng)險水平的提升來改善商業(yè)銀行競爭力，根據(jù)機(jī)制推導(dǎo)分析，此為主要的作用機(jī)制;另一部分影響則通過其他因素直接對商業(yè)銀行競爭力產(chǎn)生影響，可能是流動性的調(diào)節(jié)、所處經(jīng)濟(jì)環(huán)境的改善等其他諸多因素，但在回歸中表現(xiàn)為直接影響。因此，風(fēng)險控制在綠色信貸對商業(yè)銀行競爭力的影響過程中起到部分中介作用，H3得以驗證，綠色信貸政策確為通過風(fēng)險控制機(jī)制提升商業(yè)銀行競爭力?？刂谱兞糠矫?，模型（3）的回歸結(jié)果與模型（1）相似，故而進(jìn)一步支持本文主回歸的結(jié)論。

（三）安慰劑檢驗

由于本文還未排除實驗組和控制組樣本銀行固有特征差異對研究結(jié)果的干擾，同時也不能完全證明商業(yè)銀行競爭力提升效應(yīng)來源確為綠色信貸政策，因此，需要進(jìn)行安慰劑檢驗。在安慰劑檢驗過程中，將商業(yè)銀行實施綠色信貸政策的年份往前后各推兩年，倘若得到政策凈效應(yīng)的影響并不顯著，則可證明此效應(yīng)確實來源于實驗組時間虛擬變量所代表的事件。由于每個銀行開展綠色信貸業(yè)務(wù)時間不一，在時刻精準(zhǔn)對應(yīng)的情況下，也可排除其他事件給商業(yè)銀行帶來影響的可能，便可證明此效應(yīng)確實來源于綠色信貸政策。限于篇幅，僅展示主回歸安慰劑檢驗結(jié)果如表5所示。

從表5可以看出，將時間前后各平推一年、兩年，政策凈效應(yīng)（DID）均不顯著，通過了安慰劑檢驗，因此，對商業(yè)銀行競爭力的改善確實來源于綠色信貸政策效應(yīng)。

（四）穩(wěn)健性檢驗

前文對于商業(yè)銀行動態(tài)能力指數(shù)測算方法采用的是降維分析的因子分析法，其在一定程度上還是損失了部分信息，為使本文結(jié)論更具有穩(wěn)健性，參考趙碧瑩[27]研究商業(yè)銀行競爭力采用的指標(biāo)復(fù)合方法，為客觀綜合定權(quán)法中較為常用的熵值法，再度對動態(tài)能力指數(shù)進(jìn)行測算。

熵值法是基于各種要素所含信息考慮來計算復(fù)合指標(biāo)的數(shù)學(xué)方法。根據(jù)信息理論的基本原則，信息是系統(tǒng)秩序度的尺度，熵是系統(tǒng)外部干擾的尺度，因而系統(tǒng)熵可反映信息含量。

熵值法的具體過程如下：第一，對正向指標(biāo)與負(fù)向指標(biāo)分別進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以矩陣P的形式表達(dá);第二，計算矩陣P內(nèi)各數(shù)據(jù)占自身所在行的比重，構(gòu)成Q矩陣;第三，計算指標(biāo)熵值Eij=-K∑ni=1Pij×ln（Pij），其中，K為常數(shù)且數(shù)值為1/ln（n）;第四，計算各指標(biāo)差異系數(shù)gj=1-Ej;第五，計算權(quán)重Wj即為gj占比;第六，根據(jù)指標(biāo)權(quán)重計算綜合得分，得出商業(yè)銀行競爭力指數(shù)（Score）。指標(biāo)權(quán)重具體結(jié)果如表6所示。

根據(jù)指標(biāo)權(quán)重，本文計算出商業(yè)銀行競爭力指數(shù)，而后分別根據(jù)模型（2）與模型（3）進(jìn)行回歸分析，以探究綠色信貸政策效應(yīng)對基于熵值法計算出的商業(yè)銀行競爭力指數(shù)的影響，如表7所示。

根據(jù)回歸結(jié)果，列（1）為綠色信貸政策效應(yīng)對商業(yè)銀行競爭力的影響，列（2）為加入不良貸款率（NPL）后的變化。從表7可以發(fā)現(xiàn)，綠色信貸政策效應(yīng)對基于熵值法計算得出的競爭力得分同樣具有顯著提升作用，風(fēng)險控制水平的中介效應(yīng)也同樣存在，與前文研究基本一致，此意味著無論采用何類客觀定權(quán)法，本文結(jié)論均得以穩(wěn)健。

五、結(jié)論與政策建議

本文在充分借鑒已有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，以27家區(qū)域性商業(yè)銀行2011—2019年的數(shù)據(jù)為研究樣本，從盈利水平、風(fēng)險水平、流動性水平、成長性以及規(guī)模水平角度較為系統(tǒng)地建立競爭力評價體系，并通過因子分析法進(jìn)行降維分析，得出較為全面的競爭力評分。而后，采用雙重差分法分析綠色信貸政策的實施對區(qū)域性商業(yè)銀行競爭力產(chǎn)生的影響，并檢驗了風(fēng)險控制在此間的中介效應(yīng)，得出以下基本結(jié)論：首先，規(guī)模因素、成長因素、風(fēng)險控制能力與盈利能力對商業(yè)銀行競爭力影響尤為明顯。其次，自2013年首家城商行開展綠色信貸業(yè)務(wù)以來，實施綠色信貸政策的區(qū)域性商業(yè)銀行，相比未實施的同類銀行，綜合競爭力得到提升。再次，綠色信貸業(yè)務(wù)的開展對區(qū)域性商業(yè)銀行的風(fēng)險水平起到降低作用。最后，綠色信貸政策對商業(yè)銀行競爭力的效應(yīng)主要通過風(fēng)險控制機(jī)制實現(xiàn)，風(fēng)險控制在此間起到部分中介作用。從以上結(jié)論可以分析出，實施綠色信貸政策對于區(qū)域性商業(yè)銀行總體的發(fā)展是有利的，響應(yīng)國家號召，大力發(fā)展綠色金融，保護(hù)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在共贏的前景，而區(qū)域性商業(yè)銀行作為地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要樞紐，可以發(fā)揮積極作用。對于風(fēng)險控制方面，開展綠色信貸業(yè)務(wù)對區(qū)域性商業(yè)銀行風(fēng)險水平有著潛移默化的改善作用，并且也正是通過此路徑提升商業(yè)銀行的競爭力。結(jié)合事實分析，在綠色發(fā)展戰(zhàn)略的倡導(dǎo)下，迫于政策壓力，眾多高污染企業(yè)不得不整改甚至關(guān)停，商業(yè)銀行考慮此類風(fēng)險后停止貸款，由此降低了不良貸款產(chǎn)生的可能。除此以外，發(fā)展綠色信貸業(yè)務(wù)意味著承擔(dān)社會責(zé)任，對于商業(yè)銀行聲譽具有積極作用，因而降低了聲譽風(fēng)險，促進(jìn)了商業(yè)銀行的經(jīng)營發(fā)展?？傊L(fēng)險控制作為重要傳導(dǎo)機(jī)制深刻影響著商業(yè)銀行競爭力。

在研究結(jié)論的基礎(chǔ)上，本文針對區(qū)域性商業(yè)銀行發(fā)展提出如下政策建議：首先，合理擴(kuò)張經(jīng)營規(guī)模，強化持續(xù)發(fā)展能力。在對區(qū)域性商業(yè)銀行競爭力進(jìn)行評價分析的過程中，規(guī)模因素與成長因素影響最為顯著，此意味著在合理經(jīng)營擴(kuò)張的情況下，不斷發(fā)展銀行規(guī)模對于區(qū)域性商業(yè)銀行競爭力具有重大意義。之后，依然是風(fēng)險控制與盈利能力發(fā)揮重大作用，如果說規(guī)模成長有時更多取決于銀行所在區(qū)域，那風(fēng)控與盈利則更多取決于銀行自身，且此方面也是銀行可以進(jìn)行擴(kuò)張的基礎(chǔ)，故應(yīng)大力完善內(nèi)部機(jī)制，充分利用各類金融工具，提升風(fēng)險盈利管理精細(xì)化水平，以此持續(xù)高質(zhì)量發(fā)展。其次，充分發(fā)揮地方性優(yōu)勢，深入貫徹綠色信貸政策。根據(jù)本文驗證結(jié)果，區(qū)域性商業(yè)銀行發(fā)展綠色信貸業(yè)務(wù)對其本身也有助益，因此，其應(yīng)具有足夠動力去推進(jìn)。區(qū)域性商業(yè)銀行辦理業(yè)務(wù)流程更為簡單，與區(qū)域地方具有更強的親和力，擁有著更多中小微企業(yè)客戶，對地方經(jīng)濟(jì)起著舉足輕重的作用，因此其應(yīng)充分利用此優(yōu)勢。除此以外，區(qū)域性商業(yè)銀行規(guī)模較小，轉(zhuǎn)型更為輕便靈動，可以充分根據(jù)所在地方特色，補足地方短板，明確自身定位，令其發(fā)展更具有針對性。因此，唯有區(qū)域性商業(yè)銀行深入貫徹綠色信貸政策，綠色發(fā)展戰(zhàn)略才得以根本性、全局性的姿態(tài)推進(jìn)。最后，注重風(fēng)險防控，促進(jìn)綠色信貸高質(zhì)量發(fā)展。對于中小型的區(qū)域性商業(yè)銀行而言，由于其自身特征，風(fēng)險防控任重而道遠(yuǎn)，對于新興綠色環(huán)保型企業(yè)而言，并非其風(fēng)險就低于以往高污染型企業(yè)，甚至也可能存在由于其行業(yè)未足夠成熟、創(chuàng)新程度較高而具有更大的風(fēng)險，故而在開展綠色信貸業(yè)務(wù)過程中仍要嚴(yán)格控制風(fēng)險水平，不可因是綠色信貸而松懈信貸風(fēng)險的防控;對于地方性經(jīng)濟(jì)的發(fā)展而言，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相當(dāng)重要，綠色可持續(xù)性發(fā)展企業(yè)的繁榮將逐步構(gòu)成健康發(fā)展的區(qū)域市場;對于地方性商業(yè)銀行而言，應(yīng)該針對綠色信貸的相關(guān)項目進(jìn)行產(chǎn)品創(chuàng)新，爭取做到產(chǎn)品多樣化，這樣不僅可以提高綠色信貸效率，也會加快綠色信貸發(fā)展。故而高質(zhì)量綠色金融的不斷深化，有利于降低整個區(qū)域的系統(tǒng)性風(fēng)險，從更深程度促進(jìn)商業(yè)銀行的發(fā)展，以此構(gòu)成良性循環(huán)。

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（責(zé)任編輯：楊全山）

[DOI]10.19654/j.cnki.cjwtyj.2021.08.007

[引用格式]汪煒，戴雁南，喬桂明.綠色信貸政策對商業(yè)銀行競爭力影響研究——基于區(qū)域性商業(yè)銀行的準(zhǔn)自然實驗[J]. 財經(jīng)問題研究，2021，（8）：62-71.

收稿日期：2021-04-14

基金項目：國家社會科學(xué)基金項目“金融周期對中國經(jīng)濟(jì)波動的影響機(jī)制與應(yīng)對策略研究”（19BJL020）

作者簡介：汪 煒（1986-），女，江蘇南京人，博士研究生，主要從事會計學(xué)和財務(wù)管理研究。E-mail：wangwei23@suda.edu.cn

戴雁南（1997-），男，江蘇蘇州人，碩士研究生，主要從事商業(yè)銀行管理研究。E-mail：daiyn0321@126.com

喬桂明（通訊作者）（1956-），男，上海人，教授，博士，博士生導(dǎo)師，主要從事金融學(xué)研究。E-mail：qgm@suda.edu.cn