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    銀行異質(zhì)性、綠色信貸和銀行風(fēng)險(xiǎn)

    2022-02-19 07:01:16胡逸飛李子龍
    華北金融 2022年1期
    關(guān)鍵詞:信貸業(yè)務(wù)不良貸款信貸

    胡逸飛 李子龍

    (1.中國銀行河北省分行 河北 石家莊市 050000;2.河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)金融學(xué)院 河北 石家莊市 050000)

    一、引言

    黨的十八大以來,習(xí)近平總書記提出的“綠水青山就是金山銀山”的發(fā)展理念已經(jīng)深入人心,金融部門支持生態(tài)文明建設(shè)是義不容辭的責(zé)任。2019 年的政府工作報(bào)告指出,實(shí)現(xiàn)綠色發(fā)展是構(gòu)建現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的必然要求,是解決污染問題的根本之策。商業(yè)銀行作為我國金融系統(tǒng)中最重要的部門,可以利用它獨(dú)特的市場(chǎng)優(yōu)勢(shì),廣泛地籌集社會(huì)資金并提供專業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理工具,為綠色產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的綠色轉(zhuǎn)型升級(jí)提供有力的支持。根據(jù)人民銀行的統(tǒng)計(jì)資料,截至2020 年年末,我國本外幣綠色貸款余額為11.95 萬億元,同比增長(zhǎng)了16.93%。其中單位綠色貸款余額達(dá)11.91 萬億元,占同期企業(yè)及其他單位貸款增速10.8%個(gè)百分點(diǎn);2020 年全年共新增2 萬億元,占同期企業(yè)及其他單位貸款增量的16.5%??梢姡G色信貸雖然是一種新興的業(yè)務(wù),但其已經(jīng)初見端倪,發(fā)展速度也不容小覷。

    由于綠色信貸主要投放于環(huán)保和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè),具有周期較長(zhǎng)、取得收益較慢、潛在風(fēng)險(xiǎn)較高的特點(diǎn),因此綠色信貸在調(diào)整銀行信貸結(jié)構(gòu)的同時(shí),也會(huì)對(duì)銀行的整體經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生一定影響。通過梳理現(xiàn)有關(guān)于綠色信貸的研究文獻(xiàn)可以發(fā)現(xiàn),多數(shù)學(xué)者的研究角度集中于綠色信貸對(duì)銀行績(jī)效的影響,關(guān)于綠色信貸與銀行風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系的文獻(xiàn)則相對(duì)較少,也尚無統(tǒng)一的研究結(jié)論。一方面,有研究指出綠色信貸在一定程度能夠提高銀行的經(jīng)營(yíng)績(jī)效(Biswas,2016;李蘇等,2017;張琳和廉永輝,2019),提高銀行市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力(高曉燕和高歌,2018;Eshet,2017)和社會(huì)形象(Chami 等,2002);另一方面,一些學(xué)者則認(rèn)為綠色信貸會(huì)提高銀行經(jīng)營(yíng)成本(Scholtens 和Dam,2007;Wright,2012)并削弱其盈利能力(張穎和吳桐,2018;胡乃武和曹大偉,2011)。

    鑒于此,在既有文獻(xiàn)研究的基礎(chǔ)上,本文以綠色信貸作為研究對(duì)象,實(shí)證分析綠色信貸業(yè)務(wù)對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響。本文的研究從以下幾個(gè)方面對(duì)既有文獻(xiàn)進(jìn)行補(bǔ)充:首先,現(xiàn)階段對(duì)于綠色信貸與銀行風(fēng)險(xiǎn)之間關(guān)系的研究多局限于理論層面的討論,缺乏有效的數(shù)據(jù)支撐。據(jù)此,本文在梳理綠色信貸對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)作用機(jī)制的基礎(chǔ)上,利用33 家銀行的微觀財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的實(shí)證檢驗(yàn)。其次,本文在研究綠色信貸與銀行風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系的基礎(chǔ)上,通過構(gòu)建交互項(xiàng)分析銀行不同微觀特征對(duì)二者關(guān)系的調(diào)節(jié)作用,從而更清楚地識(shí)別綠色信貸對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響機(jī)理。第三,本文的研究在為商業(yè)銀行自身風(fēng)險(xiǎn)管理體系建設(shè)以及可持續(xù)發(fā)展提供理論指導(dǎo)與操作指南的同時(shí),也對(duì)政府更有效地指導(dǎo)綠色信貸業(yè)務(wù)的發(fā)展,具有一定的參考價(jià)值。

    二、理論分析與研究假設(shè)

    商業(yè)銀行開展綠色信貸業(yè)務(wù)對(duì)自身可能產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)緩釋的作用。具體而言:(1)隨著國家環(huán)保政策的愈發(fā)嚴(yán)格,污染企業(yè)的生存空間逐漸被壓縮,隨時(shí)面臨著被處罰金甚至是停業(yè)整頓的風(fēng)險(xiǎn),這無疑對(duì)企業(yè)償還銀行貸款造成了壓力。銀行很有可能會(huì)無法收回之前對(duì)污染企業(yè)發(fā)放的信貸資金,從而增加自身面臨的信用風(fēng)險(xiǎn)。發(fā)放綠色信貸則可以幫助銀行調(diào)整信貸結(jié)構(gòu),壓縮“兩高一?!逼髽I(yè)的貸款(張穎和吳桐,2018),從而有效控制銀行所面臨的信用風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí),銀行通過向環(huán)保企業(yè)、新興技術(shù)企業(yè)發(fā)放綠色信貸,不僅能夠促進(jìn)整個(gè)行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí),還可以倒逼污染企業(yè)進(jìn)行環(huán)保技術(shù)的升級(jí)改造(程俊杰,2015),間接提高已經(jīng)獲得貸款企業(yè)的盈利能力和經(jīng)濟(jì)效益,增強(qiáng)企業(yè)的還款能力,從側(cè)面降低銀行面臨的信用風(fēng)險(xiǎn)。(2)對(duì)于銀行而言,聲譽(yù)價(jià)值是其經(jīng)營(yíng)發(fā)展的根本和前提,聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)是對(duì)銀行經(jīng)濟(jì)價(jià)值威脅最大的風(fēng)險(xiǎn)。隨著居民和企業(yè)環(huán)保意識(shí)的不斷提高,人們?cè)桨l(fā)關(guān)注銀行是否積極履行了環(huán)境責(zé)任(王小江,2017)。商業(yè)銀行若繼續(xù)向污染企業(yè)提供資金或者支持污染項(xiàng)目的建設(shè),不僅自身會(huì)面臨較大的信用風(fēng)險(xiǎn)暴露,更會(huì)引起自身聲譽(yù)的下跌(Chami 等,2002),引發(fā)經(jīng)營(yíng)上的巨大虧損。而綠色信貸則體現(xiàn)了銀行履行社會(huì)責(zé)任,可以提高自身的品牌價(jià)值,樹立良好的社會(huì)形象?;诖?,本文提出基礎(chǔ)理論假設(shè)H1:

    H1:擴(kuò)大綠色信貸的規(guī)??梢燥@著降低銀行風(fēng)險(xiǎn)。

    不良貸款率衡量了銀行所面臨的信用風(fēng)險(xiǎn),其數(shù)值越大,表示信用風(fēng)險(xiǎn)越高。近些年部分銀行較高的不良貸款率主要是由于企業(yè)的違約行為所致,尤其是“兩高一?!逼髽I(yè)因?yàn)檫`反環(huán)保政策而遭受處罰所引發(fā)的信用風(fēng)險(xiǎn)最為嚴(yán)重,直接導(dǎo)致銀行資產(chǎn)質(zhì)量的大幅度下滑,不良貸款率顯著提高(胡乃武和曹大偉,2011)。由此可見,資產(chǎn)結(jié)構(gòu)不合理是導(dǎo)致銀行不良貸款率增加的主要因素。不良資產(chǎn)率較高的銀行通過向綠色環(huán)保企業(yè)、高新技術(shù)企業(yè)發(fā)放綠色信貸,嚴(yán)格限制資金流向高污染、高能耗企業(yè),一方面可以優(yōu)化自身資產(chǎn)結(jié)構(gòu),降低風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)在客戶規(guī)模中的占比,從而降低自身所面臨的信用風(fēng)險(xiǎn),另一方面則可以利用在資金市場(chǎng)中形成的“綠色聲譽(yù)”,樹立良好的社會(huì)形象,降低潛在的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)?;诖耍疚奶岢隼碚摷僭O(shè)H2:

    H2:資產(chǎn)質(zhì)量較差的銀行通過綠色信貸降低自身風(fēng)險(xiǎn)的作用更強(qiáng)。

    銀行的資產(chǎn)負(fù)債率是賬面負(fù)債與賬面資本之比,其數(shù)值越小,表示銀行償還債務(wù)的能力越強(qiáng),有利于銀行提高自身抗風(fēng)險(xiǎn)的能力。由于某種原因?qū)е掳l(fā)放的貸款無法按時(shí)收回時(shí),銀行過高的資產(chǎn)負(fù)債率會(huì)加重其經(jīng)營(yíng)負(fù)擔(dān),容易導(dǎo)致銀行周轉(zhuǎn)發(fā)生困難,加劇銀行的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)(劉信群和劉江濤,2013)。同時(shí),資產(chǎn)負(fù)債率也可衡量銀行自身流動(dòng)性水平,資產(chǎn)負(fù)債率高的銀行流動(dòng)性相對(duì)較差,由于綠色信貸的資金主要投向綠色交通運(yùn)輸、可再生能源及清潔能源、新能源和節(jié)能環(huán)保等項(xiàng)目,這些項(xiàng)目的經(jīng)營(yíng)周期較長(zhǎng),需要穩(wěn)定的長(zhǎng)期資金支持,因此綠色信貸會(huì)加劇銀行資金供給和需求的期限錯(cuò)配問題(馬駿,2015)。而流動(dòng)性水平較低的銀行由于負(fù)債水平過高或者資產(chǎn)持有不足,一方面受到負(fù)債規(guī)模的影響開展綠色信貸業(yè)務(wù)較為吃力,若大量運(yùn)用歸屬其他業(yè)務(wù)的資金則會(huì)對(duì)盈利產(chǎn)生負(fù)面影響;另一方面,由于快速獲取低成本融資的能力不足(辛兵海和劉雪薇,2018),只能通過頻繁地同業(yè)拆借進(jìn)行融資,這無疑會(huì)增加銀行自身的經(jīng)營(yíng)成本,擴(kuò)大風(fēng)險(xiǎn)敞口(辛兵海和陶江,2018)?;诖耍疚奶岢隼碚摷僭O(shè)H3:

    H3:資產(chǎn)負(fù)債率低的銀行通過綠色信貸降低自身風(fēng)險(xiǎn)的作用更強(qiáng)。

    綠色信貸業(yè)務(wù)本質(zhì)上仍是一種貸款,其收益來源于銀行的存貸利差,但與傳統(tǒng)的信貸業(yè)務(wù)相比,綠色信貸產(chǎn)品的收益回報(bào)較低、周期較長(zhǎng),因此會(huì)在一定程度上擠占銀行的資源和收益(張琳和廉永輝,2019)。對(duì)于過度依賴?yán)羰杖胱鳛橹饕麃碓吹纳虡I(yè)銀行而言,既有資源和收益受到的擠出效應(yīng)會(huì)更加明顯,其收入結(jié)構(gòu)受到?jīng)_擊的影響更大,從而加劇了自身的風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)。而經(jīng)營(yíng)多元化程度高的銀行一方面可以通過發(fā)展以傭金、手續(xù)費(fèi)為主的中間業(yè)務(wù)補(bǔ)償綠色信貸的資源擠出效應(yīng),豐富自身的收入渠道,增強(qiáng)自己的盈利能力,實(shí)現(xiàn)收益與風(fēng)險(xiǎn)的平衡;另一方面,還可以通過創(chuàng)新開展其他非銀行類金融業(yè)務(wù),如綠色證券、綠色基金和綠色保險(xiǎn)等,為綠色信貸業(yè)務(wù)提供充足的資金支持(顧曉安和王鵬程,2015),從而在促進(jìn)綠色信貸發(fā)展的同時(shí),強(qiáng)化自身抗風(fēng)險(xiǎn)能力。基于此,本文提出理論假設(shè)H4:

    H4:多元化經(jīng)營(yíng)程度高的銀行通過綠色信貸降低自身風(fēng)險(xiǎn)的作用更強(qiáng)。

    與全國性股份制商業(yè)銀行和區(qū)域性商業(yè)銀行相比,除政府隱形擔(dān)保之外,國有大型商業(yè)銀行發(fā)放綠色信貸還兼具規(guī)模優(yōu)勢(shì)和人才優(yōu)勢(shì)。一方面,國有大型商業(yè)銀行資產(chǎn)規(guī)模大,不僅資金實(shí)力雄厚,客戶群體也較為廣泛,在研發(fā)制定綠色信貸產(chǎn)品政策時(shí),具有規(guī)模優(yōu)勢(shì),能夠降低其營(yíng)業(yè)成本(任康鈺和張晨希,2018)。同時(shí)國有大型銀行在監(jiān)管套利交易方面動(dòng)機(jī)更弱,即通過一些高風(fēng)險(xiǎn)同業(yè)業(yè)務(wù)渠道拓展業(yè)務(wù)的動(dòng)機(jī)也較股份制及城商行更弱(于博和吳菡虹,2020),即在進(jìn)行綠色信貸方面,更具資金投入優(yōu)勢(shì)。因此,在同等情況下,國有大型商業(yè)銀行開展綠色信貸業(yè)務(wù)的收益更多。另一方面,國有大型商業(yè)銀行不僅儲(chǔ)備人才多,更擁有較多與綠色信貸相關(guān)的專業(yè)人才,設(shè)置了較為完善的綠色信貸統(tǒng)計(jì)和評(píng)價(jià)體系,在開展綠色信貸業(yè)務(wù)時(shí)能夠有效控制風(fēng)險(xiǎn)?;诖?,本文提出理論假設(shè)H5:

    H5:國有大型商業(yè)銀行通過綠色信貸降低自身風(fēng)險(xiǎn)的作用更強(qiáng)。

    三、變量選擇與模型設(shè)定

    (一)計(jì)量模型

    1.基本計(jì)量模型

    為分析綠色信貸業(yè)務(wù)對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響,結(jié)合已有文獻(xiàn)的研究特點(diǎn),本文設(shè)定如式(1)的靜態(tài)面板計(jì)量模型進(jìn)行回歸分析:

    其中,變量的下標(biāo)i 和t 分別表示銀行個(gè)體以及時(shí)間。z_score為銀行破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)距離指標(biāo),是銀行風(fēng)險(xiǎn)的代理變量;lngl是綠色信貸,即本文的核心解釋變量;X為微觀和宏觀控制變量的集合,旨在控制模型可能存在的內(nèi)生性問題。所有解釋變量均滯后一期。λ為個(gè)體固定效應(yīng);ε是隨機(jī)誤差項(xiàng)。

    2.穩(wěn)健性檢驗(yàn)?zāi)P?/p>

    已有的相關(guān)研究結(jié)論指出,商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)具有一定的滯后特性,即過往的風(fēng)險(xiǎn)積聚對(duì)當(dāng)期會(huì)產(chǎn)生一定影響。因此本文在基準(zhǔn)模型中加入了銀行風(fēng)險(xiǎn)變量的滯后期,用于控制風(fēng)險(xiǎn)的跨期平滑效應(yīng)。

    模型(2)中的z_score為銀行風(fēng)險(xiǎn)的滯后變量。由于差分GMM 估計(jì)方法會(huì)損失一定的樣本信息,影響整體估計(jì)效率,因此本文選用更有效的系統(tǒng)GMM 方法對(duì)動(dòng)態(tài)面板模型進(jìn)行估計(jì)。

    (二)數(shù)據(jù)來源

    國家環(huán)??偩?、中國人民銀行、原中國銀監(jiān)會(huì)于2007 年聯(lián)合發(fā)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》,各主要商業(yè)銀行開始披露其綠色信貸信息,因此出于對(duì)數(shù)據(jù)可得性與連續(xù)性的考慮,本文研究的樣本為2007—2018 年33 家商業(yè)銀行的非平衡面板數(shù)據(jù),具體包含5 家國有大型商業(yè)銀行、11 家全國性股份制商業(yè)銀行、13 家城市商業(yè)銀行以及4 家農(nóng)村商業(yè)銀行,樣本范圍較為廣泛,覆蓋了我國各類型的銀行。本文中所用的綠色信貸數(shù)據(jù)為手工整理,來源于各商業(yè)銀行每年公布的《社會(huì)責(zé)任報(bào)告》,銀行財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫,對(duì)于銀行財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的缺漏值,通過查詢各銀行公布的年度報(bào)告進(jìn)行有效補(bǔ)充。

    (三)變量說明

    2.核心解釋變量綠色信貸(lngl)。本文選取各家商業(yè)銀行社會(huì)責(zé)任報(bào)告中公布的綠色信貸余額作為綠色信貸的代理變量。同時(shí)為減輕和規(guī)避可能存在的異方差問題,本文對(duì)綠色信貸數(shù)據(jù)進(jìn)行了對(duì)數(shù)化處理。

    3.控制變量。為保證估計(jì)的有效性,本文從微觀和宏觀兩方面分別選取了控制變量。在微觀方面,本文共選取了不良貸款率、資產(chǎn)負(fù)債率、凈利息收入占比等三個(gè)銀行特征控制變量。

    不良貸款率(npl)用于反映銀行的資產(chǎn)質(zhì)量。按照銀行貸款的五級(jí)分類法,不良貸款包括次級(jí)類、可疑類和損失類貸款,不良貸款率為銀行不良貸款與信貸余額的比值,銀行的不良貸款率越高,則風(fēng)險(xiǎn)越大。資產(chǎn)負(fù)債率(dar)也稱舉債經(jīng)營(yíng)比率,其數(shù)值等于銀行的賬面負(fù)債與賬面資本之比,用于衡量銀行償還債務(wù)的能力和流動(dòng)性水平,該指標(biāo)數(shù)值越大,說明銀行債務(wù)壓力越大和流動(dòng)性水平越差、破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)較高。利息凈收入占比(income)用于衡量銀行收入的多元化程度,其數(shù)值等于銀行利息凈收入與營(yíng)業(yè)收入的比值,該值越大,說明銀行的收入越依賴存貸利差,多元化經(jīng)營(yíng)程度越低,經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)較高。

    本文在宏觀方面選取了同業(yè)拆借利率與銀行業(yè)景氣指數(shù),以控制貨幣市場(chǎng)和行業(yè)變動(dòng)的影響。同業(yè)拆借利率(r),本文選用上海銀行間同業(yè)拆放利率(Shibor)中的1 年期品種,旨在控制由于貨幣市場(chǎng)的波動(dòng)對(duì)銀行破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)造成的影響。一般而言,同業(yè)拆借利率下降,可以減少銀行的經(jīng)營(yíng)成本,降低風(fēng)險(xiǎn)水平。銀行業(yè)景氣指數(shù)(jq)的數(shù)值大小反映了銀行業(yè)整體的變化情況,當(dāng)銀行業(yè)整體較為繁榮時(shí),行業(yè)景氣指數(shù)的值較大,銀行個(gè)體的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)也較小。

    表1 列示了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)信息。在銀行資產(chǎn)質(zhì)量方面,不良貸款率(npl)的均值為1.25%,標(biāo)準(zhǔn)差為0.48,說明我國商業(yè)銀行整體上信用風(fēng)險(xiǎn)較低,但同時(shí)應(yīng)注意到,其最大值為4.32%,已接近監(jiān)管的紅線要求,因此部分銀行面臨較高的信用風(fēng)險(xiǎn)。在償債能力方面各銀行之間存在差異,資產(chǎn)負(fù)債率(dar)的最高值為96.45%,但最低值僅為90.22%,表現(xiàn)出差異化的杠桿水平。利息凈收入占比(income)的均值為77.71%,標(biāo)準(zhǔn)差為9.77,最大值達(dá)99.76%,說明我國絕大多數(shù)商業(yè)銀行仍以利息凈收入作為盈利的來源,在業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)方面存在同質(zhì)化現(xiàn)象。在宏觀變量方面,1 年期Shibor 的報(bào)價(jià)波動(dòng)較小,銀行間拆借市場(chǎng)整體較為穩(wěn)定;銀行業(yè)景氣指數(shù)(jq)的均值為72.47,說明我國商業(yè)銀行整體發(fā)展情況較為健康。

    表1 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

    四、基本回歸分析

    為驗(yàn)證本文基本假設(shè)H1,基于模型(1)和(2)進(jìn)行實(shí)證分析,表2 列示了回歸結(jié)果。就靜態(tài)模型(1)而言,結(jié)果如表2 中第(1)-(2)列所示,Hausman 統(tǒng)計(jì)量的檢驗(yàn)結(jié)果說明,固定效應(yīng)優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)模型。同時(shí),本文使用穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行修正,以弱化異方差問題對(duì)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)效率的影響。就動(dòng)態(tài)面板模型(2)而言,結(jié)果如表2 中第(3)-(4)列所示,Hansen 檢驗(yàn)和序列相關(guān)檢驗(yàn)均支持動(dòng)態(tài)面板模型設(shè)定的有效性。具體而言,Hansen 統(tǒng)計(jì)量的檢驗(yàn)結(jié)果表明工具變量設(shè)定有效,AR(1)檢驗(yàn)的P 值分別為0.004 和0.005,表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的差分在1%的顯著水平下存在一階自相關(guān),同時(shí)AR(2)檢驗(yàn)的P 值分別為0.260 和0.281,說明隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的差分不存在二階自相關(guān)。

    表2 的第(1)列和第(3)列僅控制了銀行特征的微觀變量,第(2)和第(4)列同時(shí)控制微觀和宏觀變量,以進(jìn)一步檢驗(yàn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。從表2 中可以看出,第(1)—(4)列中的核心解釋變量(lngl)的系數(shù)符號(hào)始終顯著為正,說明綠色信貸對(duì)于銀行風(fēng)險(xiǎn)具有顯著的緩釋作用,即商業(yè)銀行擴(kuò)大綠色信貸規(guī)??梢杂行Ы档妥陨淼慕?jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn),驗(yàn)證了本文之前提出的基本假設(shè)H1。

    表2 綠色信貸對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)影響的回歸分析

    同時(shí)觀察其他的控制變量可以發(fā)現(xiàn),利息凈收入占比(income)的系數(shù)在5%的水平下顯著為負(fù),說明銀行依賴?yán)钍杖氲某潭仍降?,即收入的多元化程度越高,其抗風(fēng)險(xiǎn)能力越強(qiáng),銀行現(xiàn)在大力發(fā)展表外業(yè)務(wù)的現(xiàn)狀也支撐了本文的這一結(jié)論。不良貸款率(npl)的系數(shù)符號(hào)為負(fù),說明資產(chǎn)質(zhì)量的惡化會(huì)擴(kuò)大銀行的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn),這與事實(shí)和已有的研究結(jié)論相吻合。銀行資產(chǎn)負(fù)債率(dar)的系數(shù)符號(hào)為負(fù),與預(yù)期一致,表明較高的杠桿水平放大了銀行的風(fēng)險(xiǎn)敞口。

    五、進(jìn)一步分析

    (一)基于交互項(xiàng)的異質(zhì)性分析

    為研究銀行的異質(zhì)性特征對(duì)綠色信貸影響銀行風(fēng)險(xiǎn)的調(diào)節(jié)效應(yīng),本文在對(duì)銀行的微觀特征變量進(jìn)行去中心化處理的基礎(chǔ)上,構(gòu)造其與綠色信貸變量的交互項(xiàng)加入模型,從而解釋由于銀行異質(zhì)性所帶來調(diào)節(jié)效應(yīng)。具體模型如下:

    表3 列示出了回歸結(jié)果,其中的(1)—(4)列分別是綠色信貸(lngl)與銀行不良貸款率(npl)、資產(chǎn)負(fù)債率(dar)、利息凈收入占比(income)和銀行類型(type)的交互項(xiàng),其中type 變量為虛擬變量,當(dāng)其取值為1 時(shí)表示銀行類型為國有大型商業(yè)銀行。從表3 中可以看出,核心解釋變量綠色信貸(lngl)的系數(shù)仍保持較高的顯著水平(支持了本文的假設(shè)H1),交互項(xiàng)中的控制變量也較為顯著。

    1.lngl*npl表示綠色信貸與不良貸款率的交互項(xiàng),其系數(shù)在5%的置信水平下顯著為正,說明信貸資產(chǎn)質(zhì)量較差的銀行開展綠色信貸業(yè)務(wù),可以更有效的降低自身風(fēng)險(xiǎn)水平,強(qiáng)支持了假設(shè)H2。這說明,開展綠色信貸業(yè)務(wù)能夠幫助銀行逐漸退出“兩高一?!毙袠I(yè),引導(dǎo)信貸資金流入有利于環(huán)保發(fā)展的企業(yè)和行業(yè)中,有效地降低了自身所面臨的信用風(fēng)險(xiǎn)和環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)。而這種通過資產(chǎn)結(jié)構(gòu)調(diào)整從而降低風(fēng)險(xiǎn)的邊際效果,在高不良貸款率的企業(yè)則更為顯著。

    2.lngl*dar表示綠色信貸與銀行資產(chǎn)負(fù)債率的交互項(xiàng),該變量的系數(shù)在1%的置信水平下顯著為負(fù),說明資產(chǎn)負(fù)債率低的銀行開展綠色信貸業(yè)務(wù)可以更有效的降低自身風(fēng)險(xiǎn),理論假設(shè)H3 得到驗(yàn)證。綠色信貸在本質(zhì)上仍是一種信貸產(chǎn)品,是商業(yè)銀行的資產(chǎn),因此在銀行負(fù)債水平相近的情況下,資產(chǎn)規(guī)模大的銀行更有能力開展綠色信貸業(yè)務(wù),從而增強(qiáng)了綠色信貸對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的緩釋效果。

    3.lngl*income是綠色信貸與銀行利息收入占比的交互項(xiàng),該變量的系數(shù)在10%的置信水平下顯著為負(fù),表示收入多元化程度高的銀行開展綠色信貸所帶來的風(fēng)險(xiǎn)緩釋作用更強(qiáng),理論假設(shè)H4 成立。這表明收入多元化的銀行經(jīng)營(yíng)模式更為復(fù)雜,開展資產(chǎn)證券化等表外業(yè)務(wù)、非利息收入業(yè)務(wù)的能力更強(qiáng),在一定程度上能夠抵消開展綠色信貸業(yè)務(wù)所帶來的短期沖擊,因而降低風(fēng)險(xiǎn)的效果與高度依賴?yán)钍杖氲你y行相比更為明顯。

    4.lngl*type表示綠色信貸與銀行類型的交互項(xiàng),該變量系數(shù)在1%的置信水平下顯著為正,說明國有銀行開展綠色信貸業(yè)務(wù)帶來的風(fēng)險(xiǎn)緩釋作用效果更強(qiáng),驗(yàn)證了本文之前提出的假設(shè)H5。這表明,國有大型商業(yè)銀行的規(guī)模優(yōu)勢(shì)和人才優(yōu)勢(shì),為其開展綠色信貸業(yè)務(wù)提供了有效支撐。

    (二)交互項(xiàng)的邊際效應(yīng)分析

    從表3 的估計(jì)結(jié)果可以看出,商業(yè)銀行的不良貸款率、資產(chǎn)負(fù)債率以及利息凈收入占比等自身特征對(duì)綠色信貸與風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系存在顯著的調(diào)節(jié)效應(yīng)。上述模型的估計(jì)系數(shù)反映了在平均意義上調(diào)節(jié)效應(yīng)的大小,但卻無法描述綠色信貸對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響如何隨銀行微觀特征的變化而變化。基于此,本文在模型(3)—(5)的兩邊對(duì)綠色信貸求偏導(dǎo)數(shù),從而得到綠色信貸對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)的邊際影響程度,并在此基礎(chǔ)上繪制圖1,利用更直觀地方式描述在銀行微觀特征的不同取值上,綠色信貸對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響程度,圖中的橫軸表示銀行的微觀特征,直線表示邊際效用,直線上下方的柱形陰影表示95%的置信區(qū)間。

    表3 綠色信貸對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)的異質(zhì)性影響

    圖1 銀行異質(zhì)性特征對(duì)綠色信貸與銀行風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系的邊際效應(yīng)

    從圖1 中可以明顯發(fā)現(xiàn):一是不良貸款率的邊際效應(yīng)曲線斜率為正,表明隨著不良貸款率的提高,綠色信貸對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)的緩釋作用也更強(qiáng);二是資產(chǎn)負(fù)債率的邊際效應(yīng)曲線斜率為負(fù),表明銀行杠桿水平越高(資產(chǎn)負(fù)債率越高),綠色信貸對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)的緩釋作用越弱;三是利息凈收入占比的調(diào)節(jié)效應(yīng)曲線斜率為負(fù),表明隨著銀行經(jīng)營(yíng)多元化程度的降低,綠色信貸對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)的抑制作用也逐漸降低。

    六、研究結(jié)論與建議

    本文利用2007 年至2018 年33 家商業(yè)銀行的數(shù)據(jù),構(gòu)建非平衡面板模型實(shí)證檢驗(yàn)了綠色信貸對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響。研究結(jié)果表明:(1)綠色信貸對(duì)商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)具有顯著影響,擴(kuò)展綠色信貸業(yè)務(wù)規(guī)模有助于商業(yè)銀行降低自身的風(fēng)險(xiǎn)。(2)信貸資產(chǎn)質(zhì)量較差、資產(chǎn)負(fù)債率較低以及多元化經(jīng)營(yíng)程度高的銀行開展綠色信貸業(yè)務(wù)能更有效地降低自身風(fēng)險(xiǎn)。(3)與全國性股份制商業(yè)銀行和區(qū)域性商業(yè)銀行相比,國有大型商業(yè)銀行發(fā)放綠色信貸具有更明顯的風(fēng)險(xiǎn)緩釋作用。本文的研究結(jié)論對(duì)于今后綠色信貸業(yè)務(wù)的開展與監(jiān)管具有如下啟示:

    第一,商業(yè)銀行應(yīng)穩(wěn)步發(fā)展綠色信貸業(yè)務(wù),提高綠色信貸業(yè)務(wù)的管理水平。本文的研究發(fā)現(xiàn),綠色信貸業(yè)務(wù)的發(fā)展能夠顯著降低銀行自身的風(fēng)險(xiǎn)水平。尤其是在供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的宏觀背景下,商業(yè)銀行更應(yīng)認(rèn)識(shí)到發(fā)展綠色信貸不僅是我國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的要求,也是實(shí)現(xiàn)穩(wěn)健經(jīng)營(yíng)的業(yè)務(wù)選擇。因此,為更好地發(fā)揮綠色信貸業(yè)務(wù)緩釋風(fēng)險(xiǎn)的作用,商業(yè)銀行首先應(yīng)在日常經(jīng)營(yíng)中,堅(jiān)持審慎經(jīng)營(yíng)的理念,將資產(chǎn)負(fù)債率控制在合理區(qū)間內(nèi),避免因持有過高的杠桿加劇自身風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng);其次,商業(yè)銀行應(yīng)建立完善的綠色信貸授信管理體系,引進(jìn)專業(yè)人才促進(jìn)綠色信貸的發(fā)展,促成綠色信貸業(yè)務(wù)與銀行風(fēng)險(xiǎn)的良性互動(dòng);最后,一些不良貸款率較高的區(qū)域性商業(yè)銀行則可通過發(fā)展綠色信貸業(yè)務(wù),在保證盈利性的基礎(chǔ)上穩(wěn)步降低不良貸款率,縮減不良貸款規(guī)模,實(shí)現(xiàn)穩(wěn)健經(jīng)營(yíng)。

    第二,加強(qiáng)綠色金融產(chǎn)品創(chuàng)新,推進(jìn)綠色金融債、綠色保險(xiǎn)等業(yè)務(wù)的開發(fā)。本文的研究說明,銀行多元化經(jīng)營(yíng)程度越高,綠色信貸業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)緩釋作用越強(qiáng)。與發(fā)達(dá)國家相比,我國綠色金融產(chǎn)品的種類較為匱乏,不能覆蓋多層次、多類型的資金需求者。現(xiàn)階段我國商業(yè)銀行的綠色業(yè)務(wù)以綠色信貸為主,相關(guān)產(chǎn)品的延伸程度不足,導(dǎo)致產(chǎn)品的客戶群體較為單一,失去了部分潛在優(yōu)質(zhì)客戶。因此,銀行在開展綠色信貸業(yè)務(wù)時(shí),應(yīng)注重其產(chǎn)品延伸性,要加強(qiáng)銀行綠色項(xiàng)目咨詢、綠色金融債和綠色保險(xiǎn)等相關(guān)產(chǎn)品的創(chuàng)新,以提高非利息收入水平,擴(kuò)大收入來源,保證收益,從而降低風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)可發(fā)行綠色信貸資產(chǎn)支持證券,充裕銀行流動(dòng)性。

    第三,政府應(yīng)扶持綠色行業(yè)和綠色金融的發(fā)展,鼓勵(lì)銀行發(fā)放綠色信貸。由于綠色行業(yè)發(fā)展存在周期性長(zhǎng)、投資收益見效慢的特點(diǎn),政府應(yīng)加大對(duì)綠色行業(yè)的扶持,如采取優(yōu)惠的稅收和利率政策等,促進(jìn)綠色行業(yè)的發(fā)展。政府也可以通過制定激勵(lì)政策以刺激銀行發(fā)放綠色信貸,如適當(dāng)降低綠色信貸的風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重等,從而在促進(jìn)綠色金融體系建設(shè)的同時(shí),降低企業(yè)的違約率,提高銀行的經(jīng)營(yíng)效率,平抑銀行的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。

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