摘 要：在綠色經(jīng)濟(jì)和碳金融的背景下，綠色信貸規(guī)模不斷擴(kuò)大，對(duì)商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)績(jī)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(yíng)績(jī)效的評(píng)價(jià);然后使用面板數(shù)據(jù)模型，運(yùn)用實(shí)證分析了綠色信貸對(duì)銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響。在短期，綠色信貸通過成本機(jī)制對(duì)銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效產(chǎn)生負(fù)面影響，但在長(zhǎng)期綠色信貸的風(fēng)險(xiǎn)機(jī)制和聲譽(yù)機(jī)制對(duì)經(jīng)營(yíng)績(jī)效產(chǎn)生正面影響，其短期內(nèi)效果不顯著。

關(guān)鍵詞：綠色信貸;經(jīng)營(yíng)績(jī)效;因子分析法;面板數(shù)據(jù)模型

一、引言

在綠色經(jīng)濟(jì)和碳金融的背景下，綠色信貸業(yè)務(wù)快速發(fā)展，一系列國(guó)家政策的出臺(tái)也為其提供了支持作用。2007年，中國(guó)環(huán)保部、中國(guó)人民銀行和原銀監(jiān)會(huì)聯(lián)合推動(dòng)了國(guó)家綠色信貸政策的出臺(tái)，共同發(fā)布了《關(guān)于落實(shí)環(huán)境保護(hù)政策法規(guī)防范信貸風(fēng)險(xiǎn)的意見》。2016年，《關(guān)于構(gòu)建綠色金融體系的指導(dǎo)意見》的印發(fā)標(biāo)志著中國(guó)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(yíng)績(jī)效的關(guān)系，本文將從文獻(xiàn)綜述、商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效評(píng)價(jià)體系、綠色信貸對(duì)商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響機(jī)制及實(shí)證分析展開研究，并結(jié)合實(shí)證結(jié)果給出對(duì)策建議。

二、文獻(xiàn)綜述

國(guó)內(nèi)對(duì)商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效評(píng)價(jià)的研究起步較晚，趙紅梅（2004）針對(duì)國(guó)內(nèi)銀行存在的弊端，引入平衡計(jì)分卡方法，并認(rèn)為不同銀行建立的BSC在形式和內(nèi)容上都不會(huì)完全相同;韓明和謝赤（2009）概括了國(guó)內(nèi)外商業(yè)銀行績(jī)效評(píng)價(jià)的發(fā)展經(jīng)歷，并分析了目前國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效評(píng)價(jià)的不足之處。虞茜（2011）運(yùn)用主成分分析法研究了我國(guó)17家銀行的經(jīng)營(yíng)績(jī)效。

在國(guó)內(nèi)，綠色信貸對(duì)商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)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(nèi)外政策的實(shí)施都有利于增強(qiáng)銀行競(jìng)爭(zhēng)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(jì)轉(zhuǎn)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(fēng)險(xiǎn)。唐亞蘭（2019）認(rèn)為綠色信貸在短期內(nèi)不利于提高盈利水平，但長(zhǎng)期會(huì)促進(jìn)銀行發(fā)展。龔玉霞（2018）、張宇（2020）、孫紅梅（2021）等學(xué)者也從多角度探討了綠色信貸和商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效的關(guān)系。

首先，在研究對(duì)象上，現(xiàn)有文獻(xiàn)較多地分析了股份制銀行和國(guó)有銀行，缺乏對(duì)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(jié)果不一致。最后，在指標(biāo)選取上，經(jīng)營(yíng)績(jī)效是對(duì)商業(yè)銀行多方面的評(píng)價(jià)，實(shí)證分析的文章中大多使用“ROA”代替經(jīng)營(yíng)績(jī)效，指標(biāo)選取不全面。

三、我國(guó)商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效評(píng)價(jià)體系

1.樣本選取與數(shù)據(jù)來源

目前我國(guó)共有44家上市銀行，由于部分商業(yè)銀行對(duì)綠色信貸的披露不完全且業(yè)務(wù)開始時(shí)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(duì)象。本文所有數(shù)據(jù)均來自Wind數(shù)據(jù)庫(kù)以及各銀行社會(huì)責(zé)任報(bào)告的手工整理。

2.指標(biāo)選取

駱駝評(píng)價(jià)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(yíng)狀況。

3.建立經(jīng)營(yíng)績(jī)效評(píng)價(jià)模型

（1） 數(shù)據(jù)預(yù)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(yàn)

采用 KMO 和 Bartlett檢驗(yàn)方法對(duì)數(shù)據(jù)的有效性進(jìn)行檢驗(yàn)，以觀察該分析的適應(yīng)性。Bartlett統(tǒng)計(jì)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(jìn)行因子分析。

（3） 解釋的總方差及旋轉(zhuǎn)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(gè)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(gè)公共因子和第二個(gè)公共因子分別解釋了52.4%和25.182%的原始變量信息。旋轉(zhuǎn)后，累計(jì)方差解釋不變，仍舊為77.582%。旋轉(zhuǎn)后的因子載荷表明，x1、x3和x5在第一個(gè)公因子上的載荷絕對(duì)值最高，因此第一個(gè)公因子包含x1、x3和x5，記作“F1”;x2和x4在第二個(gè)公因子的載荷絕對(duì)值最高，因此第二個(gè)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(jì)算得出各公共因子得分的系數(shù)表達(dá)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(zhuǎn)后的解釋方差表對(duì)各個(gè)公共因子進(jìn)行賦值權(quán)重，計(jì)算得出商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效的最終表達(dá)式：

F=0.587F1+0.413F2

四、綠色信貸對(duì)商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響機(jī)制

1.成本機(jī)制

銀行增加綠色信貸余額，會(huì)增加項(xiàng)目審核成本、人才培養(yǎng)成本和資金轉(zhuǎn)移成本。首先，銀行開展綠色信貸業(yè)務(wù)，需要對(duì)企業(yè)的貸款項(xiàng)目進(jìn)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(duì)項(xiàng)目進(jìn)行環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)審核時(shí)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(shí)施業(yè)務(wù)，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(xiàng)目轉(zhuǎn)移到環(huán)保企業(yè)項(xiàng)目，貸款轉(zhuǎn)移成本較高，貸款銜接不當(dāng)容易出現(xiàn)資金限制和浪費(fèi)現(xiàn)象。綜上所述，綠色信貸會(huì)增加銀行的經(jīng)營(yíng)成本，減少利息收入，降低其凈資產(chǎn)收益率。

2.風(fēng)險(xiǎn)機(jī)制

在發(fā)展綠色金融和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整的大背景下，銀行開展綠色信貸業(yè)務(wù)，對(duì)環(huán)保企業(yè)實(shí)施優(yōu)惠性的低利率，對(duì)污染企業(yè)實(shí)施懲罰性的高利率，正向引導(dǎo)了社會(huì)資金的流向，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和升級(jí)。同時(shí)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整也會(huì)反向優(yōu)化銀行貸款結(jié)構(gòu)，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(xiàng)目，其符合國(guó)家發(fā)展規(guī)劃，具有較好的發(fā)展前景，貸款違約風(fēng)險(xiǎn)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(yuǎn)低于其他貸款。因此，銀行開展綠色信貸業(yè)務(wù)可以降低信貸風(fēng)險(xiǎn)，優(yōu)化貸款結(jié)構(gòu)。

3.聲譽(yù)機(jī)制

發(fā)展綠色信貸，保護(hù)生態(tài)環(huán)境，是商業(yè)銀行積極承擔(dān)社會(huì)責(zé)任的體現(xiàn)。此舉有利于樹立銀行良好的社會(huì)形象，形成品牌效應(yīng)，提升銀行的競(jìng)爭(zhēng)力。聲譽(yù)作為銀行一項(xiàng)重要的無形資產(chǎn)，會(huì)直接影響客戶對(duì)銀行的態(tài)度。一個(gè)擁有良好聲譽(yù)的銀行，客戶往往對(duì)其有較高的信心，其業(yè)務(wù)規(guī)模和市場(chǎng)范圍也會(huì)隨之?dāng)U大，發(fā)生擠兌風(fēng)險(xiǎn)的可能性也減小;同時(shí)，社會(huì)公眾會(huì)提高對(duì)該銀行的好感度，有利于該銀行股票流通速度增快、市場(chǎng)價(jià)值提高。因此，綠色信貸業(yè)務(wù)使得銀行具有較好的名譽(yù)，競(jìng)爭(zhēng)力不斷增強(qiáng)。

五、綠色信貸對(duì)商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效的實(shí)證分析

1.變量選取

2.構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型

（1） 數(shù)據(jù)預(yù)處理

在構(gòu)建的指標(biāo)體系中存在著數(shù)值型指標(biāo)，無法與比率類指標(biāo)直接進(jìn)行比較。因此，本文對(duì)指標(biāo)體系中的綠色信貸余額、存款總額和貸款總額三個(gè)數(shù)值型指標(biāo)進(jìn)行取對(duì)數(shù)的預(yù)處理。

（2） 單位根檢驗(yàn)

在對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析之前，首先要進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。結(jié)合指標(biāo)數(shù)據(jù)的情況，決定采用 LLC與 ADF 這兩種檢驗(yàn)方法對(duì)各個(gè)變量進(jìn)行檢驗(yàn)。經(jīng)營(yíng)績(jī)效指標(biāo)、綠色信貸余額等 6個(gè)指標(biāo)的P值均小于0.05，即為平穩(wěn)序列，因而該估計(jì)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(jì)量和豪斯曼統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行檢驗(yàn)。豪斯曼檢驗(yàn)P值為0.0037，小于0.05，故接受備擇假設(shè)，選擇固定效應(yīng)影響類面板數(shù)據(jù)模型。在F檢驗(yàn)中，F(xiàn)=6.8410 > F（7，115），拒絕原假設(shè)，應(yīng)選擇個(gè)體固定效應(yīng)面板數(shù)據(jù)模型。

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

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

（4） 回歸結(jié)果

由回歸結(jié)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(yíng)績(jī)效與綠色信貸、撥備覆蓋率、貸款總量和存款總量呈負(fù)相關(guān)，與非利息收入占比呈正相關(guān)。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(yíng)績(jī)效將會(huì)減少0.058426單位。雖然兩者呈負(fù)相關(guān)，但是系數(shù)絕對(duì)值較小，影響效果不是很顯著。

回歸結(jié)果的具體分析如下：首先，銀行開展綠色信貸業(yè)務(wù)成本較高，對(duì)企業(yè)項(xiàng)目進(jìn)行環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)審核程序繁瑣，且需要相關(guān)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(shí)，為了響應(yīng)國(guó)家政策，承擔(dān)社會(huì)責(zé)任，較少考慮效率問題，所以導(dǎo)致綠色信貸板塊收益較低;最后，風(fēng)險(xiǎn)機(jī)制和聲譽(yù)機(jī)制在長(zhǎng)期可發(fā)揮產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和銀行聲譽(yù)提高的效果，但是綠色信貸業(yè)務(wù)開始時(shí)間較晚，近幾年貸款量才逐漸增多，所以從短期來看風(fēng)險(xiǎn)機(jī)制和聲譽(yù)機(jī)制對(duì)商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效影響不顯著。

六、對(duì)策建議

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

政府角度：（1） 政府應(yīng)該加強(qiáng)對(duì)綠色信貸的支持力度，給予開展綠色信貸業(yè)務(wù)的銀行稅收優(yōu)惠，實(shí)施相關(guān)業(yè)務(wù)的貼息政策，降低銀行貸款資金成本，提高銀行利潤(rùn)率。（2） 中央銀行可以給予商業(yè)銀行相關(guān)激勵(lì)，比如規(guī)定綠色信貸為再貸款的合格抵押品，提高對(duì)綠色信貸的承認(rèn)度，增加商業(yè)銀行可貸資金量，鼓勵(lì)商業(yè)銀行發(fā)放綠色信貸。（3） 政府應(yīng)完善綠色信貸信息披露制定，縮減銀行風(fēng)險(xiǎn)審核成本;信息不對(duì)稱是造成銀行成本提高的一個(gè)重要原因，政府應(yīng)加強(qiáng)相關(guān)企業(yè)的綠色項(xiàng)目的信息披露，減少銀行搜集信息的阻礙，進(jìn)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(dān)社會(huì)責(zé)任的同時(shí)，追求經(jīng)營(yíng)效率;進(jìn)行情景分析，建立貸款審查和監(jiān)督機(jī)制，降低綠色信貸風(fēng)險(xiǎn)。（2） 銀行需要豐富綠色信貸產(chǎn)品，仔細(xì)分析現(xiàn)有產(chǎn)品的特征與質(zhì)量，針對(duì)不同的市場(chǎng)及客戶對(duì)已有產(chǎn)品的質(zhì)量加以改善，在現(xiàn)有產(chǎn)品的基礎(chǔ)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(gè)發(fā)展趨勢(shì)，銀行需要抓住時(shí)機(jī)，提前做好人才儲(chǔ)備。

參考文獻(xiàn)：

[1]丁寧，任亦儂，左穎.綠色信貸政策得不償失還是得償所愿？——基于資源配置視角的PSM-DID成本效率分析[J].金融研究，2020（04）：112-130.

[2]何凌云，吳晨，鐘章奇，祝婧然.綠色信貸、內(nèi)外部政策及商業(yè)銀行競(jìng)爭(zhēng)力——基于9家上市商業(yè)銀行的實(shí)證研究[J].金融經(jīng)濟(jì)學(xué)研究，2018，33（01）：91-103.

[3]高曉燕，高歌.綠色信貸規(guī)模與商業(yè)銀行競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)系探究[J].經(jīng)濟(jì)問題，2018（07）：15-21.

[4]張文中，竇瑞.綠色信貸對(duì)中國(guó)商業(yè)銀行效率的影響研究——基于SBM-GMM模型[J].投資研究，2020，39（11）：17-28.

[5]李蘇，賈妍妍，達(dá)潭楓.綠色信貸對(duì)商業(yè)銀行績(jī)效與風(fēng)險(xiǎn)的影響——基于16家上市商業(yè)銀行面板數(shù)據(jù)分析[J].金融發(fā)展研究，2017（09）：72-77.

[6]王建瓊，董可.綠色信貸對(duì)商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響——基于中國(guó)商業(yè)銀行的實(shí)證分析[J].南京審計(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)，2019，16（04）：52-60.

[7]龔玉霞，張新，王茹.綠色信貸對(duì)商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響——基于動(dòng)態(tài)面板系統(tǒng)GMM的研究[J].會(huì)計(jì)之友，2018（09）：18-22.

[8]李瀟.綠色信貸業(yè)務(wù)對(duì)我國(guó)上市商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響研究[D].內(nèi)蒙古財(cái)經(jīng)大學(xué)，2019.

[9]張新.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的商業(yè)銀行綠色信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究[D].天津科技大學(xué)，2017.

作者簡(jiǎn)介：白楊楊（1980- ），女，漢族，河北邯鄲人，河北大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院