主動(dòng)承擔(dān)社會(huì)與環(huán)境責(zé)任是否降低了銀行風(fēng)險(xiǎn)

丁 攀

中國(guó)（海南）改革發(fā)展研究院，海南 ?？?570100

中國(guó)人民銀行 ?？谥行闹?，海南 ?？?570105

李 凌

中國(guó)人民銀行 ?？谥行闹?，海南 ?？?570105

曾建中

廣西財(cái)經(jīng)學(xué)院 會(huì)計(jì)與審計(jì)學(xué)院，廣西 南寧 530003

一、引言

隨著可持續(xù)發(fā)展理念的推廣，各國(guó)政府對(duì)環(huán)境保護(hù)的積極干預(yù)和公眾環(huán)境意識(shí)的逐步提高，使得承擔(dān)社會(huì)與環(huán)境責(zé)任逐漸成為衡量現(xiàn)代企業(yè)的重要標(biāo)準(zhǔn)之一，體現(xiàn)了企業(yè)共同的價(jià)值取向與追求。將可持續(xù)發(fā)展理念應(yīng)用于金融機(jī)構(gòu)層面，源于2003年花旗銀行、荷蘭銀行、巴萊克銀行等10家金融機(jī)構(gòu)定制的用以決定、衡量及管理社會(huì)與環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)的非強(qiáng)制性準(zhǔn)則即所謂的赤道原則。在過去的近20年中，赤道原則已經(jīng)逐漸發(fā)展成為國(guó)際金融機(jī)構(gòu)對(duì)社會(huì)與環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行管理的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，承諾采用赤道原則的金融機(jī)構(gòu)數(shù)量也在穩(wěn)步增長(zhǎng)。截至目前全球超過37個(gè)國(guó)家約100余家金融機(jī)構(gòu)宣布采用赤道原則，覆蓋了發(fā)展中國(guó)家與新興市場(chǎng)70%以上的項(xiàng)目融資份額。2020年7月1日，新版的赤道原則（EP4）正式實(shí)施，要求赤道銀行進(jìn)一步強(qiáng)化對(duì)環(huán)境和社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)的把控，主動(dòng)適應(yīng)《巴黎協(xié)定》、國(guó)家自主貢獻(xiàn)（NDCs）以及氣候相關(guān)財(cái)務(wù)信息披露工作組（TCFD）等國(guó)際減排目標(biāo)。

從國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行實(shí)踐看，以低碳金融角度重新審視經(jīng)營(yíng)理念、優(yōu)化資源配置，將環(huán)境保護(hù)、履行社會(huì)責(zé)任納入業(yè)務(wù)流程與否等作為衡量經(jīng)營(yíng)成效重要標(biāo)準(zhǔn)的理念逐漸興起。社會(huì)輿論也越來越多開始關(guān)注環(huán)境問題，對(duì)社會(huì)和環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行控制與管理已經(jīng)成為商業(yè)銀行的一項(xiàng)重要社會(huì)責(zé)任。赤道原則嚴(yán)格要求承諾銀行遵從發(fā)展戰(zhàn)略、管理構(gòu)架、低碳運(yùn)營(yíng)、綠色業(yè)務(wù)管理全覆蓋等一系列披露標(biāo)準(zhǔn)與實(shí)踐，然而國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行在踐行環(huán)境、社會(huì)與公司治理（ESG）過程中仍存在較大的差距。自2008年興業(yè)銀行成為首家承諾采用赤道原則的商業(yè)銀行以來，截至2021年末，全國(guó)僅有9家商業(yè)銀行宣布采納赤道原則。在采納赤道原則的銀行機(jī)構(gòu)中，除了興業(yè)銀行為全國(guó)股份制商業(yè)銀行外，其余8家均為地方性中小銀行，大型國(guó)有商業(yè)銀行與其他股份制商業(yè)銀行仍遲遲未見承諾行動(dòng)，其背后原因值得深思。一方面，現(xiàn)階段綠色項(xiàng)目的投資金額大、還款周期長(zhǎng)，且綠色企業(yè)信息披露不完善等綜合因素制約了綠色金融的高質(zhì)量發(fā)展，特別是綠色企業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)專業(yè)性高、信息量大，對(duì)應(yīng)該披露什么信息或如何披露信息尚未形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，項(xiàng)目容易被“洗綠”或“漂綠”，使得金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)難以識(shí)別，造成綠色信貸資源配置效率較低以至于形成一定的風(fēng)險(xiǎn)敞口；另一方面，綠色低碳轉(zhuǎn)型本身也會(huì)導(dǎo)致高碳排放的資產(chǎn)價(jià)值下跌，進(jìn)一步增加大型商業(yè)銀行對(duì)“棕色資產(chǎn)”的風(fēng)險(xiǎn)管理難度，對(duì)存量信貸資產(chǎn)質(zhì)量造成較大沖擊，容易加劇其信用風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)以及流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)（賈瑛瑛，2021［1］）。此外，金融機(jī)構(gòu)履約社會(huì)與環(huán)境責(zé)任的成本相對(duì)較高，有時(shí)甚至超過從履約活動(dòng)中所獲得的經(jīng)濟(jì)收益與聲譽(yù)效益（Climent and Soriano，2011［2］），這也是商業(yè)銀行承擔(dān)社會(huì)與環(huán)境責(zé)任積極性相對(duì)不足的重要因素之一。

事實(shí)上，自國(guó)務(wù)院嚴(yán)控兩高項(xiàng)目以來，特別是2012年原銀監(jiān)會(huì)出臺(tái)的《綠色信貸指引》后，兩高一剩企業(yè)貸款規(guī)模得到有效控制（陳琪，2019［3］）。綠色金融政策引導(dǎo)商業(yè)銀行支持低碳產(chǎn)業(yè)發(fā)展、助力建立健全綠色低碳循環(huán)經(jīng)濟(jì)體系成績(jī)斐然。在碳中和成為全球發(fā)展共識(shí)的背景下，經(jīng)濟(jì)社會(huì)正在朝著綠色低碳發(fā)生巨大轉(zhuǎn)變，降低高碳資產(chǎn)配置將成為商業(yè)銀行應(yīng)對(duì)轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)的重要途經(jīng)。此外，綠色信貸份額的提高有助于減少與棕色貸款相關(guān)的氣候風(fēng)險(xiǎn)，最大限度降低信用風(fēng)險(xiǎn)，從而提升金融體系的穩(wěn)健性（Oluwaseun，2020［4］）。因此，推動(dòng)商業(yè)銀行積極發(fā)展綠色金融，既是履行社會(huì)與環(huán)境責(zé)任、推進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)的使命擔(dān)當(dāng)，也是應(yīng)對(duì)氣候風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)、實(shí)現(xiàn)自身可持續(xù)發(fā)展的內(nèi)在需要。

商業(yè)銀行承諾采用赤道原則，意味著商業(yè)銀行主動(dòng)履約社會(huì)與環(huán)境責(zé)任，在金融資源配置上更加注重綠色低碳發(fā)展。問題是這一舉措在當(dāng)前政策環(huán)境背景下是否有效？對(duì)商業(yè)銀行的利弊得失如何？能否降低其信用風(fēng)險(xiǎn)或有助于社會(huì)聲譽(yù)的提升？這些問題的研究無論是對(duì)赤道原則在中國(guó)的有效性評(píng)價(jià)，還是對(duì)商業(yè)銀行承擔(dān)社會(huì)與環(huán)境責(zé)任過程中風(fēng)險(xiǎn)防范，抑或是對(duì)指引中國(guó)銀行業(yè)綠色金融實(shí)踐都具有重要的理論價(jià)值與現(xiàn)實(shí)意義。鑒于此，為了更好地落實(shí)“3060”雙碳目標(biāo)，科學(xué)評(píng)估商業(yè)銀行助力綠色低碳發(fā)展過程中面臨的風(fēng)險(xiǎn)，有必要基于赤道銀行的樣本開展深入研究，從而為推動(dòng)更多商業(yè)銀行主動(dòng)承擔(dān)社會(huì)與環(huán)境責(zé)任提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

本文的邊際貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在三個(gè)方面。首先，本文以赤道銀行為研究切入點(diǎn)，全面評(píng)估商業(yè)銀行在助力綠色低碳發(fā)展過程中面臨的信用風(fēng)險(xiǎn)與聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)，為研究金融機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)提供了新的解決思路。其次，不同于過去文獻(xiàn)將多個(gè)實(shí)驗(yàn)組的政策效果進(jìn)行平均化處理的做法，本文分別以國(guó)內(nèi)較早采納赤道原則的興業(yè)銀行和江蘇銀行為樣本建立自然實(shí)驗(yàn)組，并基于適當(dāng)性原則結(jié)合銀行規(guī)模、屬性特征選取相關(guān)銀行樣本，采用合成控制法分別構(gòu)建與之相對(duì)應(yīng)的反事實(shí)控制組，以此科學(xué)反映赤道原則在不同銀行之間的政策效果，拓寬了關(guān)于商業(yè)銀行承擔(dān)社會(huì)與環(huán)境責(zé)任風(fēng)險(xiǎn)影響的定量評(píng)估研究。最后，將采納赤道原則的政策作為自然實(shí)驗(yàn)，以往的研究普遍采用雙重差分模型來評(píng)估政策效果，卻忽略了研究對(duì)象之間可能存在的內(nèi)生性及一系列需滿足的嚴(yán)格前提假設(shè)。本文采用了非線性雙重差分（CIC）模型對(duì)相關(guān)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，有效彌補(bǔ)了傳統(tǒng)DID模型必須滿足平行趨勢(shì)（CT）假設(shè)、SUTV條件、線性形式等強(qiáng)假設(shè)條件的缺陷，較好解決了研究主題潛在的內(nèi)生性問題。

二、文獻(xiàn)回顧與研究假說

（一）文獻(xiàn)回顧

商業(yè)銀行將社會(huì)與環(huán)境責(zé)任納入其信用風(fēng)險(xiǎn)管理最早可以追溯到20世紀(jì)80年代。根據(jù)1980年美國(guó)出臺(tái)的《綜合環(huán)境反應(yīng)、賠償和責(zé)任法》（又稱《超級(jí)基金法》）規(guī)定，對(duì)污染物排放的有關(guān)當(dāng)事人提出治理行動(dòng)、治理費(fèi)用、治理責(zé)任與治理義務(wù)等相關(guān)要求，一些北美商業(yè)銀行不僅參與了污染企業(yè)的管理與治理（Bacow，1998［5］），還將企業(yè)的環(huán)境績(jī)效納入信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)管理（McKenzie and Wolfe，2004［6］；Bauer and Hann，2010［7］），從而直接推動(dòng)了借款人為獲得貸款支持而不得不遵守上述環(huán)境法案（Labatt and White，2002［8］）。有研究表明，將社會(huì)與環(huán)境責(zé)任納入商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理，雖然在某種程度上增加了相關(guān)成本，但可以提高信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)的質(zhì)量（Weber，2012［9］），甚至可以提高信用違約預(yù)測(cè)率（Weber et al．，2010［10］）。通常而言，將環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估程序標(biāo)準(zhǔn)化納入商業(yè)銀行的信用評(píng)級(jí)體系可以解釋為金融機(jī)構(gòu)對(duì)環(huán)境金融風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)防行動(dòng)和社會(huì)責(zé)任擔(dān)當(dāng)（Evangelinos and Nikolaou，2009［11］；Egede and Lee，2007［12］；Coulson，2009［13］）。

過去對(duì)環(huán)境信用風(fēng)險(xiǎn)的研究大多基于交易對(duì)手的風(fēng)險(xiǎn)假設(shè)，特別是受到各種借款人特征的影響，如環(huán)境污染降低了抵押品價(jià)值，企業(yè)迫于監(jiān)管壓力進(jìn)行投資環(huán)境改造導(dǎo)致運(yùn)營(yíng)成本和環(huán)境聲譽(yù)等方面發(fā)生變化（Altman and Saunders，1998［14］；Caouette et al．，1998［15］；Saunders and Allen，2002［16］）。Dawson（1996）［17］認(rèn)為，一旦貸款擔(dān)保抵押的土地受到污染，不僅土地價(jià)值會(huì)大幅下降，商業(yè)銀行可能還需承擔(dān)借款人破產(chǎn)造成的污染清理責(zé)任，而這種清理成本可能是巨大的，甚至超過貸款本金或原始土地?fù)?dān)保價(jià)值（Case，1996［18］）。如果商業(yè)銀行在授信過程中忽略了借款人的環(huán)境責(zé)任風(fēng)險(xiǎn)將導(dǎo)致其他成本上升，甚至可能引發(fā)法律風(fēng)險(xiǎn)（Watchman，2008［19］），在聲譽(yù)受損和非政府性環(huán)保組織壓力的雙重作用下最終形成商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)（Thompson，1998［20］）。因此，迫于承擔(dān)污染清理責(zé)任的壓力，減少環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)帶來的預(yù)期損失，商業(yè)銀行在貸款業(yè)務(wù)過程中會(huì)更加注重環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)管理（Thompson and Cowton，2004［21］）。Goss and Roberts（2011）［22］研究發(fā)現(xiàn)，商業(yè)銀行可以利用“準(zhǔn)內(nèi)部人”的獨(dú)特作用獲知外部人無法獲得的借款人信息，以此判斷借款人環(huán)境與社會(huì)責(zé)任相關(guān)的投資是否造成風(fēng)險(xiǎn)水平發(fā)生變化。

不少學(xué)者從成本收益角度對(duì)商業(yè)銀行承擔(dān)社會(huì)與環(huán)境責(zé)任展開深入探討。Heinkel et al．（2001）［23］發(fā)現(xiàn)承擔(dān)社會(huì)與環(huán)境責(zé)任的商業(yè)銀行股票價(jià)格估值更高，在證券市場(chǎng)更受投資者青睞，這是因?yàn)槁曌u(yù)上帶來的資產(chǎn)收益要遠(yuǎn)大于承擔(dān)社會(huì)與環(huán)境責(zé)任的成本（Scholtens and Dam，2007［24］）。Wright and Rwabizambuga（2006）［25］認(rèn)為商業(yè)銀行自愿采用赤道原則的目的是為了獲得社會(huì)聲譽(yù)上的激勵(lì)，因而容易產(chǎn)生逆向選擇的機(jī)會(huì)主義行為，即存在一些不負(fù)責(zé)任的商業(yè)銀行在承諾上免費(fèi)搭便車現(xiàn)象。免費(fèi)搭便車的商業(yè)銀行只需口頭承諾便可獲得聲譽(yù)收益卻無需承擔(dān)實(shí)施和合規(guī)成本（Manuel，2015［26］），這就導(dǎo)致實(shí)際采用者在競(jìng)爭(zhēng)中處于劣勢(shì)，“品牌價(jià)值”反而有所削弱（Sarro，2012［27］）。鑒于這種自愿性原則缺乏有效約束，故而只有強(qiáng)化商業(yè)銀行綠色信息披露與建立綠色金融標(biāo)準(zhǔn)體系相結(jié)合，社會(huì)與環(huán)境責(zé)任承諾才能發(fā)揮應(yīng)有的效用（Macve and Chen，2010［28］）。

綜上所述，已有文獻(xiàn)對(duì)商業(yè)銀行承擔(dān)社會(huì)與環(huán)境責(zé)任的風(fēng)險(xiǎn)研究主要圍繞是否會(huì)形成信用風(fēng)險(xiǎn)或聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行理論層面的探討，但從定量角度對(duì)上述問題進(jìn)行系統(tǒng)性回答并不多。Eisenbach et al．（2014）［29］基于85家赤道銀行的實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)采用赤道原則顯著提升銀行股價(jià)，有效降低聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)。國(guó)內(nèi)學(xué)者則更多從經(jīng)營(yíng)效率方面進(jìn)行研究。馬彧菲和杜朝運(yùn)（2015）［30］使用全局主成分分析法研究興業(yè)銀行的結(jié)果顯示，赤道原則短期內(nèi)由于項(xiàng)目融資周期被拉長(zhǎng)導(dǎo)致流動(dòng)性下降，但中長(zhǎng)期會(huì)不斷優(yōu)化。徐楓和馬佳偉（2019）［31］采用合成控制法研究發(fā)現(xiàn)，短期內(nèi)赤道原則會(huì)對(duì)商業(yè)銀行資本回報(bào)率產(chǎn)生正向影響，但長(zhǎng)期來看成本逐漸超過收益從而降低了資本回報(bào)率。劉昊（2021）［32］將資產(chǎn)質(zhì)量納入商業(yè)銀行高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)體系的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，綠色信貸業(yè)務(wù)對(duì)商業(yè)銀行發(fā)展質(zhì)量具有負(fù)向影響。

（二）研究假說

1．商業(yè)銀行承擔(dān)社會(huì)與環(huán)境責(zé)任與信用風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系。環(huán)境治理和修復(fù)等綠色項(xiàng)目具有典型的公益性特征，同時(shí)又具有項(xiàng)目成本高、投資需求大、回報(bào)周期長(zhǎng)、落地見效慢等特點(diǎn)，客觀上對(duì)于企業(yè)的融資能力提出更高的要求。具體而言，大多數(shù)開展綠色項(xiàng)目創(chuàng)新的企業(yè)是輕資產(chǎn)的中小民營(yíng)企業(yè)，且綠色技術(shù)項(xiàng)目的投資周期長(zhǎng)達(dá)5～10年，而銀行傳統(tǒng)信貸產(chǎn)品的平均期限為2～3年，缺少可抵押資產(chǎn)和期限錯(cuò)配的問題導(dǎo)致綠色企業(yè)難以通過傳統(tǒng)金融市場(chǎng)，尤其是從銀行貸款渠道獲得足夠的融資（馬駿等，2020［33］）。由于綠色創(chuàng)新項(xiàng)目的界定、標(biāo)準(zhǔn)和認(rèn)證尚未完善，加之商業(yè)銀行對(duì)綠色項(xiàng)目評(píng)估能力的相對(duì)不足，出于審慎性原則，傳統(tǒng)商業(yè)銀行一般不愿意介入這類技術(shù)型且風(fēng)險(xiǎn)較大的綠色項(xiàng)目貸款，這也是國(guó)內(nèi)諸多商業(yè)銀行不肯輕易承諾采用赤道原則的原因。因此，只有要求商業(yè)銀行從內(nèi)部管理環(huán)節(jié)入手，著手研究和建立自身的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)管理指標(biāo)體系，進(jìn)一步加強(qiáng)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)管理，才能有效規(guī)避因企業(yè)環(huán)保違法給商業(yè)銀行帶來的信用風(fēng)險(xiǎn)（曹大偉，2011［34］）。

隨著世界各國(guó)對(duì)全球氣候變化的逐漸重視，碳達(dá)峰、碳中和等一系列碳排放規(guī)劃逐步落地，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)低碳化轉(zhuǎn)型成為必然趨勢(shì)。向低碳經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型過渡過程中，企業(yè)可能會(huì)受到生產(chǎn)、銷售和盈利能力變化的影響，企業(yè)信用和抵押物價(jià)值將受到影響（Basel Committee on Banking Supervision，2021［35］）。對(duì)實(shí)施赤道原則的商業(yè)銀行來說，其對(duì)企業(yè)客戶授信過程中嚴(yán)格偏好于綠色產(chǎn)業(yè)，企業(yè)低碳轉(zhuǎn)型對(duì)其沖擊有限，且得益于自身的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)管理能力，能夠更好識(shí)別與控制企業(yè)轉(zhuǎn)型過程中的信用風(fēng)險(xiǎn)。與之相對(duì)的是，未實(shí)施赤道原則的商業(yè)銀行不僅要面對(duì)高碳貸款存量企業(yè)信用或抵押物價(jià)值貶值帶來的貸款違約風(fēng)險(xiǎn)，還要面對(duì)部分企業(yè)綠色項(xiàng)目杠桿率過高、資本空轉(zhuǎn)和“洗綠”等風(fēng)險(xiǎn)?；诖?，本文提出假說1。

假說1：商業(yè)銀行承擔(dān)社會(huì)與環(huán)境責(zé)任（采用赤道原則）有助于通過其豐富的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)管理能力提升資產(chǎn)質(zhì)量從而降低相應(yīng)的信用風(fēng)險(xiǎn)。

2．商業(yè)銀行承擔(dān)社會(huì)與環(huán)境責(zé)任與聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系。商業(yè)銀行是否需要承擔(dān)社會(huì)與環(huán)境責(zé)任在監(jiān)管上并無明確約束，因此承諾執(zhí)行赤道原則被視為商業(yè)銀行的自律行為，能夠在某種程度上幫助其快速建立社會(huì)聲譽(yù)，增強(qiáng)品牌效應(yīng)與競(jìng)爭(zhēng)力。商業(yè)銀行的這種自律行為還會(huì)對(duì)同類銀行產(chǎn)生溢出效應(yīng)，如商業(yè)銀行承擔(dān)社會(huì)與環(huán)境責(zé)任行為在提升自身聲譽(yù)的同時(shí)也引發(fā)社會(huì)公眾對(duì)同類銀行是否采取這種自律行為的關(guān)注，使得市場(chǎng)主體降低對(duì)那些遲遲未采取行動(dòng)的商業(yè)銀行的認(rèn)可與預(yù)期，倒逼其采取相應(yīng)的承諾措施。特別是在政府出臺(tái)嚴(yán)格的減排政策背景下，投資者的市場(chǎng)情緒也正不斷發(fā)生變化，商業(yè)銀行積極承擔(dān)社會(huì)與環(huán)境責(zé)任將得到更多投資者的關(guān)注，從而變相提高了對(duì)非赤道銀行的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，導(dǎo)致商業(yè)銀行的資產(chǎn)重新定價(jià)，即投資者的這種偏好變化可能通過影響持有上市銀行的股票或債券價(jià)格進(jìn)而影響聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)（Ferrell et al．，2016［36］）。與此同時(shí)，具有良好社會(huì)與環(huán)境績(jī)效的金融機(jī)構(gòu)往往具有更高的創(chuàng)新能力（D’Orazio and Valente，2019［37］）、運(yùn)營(yíng)效率（He et al．，2019［38］）和強(qiáng)大的風(fēng)險(xiǎn)管理能力（Cullen，2018［39］；D’Orazio and Popoyan，2019［40］），可以帶來競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)并增加股東價(jià)值（Zhou et al．，2022［41］），從而提高社會(huì)聲譽(yù)。此外，高碳部門在向低碳轉(zhuǎn)型過程中將面臨更大的財(cái)務(wù)成本，使得預(yù)期收入與支出發(fā)生變化，進(jìn)而導(dǎo)致投資者調(diào)低對(duì)持有此類棕色資產(chǎn)的商業(yè)銀行證券價(jià)格預(yù)期。由此，本文提出假說2。

假說2：商業(yè)銀行承擔(dān)社會(huì)與環(huán)境責(zé)任（采用赤道原則）有助于提升其資產(chǎn)價(jià)格從而降低相應(yīng)的聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)。

三、實(shí)證方法及數(shù)據(jù)說明

（一）實(shí)證方法

本文旨在探索評(píng)估商業(yè)銀行在助力綠色低碳發(fā)展過程中面臨的風(fēng)險(xiǎn)問題，主要基于商業(yè)銀行對(duì)采納赤道原則這一準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)進(jìn)行效果評(píng)價(jià)。目前基于自然實(shí)驗(yàn)的雙重差分法（Difference in difference，DID）最常被用于對(duì)政策效果進(jìn)行評(píng)價(jià)。但事實(shí)上，雙重差分模型卻有著嚴(yán)格的假設(shè)，最為關(guān)鍵的便是共同趨勢(shì)假設(shè)，即要求對(duì)照組和實(shí)驗(yàn)組在事前沒有明顯差異，否則所得到的政策效應(yīng)估計(jì)結(jié)果有偏。對(duì)此，非線性雙重差分模型（Change in change，CIC）則放寬了諸多嚴(yán)苛的前提限制。與雙重差分模型相比，非線性雙重差分模型有三個(gè)明顯的優(yōu)點(diǎn)。首先，非線性雙重差分模型允許不可觀測(cè)數(shù)據(jù)的分布以任意方式在不同組群之間變化。其次，非線性雙重差分模型無須假定政策干預(yù)是外生的。如當(dāng)決策者認(rèn)為該項(xiàng)政策將產(chǎn)生重大影響并加以采用，此種情形同樣可利用該模型進(jìn)行政策效應(yīng)評(píng)估。最后，非線性雙重差分模型允許對(duì)照組在沒有任何政策干預(yù)的情況下，隨著時(shí)間的推移，可以產(chǎn)生與政策干預(yù)后相類似的變化。這與本文研究主題的特征相符合，即當(dāng)前在“雙碳”目標(biāo)的驅(qū)動(dòng)下，商業(yè)銀行即使不采納赤道原則也或多或少面臨著社會(huì)與環(huán)境責(zé)任的約束，逐步提高對(duì)綠色企業(yè)項(xiàng)目的支持力度。

（二）實(shí)證模型推導(dǎo)

本文將使用非線性雙重差分模型來估計(jì)赤道原則對(duì)商業(yè)銀行相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的影響。在該模型中，用Gi∈｛0，1｝的集合表示實(shí)驗(yàn)組（1）和對(duì)照組（0），且采取赤道原則的商業(yè)銀行為實(shí)驗(yàn)組；未采取的商業(yè)銀行為對(duì)照組。模型具體如下。

首先，假設(shè)未采納赤道原則時(shí)銀行i的相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)滿足：

其中，Yi代表銀行i的相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)表示銀行i未采納赤道原則的相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)；隨機(jī)變量Ui代表銀行i的不可觀測(cè)特征值，且在給定樣本期內(nèi)Ui＝u為定值并與其他銀行不相關(guān)；Ti∈｛0，1｝為是否采取赤道原則的集合（0為未采取，1為采?。?。根據(jù)Athey and Imbens（2006），其假設(shè)h（u，t）為u的單調(diào)增函數(shù)；任何組間的差異在時(shí)間維度上是恒定的；U1?U0。為了分析對(duì)照組的“反事實(shí)”及識(shí)別非線性雙重差分模型，假設(shè)這些銀行采納了赤道原則，記此外，記YN，YI，Y，U給定g，t時(shí)的分布函數(shù)為FYN，gt，F(xiàn)YI，gt，F(xiàn)Y，gt，F(xiàn)U，gt。經(jīng)類似的推導(dǎo)方法能得出：

其中，F(xiàn)YN，11（y）的分布函數(shù)是不可觀察的，而其他三個(gè)分布函數(shù)是可觀測(cè)的，因此可以利用上述已知得到觀測(cè)不到的YN，11的分布函數(shù)。

接著，根據(jù)上述分布函數(shù)提出非線性雙重差分模型及該模型經(jīng)推導(dǎo)后的平均處理效應(yīng)（ATE）為：

如果平均處理效應(yīng)的系數(shù)為負(fù)且顯著，則說明采納赤道原則對(duì)商業(yè)銀行相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)有顯著負(fù)向影響。此外，為能將多個(gè)未采納赤道原則的商業(yè)銀行融入到非線性雙重差分模型的對(duì)照組中，本文還借鑒Abadie et al．（2010）［42］提出的合成控制法的研究思路，將未采納赤道原則的多家商業(yè)銀行通過合成控制法構(gòu)造一個(gè)擬合對(duì)照組，并與采納赤道原則的商業(yè)銀行實(shí)驗(yàn)組樣本借助非線性雙重差分模型評(píng)估政策實(shí)施效果。

（三）研究對(duì)象和數(shù)據(jù)變量說明

目前國(guó)內(nèi)9家赤道銀行中，興業(yè)銀行（2008年采納赤道原則）與江蘇銀行（2017年采納赤道原則）較早地承諾采納赤道原則，具有相對(duì)完整的政策實(shí)施前后的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，因此可以用來作為實(shí)驗(yàn)組的研究對(duì)象。關(guān)于政策沖擊點(diǎn)，2008年作為興業(yè)銀行的政策沖擊點(diǎn)，2006年至2007年作為合成控制法擬合變量的時(shí)間段，2008年至2021年上半年作為政策沖擊的影響時(shí)間段；2017年作為江蘇銀行的政策沖擊點(diǎn)，2015年至2016年作為合成控制法擬合變量的時(shí)間段，2017年至2021年上半年作為政策沖擊的影響時(shí)間段?；诒M可能擴(kuò)大樣本和適當(dāng)性原則，本文選取4家國(guó)有銀行、6家股份制銀行及3家城市商業(yè)銀行共同作為興業(yè)銀行的對(duì)照組；選取17家城市商業(yè)銀行作為江蘇銀行的對(duì)照組①江蘇銀行規(guī)模與國(guó)有銀行、股份制銀行相差較大，考慮適當(dāng)性原則，故僅使用城市商業(yè)銀行作為對(duì)照組。（表1）。

表1 實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組樣本銀行

本文旨在評(píng)估商業(yè)銀行采納赤道原則對(duì)自身的信用風(fēng)險(xiǎn)與聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)所產(chǎn)生的影響，將不良貸款率和股價(jià)波動(dòng)分別作為反映信用風(fēng)險(xiǎn)與聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)的結(jié)果變量；為了確保擬合效果及實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性，本文在模型中加入了銷售凈利潤(rùn)、資本充足率、貸存比、流動(dòng)性比率、總資產(chǎn)、總負(fù)債等相關(guān)指標(biāo)作為控制變量。銀行半年報(bào)、年報(bào)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫。具體變量定義與計(jì)算見表2。

表2 主要變量及計(jì)算方法

續(xù)表2

四、回歸結(jié)果及分析

（一）合成控制法擬合對(duì)照組

本文采用Stata軟件基于合成控制法的運(yùn)算分別擬合構(gòu)成出興業(yè)銀行對(duì)照組、江蘇銀行對(duì)照組相關(guān)商業(yè)銀行對(duì)應(yīng)的權(quán)重組合①因篇幅所限，對(duì)照組各變量的具體權(quán)重分布留存?zhèn)渌鳌?，并進(jìn)一步檢驗(yàn)對(duì)照組的擬合效果。

表3給出了2008年采納赤道原則之前真實(shí)興業(yè)銀行與興業(yè)銀行對(duì)照組的預(yù)測(cè)變量平均值之差的絕對(duì)數(shù)值。相差的絕對(duì)值數(shù)值越小，表明擬合效果越好。從表3可以得出，2008年前真實(shí)興業(yè)銀行與興業(yè)銀行對(duì)照組的預(yù)測(cè)變量平均值十分相近，尤其是預(yù)測(cè)變量資產(chǎn)回報(bào)率（ROA）、資本充足率（CAR）和總負(fù)債對(duì)數(shù)（LL）。因此，采用合成控制法得出的擬合興業(yè)對(duì)照組可以很好擬合在2008年采納赤道原則之前真實(shí)興業(yè)銀行結(jié)果變量的特征，由此確保了采納赤道原則之后結(jié)果的準(zhǔn)確性。

表3 興業(yè)銀行2008年前真實(shí)與對(duì)照組的預(yù)測(cè)變量平均值之差的絕對(duì)數(shù)值

表4給出了2017年采納赤道原則之前真實(shí)江蘇銀行與江蘇銀行對(duì)照組的預(yù)測(cè)變量平均值之差的絕對(duì)數(shù)值。從表4可以得出，2017年前真實(shí)江蘇銀行與江蘇銀行對(duì)照組的預(yù)測(cè)變量平均值十分相近，尤其是預(yù)測(cè)變量不良貸款率（BLR）、資產(chǎn)回報(bào)率（ROA）和資本充足率（CAR）。因此，采用合成控制法得出的擬合江蘇對(duì)照組可以很好擬合在2017年采納赤道原則之前真實(shí)江蘇銀行結(jié)果變量的特征。

表4 江蘇銀行2017年前真實(shí)與對(duì)照組的預(yù)測(cè)變量平均值之差的絕對(duì)數(shù)值

續(xù)表4

（二）非線性雙重差分法結(jié)果分析

1．商業(yè)銀行承擔(dān)社會(huì)與環(huán)境責(zé)任對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響。圖1給出“擬合興業(yè)銀行對(duì)照組1”（虛線）與“真實(shí)興業(yè)銀行1”（實(shí)線）的不良貸款率情況，豎線表示采納赤道原則年份。從圖1可以看出兩者在采納赤道原則前均呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，且差距不大。采納赤道原則后，“擬合興業(yè)銀行對(duì)照組1”與“真實(shí)興業(yè)銀行1”出現(xiàn)不同的走勢(shì)：2008—2017年后者的不良貸款率明顯低于前者；2018—2019年后者的不良貸款率稍微高些，隨后在2020年出現(xiàn)下降趨勢(shì)。

同理可分析江蘇銀行組別的變化趨勢(shì)。圖2給出了“擬合江蘇銀行對(duì)照組1”（虛線）與“真實(shí)江蘇銀行1”（實(shí)線）的不良貸款率情況，豎線表示采納赤道原則年份。從圖2可以看出兩者在采納赤道原則前兩者均平緩，且差距不大。采納赤道原則后，“擬合江蘇銀行對(duì)照組1”與“真實(shí)江蘇銀行1”出現(xiàn)差異：后者的不良貸款率明顯低且平緩，到2020年有急速下滑趨勢(shì)；而前者的不良貸款率明顯高且波動(dòng)性強(qiáng)，在2020年同樣呈現(xiàn)下滑趨勢(shì)。

表5給出了采用非線性雙重差分模型對(duì)“擬合興業(yè)銀行對(duì)照組1”與“真實(shí)興業(yè)銀行1”以及對(duì)“擬合江蘇銀行對(duì)照組1”與“真實(shí)江蘇銀行1”的不良貸款率的回歸結(jié)果。對(duì)于興業(yè)銀行，基于非線性雙重差分模型的估計(jì)，加入控制變量平均處理效應(yīng)τCIC的系數(shù)為-0．20，且在10%的水平上顯著。這表明，通過合成控制法形成的“擬合興業(yè)銀行對(duì)照組1”來驗(yàn)證興業(yè)銀行采納赤道原則對(duì)不良貸款率的影響是負(fù)向顯著的。對(duì)于江蘇銀行，加入控制變量平均處理效應(yīng)τCIC的系數(shù)為-0．04，且在10%的水平上顯著。這表明，通過合成控制法形成的“擬合江蘇銀行對(duì)照組”來驗(yàn)證江蘇銀行采納赤道原則對(duì)不良貸款率的影響亦是負(fù)向顯著的。由此可見，商業(yè)銀行主動(dòng)承擔(dān)社會(huì)與環(huán)境責(zé)任有助于降低自身的信用風(fēng)險(xiǎn)，假說1得證。

表5 興業(yè)銀行與江蘇銀行非線性雙重差分模型對(duì)不良貸款率的回歸結(jié)果

2．商業(yè)銀行承擔(dān)社會(huì)與環(huán)境責(zé)任對(duì)聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)的影響。在衡量商業(yè)銀行的聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)方面，本文借鑒Heinkel et al．（2001）、Sarro（2012）的研究思路，首先采用股價(jià)指標(biāo)來反映其采納赤道原則后的市場(chǎng)波動(dòng)情況。圖3給出了“擬合興業(yè)銀行對(duì)照組2”（虛線）與“真實(shí)興業(yè)銀行2”（實(shí)線）的股價(jià)情況，豎線表示采納赤道原則年份。從圖3可以看出兩者在采納赤道原則前均先呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，且差距不大。采納赤道原則后，“擬合興業(yè)銀行對(duì)照組2”與“真實(shí)興業(yè)銀行2”上下波動(dòng)走勢(shì)相近，但2013年之前“真實(shí)興業(yè)銀行2”的股價(jià)明顯高于“擬合興業(yè)銀行對(duì)照組2”，隨后稍低于“擬合興業(yè)銀行對(duì)照組2”。

同理可分析江蘇銀行組別的變化趨勢(shì)。圖4給出了“擬合江蘇銀行對(duì)照組2”（虛線）與“真實(shí)江蘇銀行2”（實(shí)線）的股價(jià)情況，豎線表示采納赤道原則年份。從圖4可以看出兩者在采納赤道原則前兩者均下滑，“真實(shí)江蘇銀行2”股價(jià)高些。采納赤道原則后，“真實(shí)江蘇銀行2”的股價(jià)依舊高些且跌宕波動(dòng)，2017—2018年上升隨后下降，2019年又上升；而“擬合江蘇銀行對(duì)照組2”的股價(jià)2017—2019年下降隨后亦上升。

表6給出了采用非線性雙重差分模型對(duì)“擬合興業(yè)銀行對(duì)照組2”與“真實(shí)興業(yè)銀行2”以及對(duì)“擬合江蘇銀行對(duì)照組2”與“真實(shí)江蘇銀行2”的股價(jià)的回歸結(jié)果。從表6回歸結(jié)果可以看出，興業(yè)銀行及江蘇銀行無控制變量的回歸結(jié)果的平均處理效應(yīng)τCIC的系數(shù)分別達(dá)到0．12和0．04，在加入控制變量后上述兩家銀行的平均處理效應(yīng)τCIC的系數(shù)雖均為0．08，但統(tǒng)計(jì)結(jié)果并不顯著。這表明，通過合成控制法形成的擬合對(duì)照組來驗(yàn)證興業(yè)銀行及江蘇銀行采納赤道原則對(duì)股價(jià)的影響存在經(jīng)濟(jì)顯著為正，但當(dāng)不考慮統(tǒng)計(jì)顯著問題上特別是在考慮潛在收益和成本時(shí)，經(jīng)濟(jì)顯著可能更重要（吳小康，2019［43］），因此可以認(rèn)為商業(yè)銀行采用赤道原則在一定程度上有助于提升股價(jià)從而降低其聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)，假說2部分得證。

表6 興業(yè)銀行與江蘇銀行非線性雙重差分模型對(duì)股價(jià)的回歸結(jié)果

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)①因篇幅所限，相關(guān)穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果留存?zhèn)渌鳌?/h2>

（一）替換指標(biāo)變量法

為驗(yàn)證采納赤道原則對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的影響效果，本文采用風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)相關(guān)指標(biāo)①風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)的測(cè)評(píng)由銀行的資產(chǎn)組合中各項(xiàng)資產(chǎn)中的信用風(fēng)險(xiǎn)暴露以及這些信用風(fēng)險(xiǎn)暴露在未來帶來信貸損失的可能性兩方面因素決定。加以替代并重新進(jìn)行計(jì)量回歸。鑒于數(shù)據(jù)的完整可得性，對(duì)于興業(yè)銀行，本文使用風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)／總資產(chǎn)（RAA）來替代前文的不良貸款率；對(duì)于江蘇銀行，本文將風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)／總貸款（RAL）作為不良貸款率的替代性指標(biāo)②若使用風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)／總貸款（RAL）風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，對(duì)照組只有17家城市商業(yè)銀行數(shù)據(jù)可得。。按照之前步驟重新計(jì)算得到興業(yè)銀行或江蘇銀行的新擬合對(duì)照組，進(jìn)而用其與新真實(shí)興業(yè)銀行或新真實(shí)江蘇銀行通過非線性雙重差分模型進(jìn)行回歸分析。從表10的回歸結(jié)果來看，加入控制變量前后，興業(yè)銀行組別的平均處理效應(yīng)τCIC的系數(shù)分別為-1．74和-1．78，且均通過1%的顯著性檢驗(yàn)。同理，在江蘇銀行組別中，納入控制變量前后相對(duì)應(yīng)的平均處理效應(yīng)τCIC的系數(shù)同樣高度顯著為負(fù)。綜上所述，采用不同信用風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)得出與前文相一致的結(jié)論，進(jìn)一步說明采納赤道原則對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)有負(fù)向作用的結(jié)果是穩(wěn)健的。

（二）安慰劑檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)真實(shí)興業(yè)（江蘇）銀行與擬合興業(yè)（江蘇）銀行的相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)在采納赤道原則后出現(xiàn)的差異是源于采納了赤道原則而不是其他因素引起，本文采用安慰劑檢驗(yàn)方法（Placebo Test）對(duì)上文實(shí)證結(jié)論做進(jìn)一步確證。該方法基本思路是：在參照組中選取沒有采納赤道原則的銀行樣本，假設(shè)與興業(yè)（江蘇）銀行在相同年份上采納了赤道原則并利用合成控制法對(duì)其進(jìn)行與前文同樣的數(shù)據(jù)處理，若得出的實(shí)證結(jié)果與前文基本一致，則說明銀行風(fēng)險(xiǎn)狀況變化并非源于所采納的赤道原則；反之則說明研究結(jié)論是穩(wěn)健的。借鑒王利輝和劉志紅（2017）［44］的研究思路，選擇安慰劑對(duì)象的標(biāo)準(zhǔn)是構(gòu)成合成實(shí)驗(yàn)組權(quán)重最大的商業(yè)銀行。從回歸結(jié)來看，在對(duì)興業(yè)銀行樣本組的安慰劑檢驗(yàn)中，權(quán)重大的民生銀行、招商銀行、平安銀行的不良貸款率的平均處理效應(yīng)τCIC的系數(shù)均不顯著；在對(duì)江蘇銀行樣本組的安慰劑檢驗(yàn)中，權(quán)重較大的杭州銀行的平均處理效應(yīng)τCIC的系數(shù)也不顯著。這說明商業(yè)銀行采納赤道原則顯著降低信用風(fēng)險(xiǎn)這一結(jié)論是穩(wěn)健的。

六、結(jié)論與建議

本文以興業(yè)銀行和江蘇銀行兩家較早承諾采納赤道原則的商業(yè)銀行作為研究樣本，通過合成控制法構(gòu)造相應(yīng)的對(duì)照組樣本，采用非線性雙重差分模型，實(shí)證研究了商業(yè)銀行在承擔(dān)社會(huì)與環(huán)境責(zé)任過程中面臨的風(fēng)險(xiǎn)問題，并得到兩點(diǎn)結(jié)論。一是商業(yè)銀行承擔(dān)社會(huì)與環(huán)境責(zé)任可以顯著降低其信用風(fēng)險(xiǎn)。無論是興業(yè)銀行還是江蘇銀行作為實(shí)驗(yàn)組樣本，采納赤道原則對(duì)不良貸款率的影響均顯著為負(fù)。二是商業(yè)銀行承擔(dān)社會(huì)與環(huán)境責(zé)任對(duì)聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)有所影響，采納赤道原則的興業(yè)銀行和江蘇銀行僅在經(jīng)濟(jì)意義上有助于提升自身股票價(jià)格從而降低聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)。上述研究結(jié)論經(jīng)一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)后仍然成立，表明商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)狀況的變化確實(shí)是源于實(shí)驗(yàn)樣本銀行采納赤道原則而并非是其他潛在因素。

隨著綠色低碳理念逐漸興起，越來越多的商業(yè)銀行逐步意識(shí)到履行社會(huì)與環(huán)境責(zé)任的重要性，但目前環(huán)境保護(hù)的公益性與金融行業(yè)的盈利性相互沖突、商業(yè)銀行與投資者之間存在信息不對(duì)稱、商業(yè)銀行缺乏社會(huì)與環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)管理的高層次人才、綠色金融業(yè)務(wù)形式比較單一等問題導(dǎo)致商業(yè)銀行履行社會(huì)與環(huán)境責(zé)任不足。鑒于此，本文提出四點(diǎn)建議。

一是樹立社會(huì)與環(huán)境責(zé)任意識(shí)，積極踐行赤道原則。商業(yè)銀行應(yīng)更新觀念，將綠色發(fā)展理念融入內(nèi)部治理，建立和完善綠色項(xiàng)目融資社會(huì)與環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)的組織框架，明確責(zé)任部門和職能范圍。健全綠色項(xiàng)目融資制度體系，有效開展融資項(xiàng)目社會(huì)與環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估，不斷完善項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)分類標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)一步規(guī)范融資項(xiàng)目審批流程等。加強(qiáng)對(duì)融資項(xiàng)目貸后的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)，對(duì)融資資金使用、項(xiàng)目進(jìn)展進(jìn)行持續(xù)關(guān)注。

二是注重專業(yè)人才培養(yǎng)，推動(dòng)綠色金融創(chuàng)新。加強(qiáng)綠色金融人才隊(duì)伍建設(shè)，加大對(duì)環(huán)保、金融等領(lǐng)域復(fù)合型人才的引進(jìn)，培養(yǎng)出了解綠色技術(shù)、熟悉綠色項(xiàng)目業(yè)務(wù)模式的信貸和客戶管理隊(duì)伍，另外可以適當(dāng)聘請(qǐng)社會(huì)和環(huán)境學(xué)者或行業(yè)環(huán)保專家充當(dāng)外部顧問，在必要時(shí)提出專業(yè)意見和建議，并對(duì)融資過程中的環(huán)境評(píng)估報(bào)告、行動(dòng)計(jì)劃等文件進(jìn)行獨(dú)立審查。在綠色金融創(chuàng)新方面，商業(yè)銀行應(yīng)積極創(chuàng)新綠色金融工具，加快建立多元化綠色金融服務(wù)體系，引導(dǎo)資金流向綠色產(chǎn)業(yè)，緩解綠色項(xiàng)目創(chuàng)新企業(yè)融資難的現(xiàn)狀。全國(guó)碳排放交易體系已于2017年底正式啟動(dòng)，正處于政策制定和基礎(chǔ)建設(shè)中，目前全國(guó)碳排放交易制度明確碳排放配額具有部分可交易性，商業(yè)銀行可基于此創(chuàng)新綠色金融產(chǎn)品質(zhì)押擔(dān)保方式，豐富和優(yōu)化綠色金融產(chǎn)品服務(wù)體系。

三是構(gòu)建信息披露平臺(tái)，完善信息披露機(jī)制。構(gòu)建政金企一體化信息披露平臺(tái)，形成有效的信息聯(lián)通機(jī)制。政府部門應(yīng)及時(shí)公布環(huán)境保護(hù)方面的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和政策，創(chuàng)造良好的融資環(huán)境。企業(yè)應(yīng)通過年報(bào)等渠道主動(dòng)披露自身環(huán)境污染成本，綠色信貸資金走向，并及時(shí)將環(huán)保處罰信息對(duì)外公告，為商業(yè)銀行的貸款和投資決策提供依據(jù)。商業(yè)銀行每年應(yīng)通過社會(huì)責(zé)任報(bào)告主動(dòng)披露綠色融資規(guī)模、綠色項(xiàng)目數(shù)量，客觀全面評(píng)價(jià)綠色融資的執(zhí)行情況和成效，公布與社會(huì)環(huán)境有關(guān)的重大決策信息，降低其與投資者之間的信息不對(duì)稱，抑制逆向選擇的機(jī)會(huì)主義行為，保持自身的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

四是建立綠色激勵(lì)機(jī)制，促進(jìn)綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展。在政府層面，政府部門可通過減免稅收、財(cái)政貼息等措施來調(diào)動(dòng)商業(yè)銀行提供綠色項(xiàng)目的積極性，減少其履行社會(huì)與環(huán)境責(zé)任的成本；同時(shí)出臺(tái)相關(guān)政策扶持節(jié)能環(huán)保型綠色產(chǎn)業(yè)，對(duì)綠色產(chǎn)業(yè)提供政策性的支持，引導(dǎo)企業(yè)更加注重綠色低碳轉(zhuǎn)型，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)綠色化轉(zhuǎn)型。商業(yè)銀行也可對(duì)綠色產(chǎn)業(yè)項(xiàng)目給予一定的貸款優(yōu)先權(quán)，加大對(duì)節(jié)能環(huán)保、清潔能源等產(chǎn)業(yè)的貸款支持，通過信貸杠桿促使企業(yè)更加注重環(huán)境保護(hù)。