銀行高管對綠色金融的認(rèn)知能解釋ESG 實(shí)踐嗎？
——基于政策文本的分析

孫丹丹 郭文琪

（1.中國人民銀行大同市中心支行 山西 大同市 037000；2.國網(wǎng)山西省電力公司大同供電公司 山西 大同市 037000）

一、引言

2021 年，黨中央將“30·60 目標(biāo)”納入生態(tài)文明建設(shè)整體布局。隨著環(huán)境保護(hù)、可持續(xù)發(fā)展等理念逐漸深入人心，對企業(yè)環(huán)境、社會(huì)、治理（ESG）的關(guān)注也在日益增加。綠色金融與ESG 實(shí)踐逐漸成為重要話題。目前，我國很多學(xué)者從國家、區(qū)域、省、市不同層面，重污染行業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通等不同行業(yè)，用不同的模型對碳排放進(jìn)行測量、研究，探討金融（綠色信貸）發(fā)展與碳排放峰值的問題。對于ESG 的研究多圍繞介紹情況，實(shí)踐思考，國際經(jīng)驗(yàn)、啟示，存在的現(xiàn)實(shí)問題，探究解決方案等角度開展。毫無疑問，高管會(huì)對企業(yè)行為產(chǎn)生重要影響，但目前文獻(xiàn)中幾乎沒有關(guān)于銀行高管綠色金融認(rèn)知的研究。管理者通過自身的意識活動(dòng)實(shí)現(xiàn)對外部知識環(huán)境的認(rèn)識，并做出相應(yīng)的反應(yīng)，這個(gè)過程稱為管理者的認(rèn)知（Walsh，1995）。尚航標(biāo)（2010）通過對現(xiàn)有文獻(xiàn)的總結(jié)，提出管理認(rèn)知是戰(zhàn)略決策者在長期的經(jīng)營活動(dòng)中形成并在做出戰(zhàn)略決策時(shí)應(yīng)用的一組知識結(jié)構(gòu)。

目前，學(xué)者對管理者認(rèn)知維度的劃分主要有兩類。一類關(guān)注戰(zhàn)略決策者的認(rèn)知知識結(jié)構(gòu)對哪個(gè)概念比較關(guān)注、概念與概念間存在什么關(guān)系。依據(jù)此將管理者認(rèn)知分為兩個(gè)維度：關(guān)注焦點(diǎn)和因果邏輯。吳建祖和畢玉勝（2013）根據(jù)注意力基礎(chǔ)觀，將高管團(tuán)隊(duì)對企業(yè)國際化戰(zhàn)略的選擇，確定為高管對技術(shù)獲取、品牌建設(shè)與目標(biāo)市場定位三個(gè)維度的看法，進(jìn)而對高管團(tuán)隊(duì)的注意力配置進(jìn)行量化。武亞軍（2013）通過認(rèn)知地圖和扎根分析等定性分析方法，對華為領(lǐng)導(dǎo)人任正非的認(rèn)知模式進(jìn)行分析。另一類是用“集中性”和“復(fù)雜性”來衡量管理者認(rèn)知的特點(diǎn)（Nadkarni 和Narayanan，2007；尚航標(biāo)，2010），實(shí)現(xiàn)管理者認(rèn)知從定性到定量的轉(zhuǎn)化。所以，研究銀行高管的綠色金融認(rèn)知，一方面能彌補(bǔ)高管綠色金融認(rèn)知研究文獻(xiàn)較少的現(xiàn)狀，另一方面便于從微觀層面理解銀行綠色金融的現(xiàn)狀，對深刻認(rèn)識金融支持碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)路徑具有重要意義。

本文選擇黨中央、國家有關(guān)部委頒布的綠色金融相關(guān)文件，及國家領(lǐng)導(dǎo)人、部委主要領(lǐng)導(dǎo)人關(guān)于綠色金融的講話文本，作為綠色金融發(fā)展方向的指引，提取政策中的關(guān)鍵內(nèi)容，將其作為銀行高管綠色金融認(rèn)知中應(yīng)有的關(guān)注焦點(diǎn)，并構(gòu)建用ESG 實(shí)踐度量銀行高管認(rèn)知的關(guān)系模型，為金融支持碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)路徑提供方向指引。基于此，本文主要回答三個(gè)問題：第一，如何基于政策，量化銀行高管對綠色金融的認(rèn)知？第二，銀行高管對綠色金融的政策敏感性是否能促進(jìn)ESG 實(shí)踐？第三，銀行高管對綠色金融的認(rèn)知能否解釋銀行ESG 實(shí)踐效果？進(jìn)一步，基于高管認(rèn)知測量的ESG 得分與現(xiàn)有ESG 評分間的偏誤有多少？

二、研究設(shè)計(jì)

（一）研究邏輯

為了分析高管的綠色金融認(rèn)知對ESG實(shí)踐的解釋度，本文將從目標(biāo)層、測量層、結(jié)果層三個(gè)層次進(jìn)行分析（見圖1）。

圖1 銀行管理者認(rèn)知對ESG 實(shí)踐解釋力的研究邏輯圖

1.目標(biāo)層。為了分析高管綠色金融認(rèn)知與ESG 實(shí)踐間的關(guān)系，引入了綠色金融政策文本，旨在通過政策文本分析，找到可以詮釋高管綠色金融認(rèn)知的關(guān)鍵要素。通過建立該關(guān)鍵要素與ESG 實(shí)踐之間的關(guān)系來實(shí)現(xiàn)“高管綠色金融認(rèn)知對ESG 實(shí)踐的解釋度”的分析。

2.測量層。對政策文本進(jìn)行解構(gòu)，對關(guān)鍵詞進(jìn)行歸納、聚類，確定五類詞族，分別為綠色理念、社會(huì)責(zé)任、國際視野、創(chuàng)新意識和政治意識，作為構(gòu)建綠色金融認(rèn)知的指引。衡量ESG 實(shí)踐時(shí)，采用Wind ESG 評級中的管理實(shí)踐得分。因此，將問題轉(zhuǎn)化為五類詞族的詞頻與管理實(shí)踐得分間的函數(shù)關(guān)系。

3.結(jié)果層。選擇中國銀行、建設(shè)銀行、交通銀行、興業(yè)銀行、光大銀行、上海銀行六家不同類型的銀行高管講話文本，提取高管綠色金融認(rèn)知，并搜集其管理實(shí)踐得分，通過函數(shù)關(guān)系式擬合出高管綠色金融認(rèn)知和ESG 實(shí)踐間的關(guān)系。

（二）提取綠色金融政策的主要內(nèi)容

本文以2020 年9 月22 日至2021 年7月31 日，黨中央、國家有關(guān)部委頒布的相關(guān)文件，國家領(lǐng)導(dǎo)人、各部委主要領(lǐng)導(dǎo)人的講話文本，作為指導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)“碳達(dá)峰、碳中和”目標(biāo)的重要綠色金融政策，共25 份（見表1）?？紤]到報(bào)道存在作者撰寫時(shí)按主題、篇幅進(jìn)行主觀篩選、編輯的可能性，故本文只選擇領(lǐng)導(dǎo)講話的原文文本。運(yùn)用文本分析法里一級編碼的思路對政策文本進(jìn)行解構(gòu)。一級編碼屬于文本分析方法的基本方法，其目的主要是發(fā)現(xiàn)現(xiàn)象、界定概念，沒有任何事先設(shè)定，需要以完全開放的態(tài)度、尊重原文表述的內(nèi)容進(jìn)行編碼。本文使用ROST CM 軟件進(jìn)行一級編 碼，ROST CM 是針對中文，并基于扎根理論進(jìn)行定性分析的軟件。對所有的政策文本進(jìn)行分詞處理，軟件分詞后再依據(jù)文本原意和現(xiàn)實(shí)意義，進(jìn)行合并。如人民銀行，軟件會(huì)分詞為人民、銀行兩個(gè)詞，再將其合并為一個(gè)詞。分詞處理完成后，利用ROST CM 中的詞頻分析功能，對關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。當(dāng)某個(gè)關(guān)鍵詞反復(fù)出現(xiàn)時(shí)，該詞就能反映該領(lǐng)域的重點(diǎn)（張潔和王紅，2014）。將高頻詞匯中的無效詞匯刪除，得到有效高頻詞表，獲得綠色金融政策文本的組成因素。利用軟件的社會(huì)語義網(wǎng)絡(luò)分析功能，得到可視化的語義網(wǎng)絡(luò)圖（見圖2）。

圖2 綠色金融政策文本的社會(huì)語義網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

表1 綠色金融政策匯總

續(xù)表1 綠色金融政策匯總

為了優(yōu)化分析，對第一步得到的大量關(guān)鍵詞進(jìn)行歸納、整理，類似于文本分析法的二級編碼。二級編碼是基于一級編碼，將文本資料所蘊(yùn)含的性質(zhì)和含義進(jìn)行濃縮（Yin，2003）。名詞有助于顯示認(rèn)知結(jié)構(gòu)演進(jìn)的本質(zhì)，動(dòng)詞顯示伴隨的行動(dòng)，形容詞主要是被用于區(qū)分和限定特征（Guillermo 和Luis，2011）。因此，創(chuàng)建詞族主要針對高頻詞中的名詞，并按照下述原則考慮：一是該詞語的詞頻數(shù)排序在前300；二是詞語表達(dá)相似的含義，可以清楚地被分進(jìn)同一個(gè)子類別中，例如，全球、國際、世界，雖然是三個(gè)詞匯，但都是描述國際化的詞匯，可以歸入同類中；三是當(dāng)一個(gè)詞匯能代表不同含義時(shí)，需對關(guān)鍵詞所在句子進(jìn)行語義判斷，然后進(jìn)行確定，若不同語句含義相差巨大，則忽略該詞匯。如一帶一路，既可以表示國家政策，也可以表示銀行國際化選擇，結(jié)合語義，大部分表示的都是國家政策，則確定為政策類詞匯；四是合計(jì)詞匯數(shù)較多的類別可作為主要內(nèi)容。經(jīng)過整理，綠色金融政策的主要內(nèi)容，可以概況為綠色理念、政治意識、社會(huì)責(zé)任、國際視野和創(chuàng)新意識五個(gè)方面（見表2）。

表2 綠色金融政策文本的主要內(nèi)容

（三）變量選取

1.銀行高管綠色金融認(rèn)知。為了清晰刻畫銀行管理者認(rèn)知，選擇銀行董事長或行長的講話原文、署名文章及該行2020 年年度報(bào)告和2020 年社會(huì)責(zé)任報(bào)告（可持續(xù)發(fā)展報(bào)告）中的董事長致辭或行長致辭作為原始文本。原始文本的時(shí)間主要集中在2020 年9月至2021 年7 月，文本字?jǐn)?shù)在2 萬至3 萬字，文本數(shù)量在7 篇至10 篇，以減少分析誤差。搜集六家在A 股上市的不同性質(zhì)的銀行管理者相關(guān)文本作為樣本，分別是中國銀行、建設(shè)銀行、交通銀行、興業(yè)銀行、光大銀行、上海銀行六家銀行。根據(jù)上文中政策文本特征量的提取方法，對六家銀行的高層講話文本進(jìn)行特征量提取，并分類、歸納、總結(jié)，獲得每家銀行高管綠色理念、社會(huì)責(zé)任、創(chuàng)新意識、國際視野、政治意識的變量值，如表3 所示。

表3 六家銀行高管綠色金融認(rèn)知詞頻統(tǒng)計(jì)

2.ESG 實(shí)踐。本文選擇Wind ESG 評級作為度量銀行ESG 實(shí)踐的重要依據(jù)。Wind ESG 評級是Wind 以ESG 核心內(nèi)涵為基礎(chǔ)，接軌國際標(biāo)準(zhǔn)和評估框架，并根據(jù)中國企業(yè)發(fā)展特色、資本市場現(xiàn)狀、監(jiān)管政策，通過深度研究以科學(xué)方法論形成的本土化特色指標(biāo)體系。Wind ESG 評級根據(jù)銀行ESG 得分進(jìn)行評估，ESG 得分由反映長期ESG 基本面影響的管理實(shí)踐得分和反映短期突發(fā)事件影響的爭議事件得分兩部分相加構(gòu)成。管理實(shí)踐得分以年度為單位進(jìn)行更新，爭議事件得分不定期頻繁更新。因此，本文以管理實(shí)踐得分作為衡量銀行ESG 實(shí)踐的指標(biāo)（見表4）。

表4 六家銀行的管理實(shí)踐得分

3.高管認(rèn)知的政策敏感性。考慮到高管綠色金融認(rèn)知的五個(gè)方面變量值會(huì)受文本內(nèi)容的影響，產(chǎn)生較大的詞頻差異，使變量本身不具有對比性。因此，對各家銀行五個(gè)變量值進(jìn)行了均值化處理，公式如下：

式中X表示經(jīng)歸納確定的變量i 的原始值，x表示X在總體中的占比。求得各變量的均值如表5 所示。

表5 六家銀行與政策文本的各變量值

從表5可以看出，綠色理念、社會(huì)責(zé)任在整體變量中占比較大，二者在六家銀行中的占比和達(dá)到65%以上，而興業(yè)銀行達(dá)到了82%，證明管理者對綠色發(fā)展與社會(huì)責(zé)任的重視程度很高。同時(shí)，國際視野、政治意識占比較少，幾乎在10%以下，而中國銀行在國際視野與政治意識中占比相對較大，結(jié)合興業(yè)銀行和中國銀行的管理實(shí)踐得分較高，可以初步判斷高管認(rèn)知與管理實(shí)踐得分之間存在關(guān)系。接下來，求取各家銀行高管綠色金融認(rèn)知與綠色金融政策文本的相關(guān)性，確定各銀行高管認(rèn)知與政策文本之間的匹配度，作為衡量高管政策敏感性的變量，如表6所示。

表6 六家銀行高管認(rèn)知的政策敏感性

（四）模型設(shè)計(jì)

本文預(yù)測的管理實(shí)踐得分是綠色理念、社會(huì)責(zé)任、創(chuàng)新意識、國際視野、政治意識這五方面成績的加權(quán)平均。因此，確定各家銀行最終得分公式如下：

式中x代表各家銀行在方面i 中的得分，α表示該方面在銀行管理者實(shí)踐得分中所占權(quán)重，Q 代表基準(zhǔn)分。

于是，各家銀行最終得分可表示為一個(gè)多元一次方程。

由于上述模型中涉及多個(gè)變量，且變量間相關(guān)性明顯，即包含的信息有所重疊，因此，采用主成分分析的方法降維，更容易抓住事物的主要矛盾，使問題簡化。其優(yōu)勢為：其一，主成分分析通過多元統(tǒng)計(jì)，可實(shí)現(xiàn)將多個(gè)變量化為少數(shù)幾個(gè)主成分的目標(biāo)；其二，主成分能夠反映原始變量的大部分信息，可表示為原始變量的線性組合。

采用主成分分析法，可確定轉(zhuǎn)化矩陣T。因此，得到了轉(zhuǎn)換后的變量矩陣與變量均值矩陣之間的函數(shù)關(guān)系。

Z=XT

式中Z 為轉(zhuǎn)換后的變量矩陣，X 為變量均值矩陣。

于是，將高管認(rèn)知與ESG 實(shí)踐函數(shù)關(guān)系，轉(zhuǎn)換為擬合后的變量矩陣Z 與管理實(shí)踐得分列向量間的函數(shù)關(guān)系。

三、結(jié)果分析

（一）高管認(rèn)知的政策敏感性與ESG 實(shí)踐的關(guān)系

對政策相關(guān)性與管理實(shí)踐得分進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合，得到以下函數(shù)關(guān)系，函數(shù)關(guān)系見圖3。

圖3 高管認(rèn)知的政策敏感性與ESG 實(shí)踐關(guān)系

y=-45.68x+132.8x-120.7x+39.79x +0.8726

從圖3 可知，高管認(rèn)知的政策敏感性與ESG 實(shí)踐間的關(guān)系函數(shù)圖呈波浪型。隨著管理者政策敏感性的增加，管理實(shí)踐得分的變化情況為：政策敏感性在0.1 至0.3 間，隨著政策敏感性的升高，管理實(shí)踐得分隨之上升；在中間部分，兩者呈負(fù)相關(guān)關(guān)系；政策敏感性在0.6 及以上時(shí)，隨著管理者敏感性的不斷增強(qiáng)，管理實(shí)踐得分大幅提高。分析原因，一方面可能是不同銀行的高管對政策存在不同的“偏好”，此“偏好”非心理，而是高管基于多種因素考量后，對利益相對最大化的政策選擇。當(dāng)高管對政策敏感性處于較低和較高的水平時(shí)，增強(qiáng)政策敏感性有助于指引銀行ESG 實(shí)踐，從而獲得更高分，但是當(dāng)其政策敏感性處于中間水平時(shí)，面對大量政策，高管的“偏好”會(huì)影響其對政策的關(guān)注點(diǎn)，重視一部分，忽略一部分，探索一部分，造成ESG 實(shí)踐的“顧此失彼”，發(fā)生執(zhí)行偏差。值得注意的是，當(dāng)管理者的政策敏感性越接近于綠色金融政策（相關(guān)系數(shù)為1 代表政策本身），其得分越接近Wind 定義下的管理者實(shí)踐的最高分7 分。

（二）高管綠色金融認(rèn)知與ESG 實(shí)踐的關(guān)系

借助各變量與管理實(shí)踐得分間的相關(guān)性，判斷高管綠色金融認(rèn)知與ESG 實(shí)踐的關(guān)系（見表7）。社會(huì)責(zé)任與管理實(shí)踐得分的相關(guān)性較高，說明社會(huì)責(zé)任的貢獻(xiàn)度較高，國際視野、政治意識與管理實(shí)踐得分的相關(guān)性均在0.6 以上，而綠色、創(chuàng)新的相關(guān)性相對較低，說明高管綠色金融認(rèn)知五個(gè)方面的不同方面對ESG 實(shí)踐的影響程度存在差異。因此，在求取函數(shù)關(guān)系式之前，需對五個(gè)變量進(jìn)行數(shù)據(jù)降維，減少無關(guān)變量對數(shù)據(jù)擬合的影響。

表7 各變量與管理實(shí)踐得分間的相關(guān)性

以六家銀行高管認(rèn)知作為主成分分析模型的輸入值，為了避免有用信息的丟失，將主成分分析的貢獻(xiàn)度設(shè)置為99.9%，求得轉(zhuǎn)換矩陣為：

采用上述數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，得到函數(shù)公式：

接下來，對該公式進(jìn)行驗(yàn)證，用各家銀行的實(shí)際管理實(shí)踐得分與各家銀行的預(yù)測得分進(jìn)行比較，求取其相對誤差，如圖4 所示。

圖4 各家銀行實(shí)際與預(yù)測得分對比

根據(jù)分析結(jié)果，平均誤差為0.1419，證明了擬合結(jié)果的有效性。利用擬合模型，求得綠色金融政策文本的管理實(shí)踐得分為6.2469。政策文本計(jì)算得到的管理實(shí)踐得分與管理實(shí)踐得分滿分（7 分）仍存在差距。原因包括但不局限于三方面：一是政策文本選取存在一定的局限性，不能完全反映政策本身的情況；二是受擬合模型的誤差影響，政策文本的管理實(shí)踐得分仍不夠精確；三是Wind ESG 評分中的管理實(shí)踐得分與國家層面綠色金融政策文本的編制并不能完全匹配。

四、實(shí)證結(jié)果的現(xiàn)實(shí)意義

本文通過量化政策文本與實(shí)證檢驗(yàn)，重點(diǎn)考察了銀行高管綠色金融認(rèn)知與管理實(shí)踐得分的函數(shù)關(guān)系，并對高管綠色金融政策敏感性與管理實(shí)踐得分的相關(guān)性進(jìn)行了分析，從實(shí)證結(jié)果來看，本文的研究結(jié)果在以下五方面具有現(xiàn)實(shí)意義：（1）通過對高管綠色金融認(rèn)知的度量，其對銀行ESG 實(shí)踐的解釋度可達(dá)到95%以上，ESG 實(shí)踐評價(jià)指標(biāo)體系可融入對高管認(rèn)知的考查，使評價(jià)體系更全面，同時(shí)起到督促作用。（2）銀行高管對綠色金融政策敏感性與管理實(shí)踐得分存在波浪型關(guān)系。只有當(dāng)高管政策敏感性小于0.3或大于0.6 時(shí)，對綠色金融政策越敏感，管理實(shí)踐得分才越高，若高管基于對政策的“偏好”，選擇更符合其利益的“平衡點(diǎn)”，反而可能不利于ESG 實(shí)踐。（3）現(xiàn)行政策的“指揮棒”作用還有較大發(fā)展空間，即使管理實(shí)踐得分較高的銀行，其管理實(shí)踐與政策要求仍存在差距，特別是綠色發(fā)展理念，政治意識和國際化視野也需要進(jìn)一步提高，完全按照政策要求開展管理實(shí)踐，理論上可以得到最高評分。（4）氣候環(huán)境不斷變化的背景下，高管認(rèn)知應(yīng)保持一定的復(fù)雜性，不應(yīng)僅將注意力集中在部分重點(diǎn)概念上，這樣會(huì)降低認(rèn)知對ESG 實(shí)踐的指導(dǎo)意義。（5）銀行高管的關(guān)注度受多種因素影響，存在差異。國有銀行高管具有更高的政治意識，六家銀行中總部位于上海的交通銀行和上海銀行，其高管具有更高的創(chuàng)新意識和國際視野。