我國商業(yè)銀行經(jīng)營綠色信貸的現(xiàn)實特征及其影響分析

[中圖分類號]C92［文獻標(biāo)識碼］A［文章編號］1000-4211（2025）02-0070-31

一、引言與文獻綜述

自2012年年初，銀監(jiān)會發(fā)布了《綠色信貸指引》以來，越來越多的商業(yè)銀行將其經(jīng)營戰(zhàn)略放在了拓展綠色信貸業(yè)務(wù)方面，加大了對綠色經(jīng)濟、低碳經(jīng)濟、循環(huán)經(jīng)濟的支持。根據(jù)中國人民銀行的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，截至2023年末，我國本外幣綠色貸款余額達30.1萬億元。商業(yè)銀行的綠色信貸主要是針對符合綠色項目的企業(yè)給予優(yōu)惠貸款利率的貸款服務(wù)（Gbanador，2023；Finger，2018）。我國商業(yè)銀行拓展綠色信貸業(yè)務(wù)支持經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的同時，所支持的綠色、低碳、循環(huán)經(jīng)濟的業(yè)態(tài)所遇到內(nèi)外部風(fēng)險都會給商業(yè)銀行信貸資金運營帶來新的不確定性。商業(yè)銀行經(jīng)營綠色信貸業(yè)務(wù)的風(fēng)險受到多方面因素的影響，既有的研究或者聚焦微觀層面進行分析，或者聚焦經(jīng)濟政策、金融監(jiān)管等宏觀層面進行考察。在微觀層面上，綠色信貸對商業(yè)銀行經(jīng)營風(fēng)險的影響主要來自兩方面，一是授信客體自身的因素，二是授信主體商業(yè)銀行主動管理的因素。從授信客體角度，綠色信貸項目，短期內(nèi)具有極大不確定性，期限長收益低，影響信貸資金的收回，造成期限錯配，增加銀行破產(chǎn)概率（Mathuva等，2016；李程等，2016；周再清等，2017）。綠色項目技術(shù)復(fù)雜，銀行對于綠色項目的專業(yè)識別能力較為薄弱；并且綠色項目企業(yè)信息披露不完全都會加劇銀行對于綠色信貸項目的風(fēng)險識別難度，從而承擔(dān)較大信貸風(fēng)險（詹小穎，2018）。從授信主體角度，有部分學(xué)者通過研究發(fā)現(xiàn)綠色信貸對商業(yè)銀行風(fēng)險抑制具有滯后的正效應(yīng)（邵傳林等，2020；李蘇等，2017）。長期來看，商業(yè)銀行開展綠色信貸對風(fēng)險抑制較為顯著（馬紅梅等，2023）。具體從影響機制來看，考慮經(jīng)營成本收入比，綠色信貸業(yè)務(wù)回報低，開展綠色信貸會提升商業(yè)銀行運營成本，從而影響銀行發(fā)展質(zhì)量（謝朝華等，2023；劉昊，2021）。從業(yè)務(wù)收入角度，綠色信貸作為一項新興業(yè)務(wù)，也是額外創(chuàng)造收入，通過提升商業(yè)銀行盈利水平、改變商業(yè)銀行盈利結(jié)構(gòu)的“盈利”渠道也能降低商業(yè)銀行的風(fēng)險水平（王宏濤等，2022；孫光林等，2017）。綠色信貸不僅直接帶來信貸業(yè)務(wù)收入的增加，還會促進企業(yè)投資帶來中間業(yè)務(wù)收入，從而通過提高非息收入占比改善銀行效益降低風(fēng)險（郭俊杰和方穎，2022；顧海峰和卞雨晨，2022）。綠色信貸業(yè)務(wù)在增加銀行收入同時，也可以降低銀行資產(chǎn)收益的波動率，從而降低資產(chǎn)組合風(fēng)險（張琳等，2022）。綠色信貸不僅有助于商業(yè)銀行績效的提升，也有助于提高商業(yè)銀行的流動性風(fēng)險管控能力，抑制風(fēng)險（雷博雯和時波，2020；周曄和王亞梅，2022）。綠色信貸還可以通過增加銀行的資本緩沖以及提高社會聲譽評價降低銀行的風(fēng)險（趙江山等，2023；劉生福和韓雍，2020；楊敏和梁銀鶴，2020）。在宏觀層面上，銀行開展綠色信貸風(fēng)險不僅來自綠色信貸業(yè)務(wù)本身，還受宏觀經(jīng)濟政策對信貸業(yè)務(wù)的影響。寬松的貨幣政策通過信貸渠道降低銀行的風(fēng)險（陶園，2017；王晉斌和李博，2017；龐曉波和錢錕，2018；項后軍等，2018）。擴張性貨幣政策沖擊會降低商業(yè)銀行的信貸標(biāo)準(zhǔn)，引起銀行主動承擔(dān)風(fēng)險的增加，同時銀行競爭程度的加劇會擴大貨幣政策對銀行風(fēng)險的影響（李雙建等，2020，NEUENKIRCH，2021）。

有鑒于此，在我國推進高質(zhì)量發(fā)展過程中，疊加國際經(jīng)濟態(tài)勢復(fù)雜性的影響，商業(yè)銀行在綠色信貸業(yè)務(wù)經(jīng)營中需要不斷總結(jié)經(jīng)驗，觀察綠色信貸市場動態(tài)特征，判斷識別綠色信貸項目對自身經(jīng)營風(fēng)險的影響，從而讓綠色信貸業(yè)務(wù)發(fā)展具有可持續(xù)性。本文聚焦于銀行經(jīng)營的微觀角度，創(chuàng)新劃分出兩種機制，一種是基于社會效益的聲譽機制對應(yīng)銀行承擔(dān)的社會責(zé)任所帶來的經(jīng)營風(fēng)險；另一種是基于經(jīng)濟效益的盈利結(jié)構(gòu)機制，通過開展綠色信貸對銀行的收入結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響，降低風(fēng)險較高的非息收入占比，從而降低銀行風(fēng)險。同時，考慮宏觀經(jīng)濟因素將貨幣政策引入作為調(diào)節(jié)變量，進一步研究貨幣政策的寬松程度對綠色信貸影響銀行風(fēng)險中的調(diào)節(jié)作用。本文通過梳理我國商業(yè)銀行開展綠色信貸的市場特征和業(yè)務(wù)特征，考察了我國國有大型商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行等四類銀行綠色信貸業(yè)務(wù)經(jīng)營的事實特征，選擇29家商業(yè)銀行的2012—2023年的經(jīng)營數(shù)據(jù)為樣本，引入固定效應(yīng)模型進行回歸分析，引入貨幣政策作為調(diào)節(jié)變量，探討綠色信貸通過聲譽效應(yīng)和收入結(jié)構(gòu)變化對商業(yè)銀行經(jīng)營風(fēng)險的影響。

二、我國商業(yè)銀行經(jīng)營綠色信貸業(yè)務(wù)的事實特征分析

（一）綠色信貸總體市場特征

1.我國綠色信貸市場規(guī)模持續(xù)擴張，綠色信貸業(yè)務(wù)占比不斷提升。

我國商業(yè)銀行綠色信貸業(yè)務(wù)在信貸業(yè)務(wù)中的比重呈穩(wěn)步上升態(tài)勢。由圖1可知，綠色信貸占比從2017年的 5.9% 攀升至2023年的 12.7% ，且自2022年起，該占比已超 10% 。就市場總量來看，2017—2023年間，我國商業(yè)銀行本外幣綠色信貸規(guī)模有了大幅增長。截至2023年末，我國商業(yè)銀行本外幣綠色貸款余額達30.08元，同比增長 36.5% ，規(guī)模居世界首位，特別是近三年的綠色信貸規(guī)模擴張增速都在 30% 以上，在信貸業(yè)務(wù)中的地位日益重要。

2.綠色信貸市場上信貸供給主體結(jié)構(gòu)存在較大差異。

在我國綠色信貸業(yè)務(wù)供給主體包括國有大型商業(yè)銀行、股份制銀行、城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行。但各類主體結(jié)構(gòu)之間存在綠色信貸業(yè)務(wù)發(fā)展的不平衡，如圖2可見，各類銀行發(fā)展綠色信貸的進程不一，發(fā)展程度和規(guī)模也存在較大分化。觀察圖2，在2023年各家銀行綠色信貸余額方面，六家國有大型商業(yè)銀行在規(guī)?？偭可隙济黠@高于股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行，其中中國農(nóng)業(yè)銀行、中國工商銀行、中國銀行和中國建設(shè)銀行四家銀行的綠色貸款余額都超過了三萬億元，交通銀行和中國郵儲銀行在國有大型商業(yè)銀行中總量偏低，但是也達到了五千億元以上的規(guī)模。股份制銀行的綠色貸款余額規(guī)模普遍處在一千億到五千億的區(qū)間，而農(nóng)村商業(yè)銀行的綠色貸款余額都低于一千億元。

3.我國商業(yè)銀行綠色信貸資金投向呈現(xiàn)出更多地支持新興產(chǎn)業(yè)的特征

從2018—2023年間我國商業(yè)銀行綠色信貸投放行業(yè)情況觀察，如圖3所示，綠色信貸投向非傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的比重不斷提升，綠色信貸投放結(jié)構(gòu)越來越向新興產(chǎn)業(yè)傾斜，有效地支持了我國產(chǎn)業(yè)低碳綠色轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的落地。我國商業(yè)銀行綠色信貸資金主要流向在2018年占比最高的是交通運輸、倉儲和郵政業(yè)，以支持傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)降耗減碳和節(jié)能改造，推進節(jié)能環(huán)保，清潔生產(chǎn)；從2020年以來，電力、熱力、燃氣及水生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)的信貸投放比重穩(wěn)步提升。同時，投向新興產(chǎn)業(yè)的信貸資金規(guī)模快速攀升，有效助力新能源、新材料、結(jié)構(gòu)裝備、節(jié)能技術(shù)等驅(qū)動的經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級。我國實體經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級衍生了新興產(chǎn)業(yè)的綠色信貸需求，一方面，新興綠色產(chǎn)業(yè)的發(fā)展符合可持續(xù)發(fā)展的趨勢，具有長期的增長潛力降低銀行的信用風(fēng)險；另一方面新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有較大的不確定性，市場需求、技術(shù)變革等因素可能導(dǎo)致項目失敗，從而增加銀行的市場風(fēng)險。

（二）我國商業(yè)銀行的信貸業(yè)務(wù)特征

信貸業(yè)務(wù)是銀行進行社會資金再融通的業(yè)務(wù)渠道，商業(yè)銀行的貸款具有信貸配給的專業(yè)性。因此，銀行信貸投向的規(guī)模和行業(yè)特征成為銀行篩選借款人的關(guān)鍵要素，從而影響了商業(yè)銀行業(yè)務(wù)的資金期限、流動性準(zhǔn)備和信貸資產(chǎn)質(zhì)量。

1.期限結(jié)構(gòu)特征

銀行貸款的期限關(guān)系到銀行資金的利用效率和流動性，從而與銀行的風(fēng)險也息息相關(guān)。圖4可見，2000—2023年間，在我國信貸總量持續(xù)增長的同時，無論是短期貸款還是中長期貸款在規(guī)模上都發(fā)生了顯著增長。隨著支持綠色轉(zhuǎn)型和現(xiàn)代經(jīng)濟的不斷發(fā)展作用信貸結(jié)構(gòu)調(diào)整的同時，信貸期限結(jié)構(gòu)也會影響經(jīng)濟增長（范從來等，2012）。進一步觀察貸款期限結(jié)構(gòu)，可以看到2008年長期貸款占比達到了 55% ，此后長期貸款的占比不斷提升，我國商業(yè)銀行貸款期限結(jié)構(gòu)從2008年前的短期為主轉(zhuǎn)向了以中長期為主。

這里選擇中國工商銀行和渝農(nóng)商行作為兩家開展綠色信貸的典型銀行進行比較觀察。中國工商銀行于2007年提出開展綠色信貸，是我國商業(yè)銀行體系中綠色信貸業(yè)務(wù)開展較早、現(xiàn)有規(guī)模最大的銀行；渝農(nóng)商行則是從2013年才涉足綠色信貸業(yè)務(wù)，它雖然在農(nóng)村商業(yè)銀行中綠色信貸業(yè)務(wù)增長較快的，但是在我國商業(yè)銀行體系中它是開展綠色信貸業(yè)務(wù)的時間較晚、規(guī)模較小的銀行。對比這兩家銀行的期限結(jié)構(gòu)可以看到，如圖5所示，中國工商銀行中長期貸款占比總體高于渝農(nóng)商行；而渝農(nóng)商行自2013年提出發(fā)展綠色信貸業(yè)務(wù)后，中長期貸款比例也有緩慢上升趨勢?？梢?，我國展業(yè)綠色信貸業(yè)務(wù)的期限多為中長期貸款，其業(yè)務(wù)發(fā)展影響了整體銀行信貸業(yè)務(wù)的期限特征。

2.流動性特征

流動性作為商業(yè)銀行展業(yè)需要考慮的基礎(chǔ)問題。觀察流動性需求與供給變化，分析流動性缺口動態(tài)是商業(yè)銀行的基本業(yè)務(wù)能力。它既是商業(yè)銀行存續(xù)的基本業(yè)務(wù)，也是商業(yè)銀行內(nèi)控和外部監(jiān)管風(fēng)險防范的重點。如圖6所示，我國整體商業(yè)銀行的流動性比例從2010年的 42% 逐步上升到2023年的 68% ，一直保持都高于外部監(jiān)管要求的 25% ，不僅如此，商業(yè)銀行流動資產(chǎn)覆蓋流動負債的比例也一直在不斷上升。整體來看，我國商業(yè)銀行流動性一直保持在充裕水平。從國家金融監(jiān)管局統(tǒng)計分類方式角度觀察，如圖6所示，城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行流動性比例整體高于國有大型商業(yè)銀行和股份制銀行。

為了進一步考察四類銀行展業(yè)綠色信貸業(yè)務(wù)以來的流動性差異，課題組從上述四類中分別選擇了中國工商銀行、興業(yè)銀行、江蘇銀行、渝農(nóng)商行，觀察其存貸比情況。在正常情況下，存貸比高的銀行存在營利性較高的可能性，但也可能意味著銀行的可貸資金不足，同時遇到外部沖擊時其償付性風(fēng)險會增大。如圖7所示，股份制商業(yè)銀行中的興業(yè)銀行存貸比表現(xiàn)最高，其次是城市商業(yè)銀行中的江蘇銀行，國有大型商業(yè)銀行中的中國工商銀行整體存貸比一直保持較為穩(wěn)定的狀態(tài)，農(nóng)村商業(yè)銀行中的渝農(nóng)商行則是自2016年后有著較為明顯的上升。這在一定程度上是受到2015年第四季度我國取消了對于存貸比強制性監(jiān)管指標(biāo)，為單一銀行支持實體經(jīng)濟提升了其信貸能力，但與此同時，也提出了商業(yè)銀行需要提升流動性風(fēng)險管理能力，自覺調(diào)節(jié)信貸節(jié)奏，將存貸比控制在一個合理區(qū)間，平衡好防風(fēng)險與盈利關(guān)系。

3.資本充足情況

資本充足率是衡量銀行以自有資本承擔(dān)風(fēng)險損失程度的指標(biāo)，巴塞爾協(xié)議Ⅱ提出了各國商業(yè)銀行資本充足監(jiān)管下限—資本充足率 8% 的要求。在經(jīng)歷了國際金融危機沖擊后為了增強商業(yè)銀行抵御風(fēng)險的能力，巴塞爾協(xié)議IⅢI在這個監(jiān)管下限基礎(chǔ)上，補充提出建立總額不低于銀行風(fēng)險資產(chǎn) 2.5% 的資本留存緩沖資金池，這樣二者疊加就是銀行總資本/風(fēng)險資產(chǎn) 10.5% 的資本充足新要求。這個新要求就是提示銀行需要正視其經(jīng)營的脆弱性，特別是面對經(jīng)濟繁榮與蕭條周期特征通過動態(tài)調(diào)整資本充足率來提升其吸收損失抵御經(jīng)營風(fēng)險的能力。如圖8所示，我國各類商業(yè)銀行的資本充足率不僅全都保持在 8% 以上，而且都在 10.5% 以上。進一步從不同類型銀行考察，可以看出，國有大型商業(yè)銀行的資本充足率顯著高于其他三類銀行，它們吸收損失抵御風(fēng)險的能力更強。從趨勢上來看，國有大型商業(yè)銀行和股份制銀行的資本充足水平在執(zhí)行新要求達標(biāo)后，保持穩(wěn)定。城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行的資本充足率水平自2014年到2023年呈現(xiàn)緩慢下降趨勢。

為進一步了解各類商業(yè)銀行抵御風(fēng)險的能力，課題組分別從四類銀行中分別選擇中國工商銀行、興業(yè)銀行、江蘇銀行和渝農(nóng)商行，觀察其核心資本充足情況。核心資本是商業(yè)銀行抗風(fēng)險的最根本手段，核心一級資本充足率指標(biāo)也更能反映銀行核心抗風(fēng)險能力。就所選四家銀行來看，如圖9所示，中國工商銀行的核心一級資本充足率最高，其次是渝農(nóng)商行；而股份制銀行中的興業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行的江蘇銀行核心一級資本充足率水平較低。

顯然，無論從資本充足率還是核心一級資本充足率來看，在當(dāng)前全球經(jīng)濟低速運行態(tài)勢下，股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行在開展綠色信貸業(yè)務(wù)時則應(yīng)更多地關(guān)注自身抵御風(fēng)險的能力。

4.收入結(jié)構(gòu)特征

營利性是商業(yè)銀行經(jīng)營目標(biāo)中的一個重要指標(biāo)，是商業(yè)銀行自身可持續(xù)發(fā)展的一個重要方面。商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)收入一般包括利息收入和非利息收入兩部分。因此，觀察我國商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)特征，我國商業(yè)銀行整體上是以利息收入為主。如圖7所示，2010—2023年間，我國商業(yè)銀行的非息收入占比不超過 25% 。從趨勢上來看，我國商業(yè)銀行非息收入2010年占比 18% ，2017年達到峰值 24% ，后面幾年呈現(xiàn)適度下滑，而后在2023年開始回升的趨勢。這表明，信貸業(yè)務(wù)始終是商業(yè)銀行業(yè)務(wù)收入的主要來源。因此，商業(yè)銀行業(yè)務(wù)收入可持續(xù)及其與業(yè)務(wù)經(jīng)營風(fēng)險之間的關(guān)系也始終是商業(yè)銀行關(guān)注的重點。

這里繼續(xù)觀察四類銀行中的中國工商銀行、興業(yè)銀行、江蘇銀行和渝農(nóng)商行的收入結(jié)構(gòu)情況，如圖11所示，興業(yè)銀行和江蘇銀行的非息收入占比較高，可以在一定程度上表明股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行在其業(yè)務(wù)發(fā)展戰(zhàn)略上積極拓展了金融服務(wù)類業(yè)務(wù)，而中國工商銀行的非息收入占比較為穩(wěn)定，渝農(nóng)商行的非息收入占比較低。特別注意到渝農(nóng)商行在2017年的非息收入占比有一個下行的拐點，之后其非利息收入在低位徘徊。課題組觀察了該銀行的綠色信貸業(yè)務(wù)規(guī)模變化，發(fā)現(xiàn)在此期間，其綠色信貸業(yè)務(wù)規(guī)模則是不斷提升的。由此可見，綠色信貸作為新興業(yè)務(wù)對于各類銀行而言均有穩(wěn)定其利息收入占比，有利于改善銀行收入結(jié)構(gòu)。既然信貸業(yè)務(wù)是銀行收入主要的來源，那么凈息差也與利息收入緊密相關(guān)。如圖12可見，近幾年來各類銀行的凈息差水平都在不斷下降，這對銀行業(yè)務(wù)收入會帶來一定擠壓。但是不同類型的銀行受到的擠壓也是存在差異的。具體來看，農(nóng)村商業(yè)銀行的凈息差水平較高，其次是股份制商業(yè)銀行，而國有大型商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行的凈息差水平則較低。在此情況下，拓展綠色業(yè)務(wù)開辟新的收入來源也成為銀行經(jīng)營的關(guān)注重點。

5.信貸資產(chǎn)質(zhì)量特征

不良貸款率和撥備覆蓋率都是銀行信貸資產(chǎn)風(fēng)險管理中的重要指標(biāo)。不良貸款率常用來衡量事后已發(fā)生的損失風(fēng)險。觀察2012—2023年間的數(shù)據(jù)，我國商業(yè)銀行不良貸款余額規(guī)模不斷增長，2012年是4929億元，2023年增長到32256億元。但是不良貸款率整體保持在2% 以下。區(qū)別于規(guī)模的持續(xù)增長，不良貸款率水平則是在2012—2016年間有了顯著上升，這期間也是我國經(jīng)濟快速發(fā)展的階段。從2016年到2020年，我國銀行的不良貸款率水平一直保持平穩(wěn)。2021年后，整體不良貸款率水平有了明顯回落，也對應(yīng)我國經(jīng)濟發(fā)展開始追求質(zhì)量和結(jié)構(gòu)調(diào)整，不是一味地求增速，從而商業(yè)銀行對信貸的投放也更加關(guān)注行業(yè)和環(huán)境風(fēng)險。

具體來看，可以看到農(nóng)商行的不良貸款率遠高于其他三類銀行，國有大型商業(yè)銀行、股份制銀行、城商行的不良貸款率一直保持在 1%～2.5% 的水平，基本還算平穩(wěn)。國有大型商業(yè)銀行與股份制銀行的不良貸款率曲線間距較小，說明我國股份制銀行信貸業(yè)務(wù)規(guī)模不斷擴大，信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險管理能力得到了提升。從趨勢來看，可以看到城商行和農(nóng)商行的峰值期滯后于國有六大行和股份制銀行，考慮到城商行和農(nóng)商行的起步晚，發(fā)展的高峰期也是落后于本就成熟的國有大型商業(yè)銀行和股份制銀行。就四大類銀行的不良貸款率水平而言，城商行和農(nóng)商行的風(fēng)險水平還是處于一定的高位，而這兩類銀行也正處于積極拓展綠色信貸業(yè)務(wù)的發(fā)展期。所以，在后續(xù)的實證分析中，課題組將這兩類銀行樣本的加入對研究我國商業(yè)銀行綠色信貸業(yè)務(wù)的風(fēng)險有一定的現(xiàn)實性。

撥備覆蓋率作為銀行計提對不良貸款發(fā)生的準(zhǔn)備金，可以反映商業(yè)銀行對貸款損失的彌補能力和對貸款風(fēng)險的防范能力，是銀行用于考慮防控風(fēng)險及反應(yīng)業(yè)績真實性的量化指標(biāo)。如圖15所示，我國四類銀行的撥備覆蓋率均在 120% 以上，但是農(nóng)村商業(yè)銀行的撥備覆蓋率顯著低于其他三類銀行，整體應(yīng)對風(fēng)險的事前預(yù)估防范能力較弱。國有大型商業(yè)銀行和股份制銀行的撥備覆蓋率自2016年以來呈現(xiàn)穩(wěn)定增長態(tài)勢，也一定程度說明其對于事前防范風(fēng)險的準(zhǔn)備更加充足。

（三）四類銀行開展綠色信貸典型案例

國有大型商業(yè)銀行、股份制銀行、城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀是為我國國家金融監(jiān)管總局監(jiān)管四類商業(yè)銀行，它們作為綠色信貸業(yè)務(wù)供給主體，在具體的綠色信貸業(yè)務(wù)開展方面存在各個單一銀行的實踐探索差異。課題組分別分別選擇中國工商銀行、興業(yè)銀行、江蘇銀行和重慶農(nóng)村商業(yè)銀行為典型進一步考察其信貸業(yè)務(wù)推進的工作特征。

1.中國工商銀行

中國工商銀行作為國有大型商業(yè)銀行中開展綠色信貸業(yè)務(wù)的標(biāo)桿。根據(jù)中國人民銀行的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，截至2023年，我國國有大型商業(yè)銀行綠色信貸規(guī)模達到了171345.2億元，占當(dāng)年我國綠色信貸業(yè)務(wù)總量的 50% 。從趨勢上來看，自2019年以后，國有大型商業(yè)銀行的綠色信貸業(yè)務(wù)進入了快車道，規(guī)模上有了顯著增加。如圖16所示，中國工商銀行在這一領(lǐng)域的表現(xiàn)尤為突出，始終保持在國有大型商業(yè)銀行前列。截至2023年末，中國工商銀行的綠色信貸規(guī)模已經(jīng)達到54000億元。相比之下，中國郵政儲蓄銀行的綠色信貸規(guī)模相對較小。這一對比表明，即使同屬國有大型商業(yè)銀行也會因為各自的戰(zhàn)略定位和業(yè)務(wù)布局的側(cè)重不同，客觀上存在各家單一銀行綠色信貸業(yè)務(wù)發(fā)展程度的差異。

中國工商銀行在2007年提出綠色信貸發(fā)展理念，如表1所示，課題組梳理發(fā)現(xiàn)該行自2007—2023年持續(xù)推進了最近綠色信貸業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)制度建設(shè)。2015年，該行董事會審定通過綠色信貸發(fā)展戰(zhàn)略，將綠色信貸業(yè)務(wù)發(fā)展定位上升至銀行戰(zhàn)略層面。2020年，中國工商銀行總行在原有的信用風(fēng)險委員會基礎(chǔ)上新設(shè)立綠色金融委員會下屬包括23個成員部門，實現(xiàn)對綠色金融工作的統(tǒng)一規(guī)劃指導(dǎo)，配套了綠色信貸業(yè)務(wù)的組織管理制度。在信貸業(yè)務(wù)管理方面，中國工商銀行對綠色信貸劃分專項資金額度，并且在貸款價格上給予優(yōu)惠激勵措施。

雙碳目標(biāo)提出以來，中國工商銀行也以綠色信貸作為抓手，以支持碳減排國家戰(zhàn)略的落地。如表2所示，2022—2023年間，中國工商銀行綠色貸款項目數(shù)量顯著增加，由2022年846個增長到2023年的1496個，重點圍繞清潔能源產(chǎn)業(yè)鏈、新能源車產(chǎn)業(yè)鏈。興業(yè)銀行貸款發(fā)放碳減排貸款的規(guī)模實現(xiàn)翻倍增長的同時，帶動碳減排量也翻倍增長，在降碳減碳領(lǐng)域做出了更多貢獻。在綠色信貸規(guī)模增加同時，資金價格有所下降，貸款平均加權(quán)利率從2022年的 3.49% 下降至2023年的 3.09% ，為綠色項目融資成本帶來優(yōu)惠。

中國工商銀行不僅從基礎(chǔ)制度上支持綠色信貸，在風(fēng)險識別方面也是更為系統(tǒng)，將綠色信貸項目涉及氣候風(fēng)險納入全面風(fēng)險管理體系，建立氣候風(fēng)險管理體系。中國工商銀行在綠色信貸客戶管理上實現(xiàn)分類管理，按照貸款對環(huán)境影響程度，將客戶分為四級、十二類從而實施差異化管理。

2.興業(yè)銀行

興業(yè)銀行在股份制銀行中綠色信貸余額規(guī)模領(lǐng)先。通過選取2023年部分股份制銀行綠色信貸數(shù)據(jù)，興業(yè)銀行以8090.19億元獨占鰲頭，綠色信貸占比達到 34.6% ，在綠色信貸項目的投向中，清潔能源、水資源行業(yè)、固廢處理等為重點領(lǐng)域。

興業(yè)銀行的綠色信貸業(yè)務(wù)發(fā)展更多地依托其國際化合作、全方位綠色金融產(chǎn)品打造的全方面業(yè)務(wù)基礎(chǔ)。在股份制商業(yè)銀行中，興業(yè)銀行的綠色信貸業(yè)務(wù)布局較早，并且與國際綠色融資接軌更早，其中包括2006年與多邊國際金融機構(gòu)國際金融公司合作和2008年最早加入赤道銀行聯(lián)盟。后續(xù)對于綠色信貸業(yè)務(wù)的開展，不局限于單一信貸產(chǎn)品，而是全方位發(fā)展綠色金融債券、QDII業(yè)務(wù)，包括雙碳目標(biāo)提出以來的市場首支碳轉(zhuǎn)型債券，形成了全方位多元化的綠色金融產(chǎn)品體系。

興業(yè)銀行在綠色信貸業(yè)務(wù)開展中全流程遵循ESG原則。根據(jù)客戶所處行業(yè)和區(qū)域環(huán)境特點進行四級分類、差別化授信。A類客戶優(yōu)先審查其授信申請，對于B類客戶重點分析存在的潛在ESG風(fēng)險，C類客戶則是要積極尋求一些風(fēng)險緩釋的辦法包括提高資本金比例、暫停新項目授信等，對于D類客戶則是禁止新增項目授信，中止壓縮存量項目。在ESG培訓(xùn)方面，興業(yè)銀行開發(fā)ESG培訓(xùn)課程，形成專有培訓(xùn)體系。

3.江蘇銀行

江蘇銀行在城市商業(yè)銀行中綠色信貸余額規(guī)模領(lǐng)先。通過選取2023年部分城市商業(yè)銀行綠色信貸數(shù)據(jù)，江蘇銀行以2870億元成為城市商業(yè)銀行中綠色信貸余額規(guī)模最高的銀行，綠色信貸占比達到 15.9% ，僅次于南京銀行（ 16.2% ），高于綠色信貸在貸款業(yè)務(wù)中的平均占比（ 12.7% ）。江蘇銀行將節(jié)能環(huán)保、清潔能源產(chǎn)業(yè)等列為優(yōu)先支持行業(yè)，提供差異化的信貸準(zhǔn)入政策和綠色審批通道，安排專項信貸資金規(guī)模，引導(dǎo)信貸資金投向綠色低碳產(chǎn)業(yè)；在定價支持政策上給予綠色信貸FTP定價優(yōu)惠，安排專項資產(chǎn)包，提供專項優(yōu)惠資金。

在《綠色信貸指引》發(fā)布后，江蘇銀行開始發(fā)展綠色金融，成立專有部門，并且成為城市商業(yè)銀行中首家赤道銀行以及首家共同采納“赤道原則”和“負責(zé)任銀行原則”的城市商業(yè)銀行。江蘇銀行在綠色信貸業(yè)務(wù)的開展屬于城市商業(yè)銀行中開展較早，但是整體開展時間略遲與國有大型商業(yè)銀行中開展較早的工商銀行和股份制銀行中綠色信貸發(fā)展突出的興業(yè)銀行。

江蘇銀行通過金融科技手段的應(yīng)用，自主開發(fā)了涵蓋綠色信貸分類、赤道原則項目認(rèn)定、ESG表現(xiàn)評估、環(huán)境效益測算四大模塊的“蘇銀綠金”智能化系統(tǒng)。“蘇銀綠金”智能化系統(tǒng)具有以下功能：一是綠色信貸智能認(rèn)定，基于國標(biāo)行業(yè)分類和業(yè)務(wù)標(biāo)簽，通過認(rèn)定模型自動匹配綠色信貸分類標(biāo)準(zhǔn)，精準(zhǔn)識別綠色企業(yè)和綠色項目，有效防范“漂綠”“洗綠”風(fēng)險；二是赤道原則項目自動判定，根據(jù)業(yè)務(wù)關(guān)鍵信息自動判斷關(guān)聯(lián)項目的赤道原則適用性，實現(xiàn)赤道原則項目社環(huán)風(fēng)險的智能識別和分類，并實時提示項目潛在風(fēng)險點和風(fēng)險緩釋措施；三是信貸客戶ESG表現(xiàn)智能評估，研究制定信貸客戶ESG評級方法學(xué)，運用大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)等金融科技手段建立客戶畫像體系，通過對客戶數(shù)據(jù)標(biāo)簽的分析開發(fā)ESG評估決策模型；四是開發(fā)并上線環(huán)境效益智能化測算模型。江蘇銀行還強化了ESG風(fēng)險管理流程。

4.渝農(nóng)商行

渝農(nóng)商行最為農(nóng)村商業(yè)銀行中的典型，截至2023年末，其綠色信貸規(guī)模達619.82億元。就整體農(nóng)村商業(yè)銀行的綠色信貸余額規(guī)?？炊荚诎賰|元水平，綠色信貸業(yè)務(wù)占比 9.2% ，低于我國占比市場水平，可見農(nóng)村商業(yè)銀行的綠色信貸業(yè)務(wù)發(fā)展程度還是低于平均水平。

渝農(nóng)商行綠色信貸業(yè)務(wù)系統(tǒng)化開展時間較晚，綠色信貸主要投向領(lǐng)域為以水電、垃圾發(fā)電為代表的清潔能源行業(yè)，以及以污水處理為代表的環(huán)保行業(yè)。該行主要從實施綠色信貸政策及機制保障等方面明確未來綠色信貸發(fā)展的方向和措施，加強環(huán)境風(fēng)險全流程管理，將環(huán)保風(fēng)險納入非零售客戶信用評級調(diào)整扣分項；優(yōu)先支持符合國家綠色產(chǎn)業(yè)指導(dǎo)目錄的綠色產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。對清潔能源產(chǎn)業(yè)，一是制定了“清可貸”、“綠電貸”、“固廢貸”、“碳配額抵（質(zhì)）押貸款”等綠色信貸產(chǎn)品，重點支持環(huán)境效益明顯的綠色項目；二是開通綠色審批通道，對綠色項目實行利率優(yōu)惠，并針對綠色企業(yè)、綠色項目予以優(yōu)先保障信貸規(guī)模。

三、綠色信貸對商業(yè)銀行經(jīng)營風(fēng)險的影響機制及研究假設(shè)

綠色信貸從宏觀層面看是一項信貸政策，從微觀層面看即是商業(yè)銀行的核心業(yè)務(wù)。商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)日常經(jīng)營中要防范的信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險受到宏微觀層面諸多復(fù)雜因素影響，從而也給商業(yè)銀行日常經(jīng)營帶來挑戰(zhàn)。既有的研究文獻也會從不同視角考察信貸風(fēng)險。關(guān)于商業(yè)銀行信貸風(fēng)險的衡量，學(xué)術(shù)界并未形成一致的標(biāo)準(zhǔn)。考慮到本文研究的是信貸問題，

根據(jù)銀行信貸經(jīng)營的關(guān)鍵底線就是不良貸款率不能超過監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)，同時參照現(xiàn)有文獻，我國商業(yè)銀行信貸風(fēng)險最常用的代理變量有不良貸款率、銀行破產(chǎn)風(fēng)險Z值。因此本文采用不良貸款率來衡量銀行信貸業(yè)務(wù)經(jīng)營狀況的好壞。

商業(yè)銀行信貸風(fēng)險的發(fā)生是一個漸變的過程，初期信貸資金發(fā)放給借款人，在還款期限截止前借款人都存在不能按時償還本金從而導(dǎo)致銀行遭受損失的風(fēng)險。銀行經(jīng)營綠色信貸業(yè)務(wù)的風(fēng)險也貫穿貸款的整個生命周期。這一生命周期通常被分為三個階段：第一、授信前的盡職調(diào)查環(huán)節(jié)，綠色項目調(diào)查、綠色信貸認(rèn)定以及授信申報；第二、授信審查放款審核環(huán)節(jié)，根據(jù)不同風(fēng)險的綠色信貸項目進行差別化授信；第三、綠色信貸存續(xù)期管理，對已發(fā)放的綠色信貸關(guān)注后續(xù)利息本金的定期收回以及項目突發(fā)事件的應(yīng)對。從銀行信貸業(yè)務(wù)的流程來看，信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險貫穿整個貸款業(yè)務(wù)的生命周期流程。

綜上提出假設(shè)一：綠色信貸影響銀行經(jīng)營信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險。

（一）社會性——聲譽機制

不同于一般信貸，是否發(fā)放綠色信貸關(guān)系到銀行社會責(zé)任的承擔(dān)。銀行作為主要的金融機構(gòu)，開展綠色信貸承擔(dān)社會責(zé)任，是對經(jīng)濟結(jié)構(gòu)調(diào)整產(chǎn)業(yè)升級轉(zhuǎn)型的助力支持（劉錫良，文書洋，2019）。承擔(dān)社會責(zé)任也有助于銀行形成良好的聲譽。銀行聲譽是銀行經(jīng)營過程中的行為引起的信息傳播并在利益相關(guān)方和公眾中形成的總體印象。聲譽是銀行長期培育積累的無形資產(chǎn)，也能為擁有者創(chuàng)造長期的無形收益，良好的聲譽幫助銀行在市場競爭中獲得優(yōu)勢（Dinnie，2001；蔣廉雄等，2006）。商業(yè)銀行發(fā)展綠色信貸，向社會大眾傳遞出積極承擔(dān)更多社會責(zé)任的信號，有助于提升其環(huán)境責(zé)任聲譽。一方面，可以提升銀行的社會認(rèn)可度，吸引更多高質(zhì)量的綠色環(huán)保項目客戶，能夠優(yōu)化其信貸結(jié)構(gòu)（尹慶民等，2022），降低交易成本，促進商業(yè)銀行的穩(wěn)健經(jīng)營。另一方面，銀行環(huán)境聲譽的建立可以讓銀行在激烈的市場競爭中占有絕對優(yōu)勢按照特定的環(huán)保要求篩選企業(yè)，從而防止逆向選擇風(fēng)險（馬若微等，2021）。此外，聲譽較高的銀行可以吸引更多的優(yōu)秀人才，激勵內(nèi)部員工的發(fā)展，有利于內(nèi)部工作效率和管理能力的提高，一定程度上規(guī)避銀行經(jīng)營風(fēng)險（張長江等，2019）。

結(jié)合上述分析提出假設(shè)二：綠色信貸通過聲譽渠道影響銀行的經(jīng)營風(fēng)險。

（二）經(jīng)濟性- -盈利結(jié)構(gòu)機制

相較于一般的信貸業(yè)務(wù)，綠色信貸在貸前調(diào)查環(huán)節(jié)還多一項對于綠色信貸項目的辨別和認(rèn)定。在具體實踐中，綠色信貸涉及的新興產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域較多，商業(yè)銀行會在綠色項目風(fēng)險識別初期投入較多成本。但是，從長期來看，是會提高銀行的經(jīng)營水平（朱廣印等，2017）。銀行是否開展綠色信貸也要考慮整體經(jīng)濟效益，銀行綠色信貸業(yè)務(wù)發(fā)放提升貸款結(jié)構(gòu)和整體信貸資產(chǎn)質(zhì)量帶來穩(wěn)定收入，同時銀行開展綠色信貸會給予利率優(yōu)惠影響自身的資金成本和貸款利率定價。

商業(yè)銀行開展綠色信貸整體新開拓一項新興業(yè)務(wù)，可以從中賺取利差收入；綠色信貸這一新業(yè)務(wù)的出現(xiàn)，為一些符合環(huán)保項目的企業(yè)提供了更多的貸款渠道。而這些企業(yè)由于自身信用或者經(jīng)營項目信用評級的原因，在綠色信貸開展之前不得不采用其他風(fēng)險較高的融資業(yè)務(wù)。對于銀行來說，綠色信貸的開展將這些客戶的信用風(fēng)險由原來風(fēng)險較高的表外業(yè)務(wù)等轉(zhuǎn)移到風(fēng)險已有長期良好控制的信貸業(yè)務(wù)，改善了銀行盈利結(jié)構(gòu)將環(huán)保項目的風(fēng)險由原來的表外業(yè)務(wù)融資過渡到綠色信貸，有助于銀行的風(fēng)險管理。

結(jié)合上述分析提出假設(shè)三：綠色信貸通過收入結(jié)構(gòu)渠道影響銀行的經(jīng)營風(fēng)險。

（三）貨幣政策調(diào)節(jié)機制

微觀層面的授信客體風(fēng)險特征和授信主體銀行風(fēng)險管理會影響信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險，宏觀層面的貨幣政策也會影響銀行經(jīng)營中的信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險。我國商業(yè)銀行作為政策的傳導(dǎo)中介，擔(dān)當(dāng)?shù)牟⒎秋L(fēng)險中性的被動角色。貨幣政策的收緊和放松，都影響銀行信貸標(biāo)準(zhǔn)的松緊（張雪蘭等，2012）、貸款投入量（周晶等，2019）、貸款定價（牛錫明，1997）。

綜上分析提出假設(shè)四：貨幣政策在銀行開展綠色信貸的風(fēng)險中發(fā)揮調(diào)節(jié)作用。

四、樣本選擇與研究設(shè)計

（一）樣本選取

通過對我國各類商業(yè)銀行展業(yè)綠色信貸的市場觀察分析，注意到我國商業(yè)銀行是從2012年左右開始披露綠色信貸相關(guān)數(shù)據(jù)，為了盡可能地保證數(shù)據(jù)的完整性和可得性，本文以2012年為起始點，選擇2012—2023年為樣本區(qū)間，在上市銀行中選取了披露數(shù)據(jù)較為完整的29家銀行作為研究對象，其中包括6家國有大型商業(yè)銀行（中國銀行、中國農(nóng)業(yè)銀行、中國工商銀行、中國建設(shè)銀行、交通銀行、中國郵政儲蓄銀行）、9家全國性股份制商業(yè)銀行（招商銀行、民生銀行、華夏銀行、浦發(fā)銀行、光大銀行、中信銀行、興業(yè)銀行、平安銀行、浙商銀行）、11家城市商業(yè)銀行（南京銀行、寧波銀行、江蘇銀行、銀行、青島銀行、杭州銀行、貴陽銀行、長沙銀行、北京銀行、徽商銀行、天津銀行）和3家農(nóng)村商業(yè)銀行（渝農(nóng)商行、滬農(nóng)商行、廣州農(nóng)商銀行）。本文研究綠色信貸的相關(guān)數(shù)據(jù)來自各家樣本銀行的相關(guān)年度企業(yè)社會責(zé)任報告、wind數(shù)據(jù)庫、各商業(yè)銀行年報、中國經(jīng)濟新聞數(shù)據(jù)庫、中國人民銀行和國家金融監(jiān)管總局發(fā)布的數(shù)據(jù)。

（二）模型設(shè)定

本文研究綠色信貸對商業(yè)銀行風(fēng)險的影響，將商業(yè)銀行的不良貸款率（NPL）作為代表銀行風(fēng)險的被解釋變量，將商業(yè)銀行綠色信貸余額占貸款總額比率（GC）作為核心解釋

變量，同時引入中介變量綠色聲譽、中介變量盈利結(jié)構(gòu)和調(diào)節(jié)變量貨幣政策，以及其他銀行個體和整體經(jīng)濟的控制變量，構(gòu)建多元面板回歸模型。參考已有研究做法，為了驗證綠色信貸能夠降低商業(yè)銀行風(fēng)險的研究假設(shè)一，本文構(gòu)建回歸模型4-1：

NPL_it=α₀+α₁GC_it+α₂CONTROL_it+ε_it

其中， i 表示銀行個體（ ?i=1，2，3，… ，29）， t 表示年份（t=2012，2013，2014，.2023），即表示銀行在t年的不良貸款率。則表示銀行在t年的綠色信貸占比。表示的是銀行在t年的控制變量（撥備覆蓋率、存貸比、資本充足率、銀行規(guī)模及GDP取對數(shù)）。為常數(shù)項，為引入的隨機擾動項。

為了驗證假設(shè)二的銀行聲譽水平的中介機制，構(gòu)建了模型4-2來驗證綠色信貸是否會提升銀行的聲譽，并構(gòu)建了模型4-3檢驗聲譽在綠色信貸影響銀行風(fēng)險中的中介效應(yīng)。

GP_it=α₀+α₁GC_it+α₂CONTROL_it+ε_it

NPL_it=α₀+α₁GC_it+α₂GP_it+α₃CONTROL_it+ε_it

為了驗證假設(shè)三的銀行盈利結(jié)構(gòu)的中介機制，構(gòu)建了模型4-4來驗證綠色信貸是否會提升銀行的盈利結(jié)構(gòu)，并構(gòu)建了模型4-5檢驗盈利結(jié)構(gòu)在綠色信貸影響銀行風(fēng)險中的中介效應(yīng)。

NII_it=α₀+α₁GC_it+α₂CONTROL_it+ε_it

NPL_it=α₀+α₁GC_it+α₂NII_it+α₃CONTROL_it+ε_it

然后，為了驗證貨幣政策發(fā)揮的調(diào)節(jié)作用，本文引入了貨幣政策的代理變量及其與核心解釋變量的交互項，構(gòu)建了模型4-6。其中代表綠色信貸占比與貨幣政策代理變量（LNM2）的交互變量。

NPL_it=α₀+α₁GC_it+α₂LNM2_it+α₃GC_it*LNM2_it+α₄CONTROL_it+ε_it

（三）變量選取

根據(jù)模型設(shè)定選取變量，見表9所示。

五、實證檢驗及其結(jié)果分析

（一）基準(zhǔn)模型檢驗

表10報告了基準(zhǔn)回歸結(jié)果，核心解釋變量（GC）的系數(shù)為-0.0231，且在 1% 的顯著性水平上顯著，研究假設(shè)一通過了檢驗。說明商業(yè)銀行執(zhí)行綠色信貸政策能夠顯著降低風(fēng)險水平?？赡茉蛟谟谏虡I(yè)銀行執(zhí)行綠色信貸政策優(yōu)化了自身信貸結(jié)構(gòu)，提高信貸資產(chǎn)質(zhì)量，同時執(zhí)行綠色信貸政策意味著銀行會逐步擴大綠色信貸投資規(guī)模，流入具有較高環(huán)境隱患企業(yè)的信貸資金就會逐步減少，減少了承擔(dān)連帶責(zé)任的風(fēng)險。

對于控制變量來說，從表中可看出，商業(yè)銀行撥備覆蓋率（PCR的系數(shù)顯著為負，說明銀行資產(chǎn)撥備覆蓋率越高，不良貸款率越低，風(fēng)險水平越低。撥備覆蓋率是銀行的重要指標(biāo)，考察銀行財務(wù)是否穩(wěn)健，風(fēng)險是否可控。撥備覆蓋率指標(biāo)是銀行貸款可能發(fā)生的呆、壞賬準(zhǔn)備金，是銀行出于審慎經(jīng)營的考慮，撥備覆蓋率越高，銀行越有充足的準(zhǔn)備金去應(yīng)對呆賬、壞賬，從而降低風(fēng)險水平?？傎Y產(chǎn)取對數(shù)（LNA）與不良貸款率（NPL）在 1% 的顯著性水平下成正相關(guān)，信貸資產(chǎn)是商業(yè)銀行最主要的資產(chǎn)，由于貸款規(guī)模不斷擴大，商業(yè)銀行現(xiàn)有的資產(chǎn)管理水平不能夠適應(yīng)快速擴大的銀行資產(chǎn)規(guī)模，導(dǎo)致不良貸款增長較快，信貸風(fēng)險更加凸顯。資本充足率（CAR）和存貸比（DAR）均與不良貸款率（NPL）成不顯著的正相關(guān)，表明資本充足率和資產(chǎn)負債率的變化對不良貸款率沒有顯著的影響。

由于我國商業(yè)銀行綠色信貸數(shù)據(jù)披露不完善，披露起始年份不相同，本研究選取綠色信貸信息披露數(shù)據(jù)相對完整的29家主要商業(yè)銀行，時間跨度相對較短，可能導(dǎo)致資本充足率與不良貸款率的回歸關(guān)系不顯著。國民經(jīng)濟生產(chǎn)總值對數(shù)（LNGDP）為不顯著的正相關(guān)，說明在較為繁榮的經(jīng)濟周期內(nèi)，商業(yè)銀行也受到經(jīng)濟增長的影響，能夠獲得較高的盈利水平，從而使風(fēng)險水平降低，可能由于所取時間區(qū)間較短，導(dǎo)致回歸關(guān)系不顯著。

（二）中介機制檢驗

本文通過基準(zhǔn)回歸，驗證了綠色信貸對商業(yè)銀行風(fēng)險水平有抑制作用，在此本文進一步對綠色信貸影響風(fēng)險的機制進行探究，結(jié)合理論分析及現(xiàn)實觀察，綠色信貸可以通過提高銀行的綠色聲譽和改善銀行的盈利結(jié)構(gòu)進行業(yè)績管理實現(xiàn)較低的風(fēng)險。對應(yīng)每一部分的機制，本文設(shè)立了兩個中介變量，分別是綠色聲譽（GP）和非利息收入占比（NII）來探究綠色信貸影響銀行風(fēng)險的作用機制，本文主要參考三步法進行中介效應(yīng)檢驗（溫忠麟，2014）提出的方法，在前文模型設(shè)置部分已經(jīng)建立了中介效應(yīng)模型。

1.聲譽機制中介效應(yīng)檢驗

本文以綠色聲譽（GP）作為中介變量，所得檢驗結(jié)果如表11所示，第二列是先檢驗綠色信貸占比對綠色聲譽的影響，可以看到相關(guān)系數(shù)是0.4002并且在 1% 的顯著性水平上顯著，說明綠色信貸占比越大該銀行的綠色聲譽越好。第三列結(jié)果中綠色信貸占比（GC）與綠色聲譽代理變量（GP）分別在不同的置信區(qū)間內(nèi)顯著，并且二者的回歸系數(shù)均為負數(shù)，研究假設(shè)二通過了檢驗，證實了綠色聲譽部分中介效應(yīng)的存在。

商業(yè)銀行在實施綠色信貸的過程中，對外樹立了良好的社會形象，傳遞了經(jīng)營良好具有社會責(zé)任感的積極信號，為自己創(chuàng)造積累了更多綠色相關(guān)的聲譽資產(chǎn)。綠色聲譽的增加，也增加了客戶對銀行的了解和信任，促成業(yè)務(wù)的進一步增加和推動。同時，選取的樣本均為上市銀行，綠色聲譽的增加也是社會責(zé)任的體現(xiàn)，是順應(yīng)綠色金融政策的號召，也有助于其從資本市場獲取更多的投資者關(guān)注，從而募集更多的資金用于自身的經(jīng)營。同時，銀行新開展綠色信貸這一新興業(yè)務(wù)，基于安全性原則，定會把控業(yè)務(wù)過程中的風(fēng)險點，從而建立起完整的風(fēng)險控制體系，從而降低銀行的風(fēng)險水平。所以，中介效應(yīng)檢驗結(jié)果證實銀行可以通過增加綠色信貸擴大綠色聲譽從而降低風(fēng)險。

2.盈利結(jié)構(gòu)中介效應(yīng)檢驗

如表12所示，第二列是先檢驗綠色信貸對盈利結(jié)構(gòu)代理變量非利息收入占比的影響，可以看到呈現(xiàn)負向顯著關(guān)系，說明綠色信貸占比越大該銀行的非利息收入占比越少。第三列結(jié)果中綠色信貸占比（GC）與盈利結(jié)構(gòu)代理變量（NII）分別在不同的置信區(qū)間內(nèi)顯著，非利息收入占比的回歸系數(shù)為正，說明非利息收入占比越多會給銀行帶來較多的風(fēng)險，而綠色信貸越多帶來的非利息收入占比越少從而抑制銀行的風(fēng)險水平，這樣研究假設(shè)三通過了檢驗，證實了盈利結(jié)構(gòu)中介效應(yīng)的存在。

對于商業(yè)銀行而言，信貸業(yè)務(wù)只是其經(jīng)營業(yè)務(wù)中較為主要的一項，商業(yè)銀行可以通過信貸為一些中小企業(yè)提供資金融通，但是對于一些信用資質(zhì)沒有達到一定門檻的中小企業(yè)客戶，他們想要從銀行獲取資金支持，銀行就需要通過其他風(fēng)險較大的業(yè)務(wù)來提供資金，但這樣的業(yè)務(wù)在實施中風(fēng)險的管理肯定沒有傳統(tǒng)的信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險管理全面。綠色信貸的開展一方面增加了傳統(tǒng)的信貸業(yè)務(wù)量，另一方面也為一些特定的中小企業(yè)環(huán)保項目提供特定的貸款資金，在項目實施的過程中也能得到很好的風(fēng)險識別和風(fēng)險管理，從而避免了通過其他風(fēng)險水平較高的業(yè)務(wù)來提供資金貸款。所以綠色信貸的開展穩(wěn)固了商業(yè)銀行傳統(tǒng)信貸為主的盈利結(jié)構(gòu)，在擴大客戶群的基礎(chǔ)上降低了通過表外業(yè)務(wù)等獲取資金的風(fēng)險，從而降低銀行的風(fēng)險水平。

（三）調(diào)節(jié)機制檢驗

在前文研究中，貨幣政策通過影響信貸供給量、商業(yè)銀行信貸審核標(biāo)準(zhǔn)的松緊以及貸款定價等方面影響商業(yè)銀行經(jīng)營綠色信貸業(yè)務(wù)的風(fēng)險，本文以貨幣供給量M2代表貨幣政策，在基準(zhǔn)模型的基礎(chǔ)上引入交互項進行回歸，其調(diào)節(jié)效應(yīng)回歸結(jié)果如表13所示。貨幣政策的代理變量（LNM2）與綠色信貸占比（GC）的交互項的估計系數(shù)為-0.0298，且在 1% 的顯著性水平下顯著，從而研究假設(shè)四通過了檢驗。證實了貨幣政策越寬松，綠色信貸對商業(yè)銀行風(fēng)險的抑制作用越強，說明寬松的貨幣政策對綠色信貸提高銀行風(fēng)險能力起正向的調(diào)節(jié)作用。一方面，當(dāng)貨幣管理當(dāng)局對市場中的貨幣供應(yīng)量持寬松態(tài)度時，銀行有足夠的資金支持企業(yè)綠色貸款，促進企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型，從而保證銀行獲得利息收入的同時緩解了銀行的信貸風(fēng)險；另一方面，當(dāng)市場中資金較充裕時，銀行會緊跟政策導(dǎo)向，開發(fā)出創(chuàng)新性的綠色金融產(chǎn)品，引領(lǐng)市場消費者進行綠色產(chǎn)品消費，銀行面臨的風(fēng)險將降低。

（四）異質(zhì)性分析

在得到綠色信貸會降低商業(yè)銀行風(fēng)險這一基準(zhǔn)回歸結(jié)果后，本文為進一步驗證不同類型商業(yè)銀行發(fā)展綠色信貸對信貸風(fēng)險的影響，在樣本數(shù)據(jù)選取上就分成了四類銀行，國有大型商業(yè)銀行、股份制銀行、城商行、農(nóng)商行，對商業(yè)銀行開展異質(zhì)性分析。如表14結(jié)果所示，國有大型商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行在 5% 的顯著性水平下成負相關(guān)，而城市商業(yè)銀行發(fā)展綠色信貸與商業(yè)銀行風(fēng)險在 10% 的顯著性水平下成負相關(guān)，而農(nóng)商行的綠色信貸占比與不良貸款率呈現(xiàn)不顯著的負相關(guān)。國有大型銀行和股份制銀行是綠色信貸發(fā)展時間最早，發(fā)展速度最快，規(guī)模增長最大的一批銀行，在樣本的數(shù)據(jù)選擇中也是數(shù)據(jù)最全、占比最多的銀行，所以綠色信貸對銀行風(fēng)險的抑制作用也有更明顯的體現(xiàn)。城商行近年來發(fā)展勢頭迅猛，雖然綠色信貸起步時間晚，但是能夠充分借鑒已有國有大型商業(yè)銀行和股份制銀行的發(fā)展經(jīng)驗，并且依托于自身省份綠色信貸項目的支持，在抑制自身風(fēng)險水平上還是有一定的作用，但鑒于城商行間綠色信貸水平發(fā)展差異較大，所以在顯著性上有一定的降低。農(nóng)商行作為新興的商業(yè)銀行發(fā)展力量，在過往的研究中很少被拿出來進行分類，本文也是選取了三家農(nóng)商行，分別是農(nóng)商行、青島農(nóng)商行、重慶農(nóng)商行代表了不同發(fā)展程度省份的農(nóng)村商業(yè)銀行，可能由于樣本量較少，加之農(nóng)商行對綠色信貸的發(fā)展更是近幾年才開始慢慢關(guān)注，所以其綠色信貸對銀行風(fēng)險的抑制作用不是很顯著，但是可以看到依然呈現(xiàn)負向關(guān)系。

（五）穩(wěn)健性檢驗

為進一步檢驗回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本文采取了以下三種方法：第一，替換解釋變量綠色信貸占比（GC）為綠色信貸余額取對數(shù)（GR）；第二，縮小樣本量數(shù)據(jù)統(tǒng)計區(qū)間由2012—2023年12年的數(shù)據(jù)縮減到2012—2020年9年的數(shù)據(jù)。如表15所示，第一列是基準(zhǔn)回歸結(jié)果，綠色信貸與商業(yè)銀行風(fēng)險代理變量不良貸款率在 1% 的水平上顯著；第二列顯示的結(jié)果則是將核心解釋變量進行替換，可以看到替換后的核心解釋變量綠色信貸對數(shù)值（GR）仍然與不良貸款率呈現(xiàn)顯著的負相關(guān)，說明基準(zhǔn)模型的穩(wěn)健性得到了驗證。第三列則是縮短樣本期進行的回歸，可以看到，綠色信貸占比的回歸結(jié)果仍然顯著并且呈現(xiàn)與原結(jié)果一致的系數(shù)符號，顯著性水平有一定的下降，考慮到縮短的樣本期是2020—2023年，也是越來越多的商業(yè)銀行開始加入綠色信貸及擴大綠色信貸規(guī)模的年份，所以這一部分?jǐn)?shù)據(jù)的減少會對顯著性有一定的影響，但不改變基準(zhǔn)回歸模型的穩(wěn)健性。

六、結(jié)論與建議

（一）研究結(jié)論

通過考察我國國家金融監(jiān)管總局統(tǒng)計監(jiān)管的國有大型商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行四類銀行展業(yè)綠色信貸業(yè)務(wù)的總體信貸市場特征、銀行業(yè)務(wù)特征和各類典型銀行拓展信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險管理工作實踐，將銀行開展綠色信貸業(yè)務(wù)與自身經(jīng)營風(fēng)險在聲譽社會性和收入經(jīng)濟性等方面建立聯(lián)系，進而，選擇2012—2023年29家銀行的數(shù)據(jù)為樣本構(gòu)建模型進行回歸分析。通過基準(zhǔn)模型驗證了銀行開展綠色信貸與自身經(jīng)營風(fēng)險的關(guān)系，通過中介效應(yīng)檢驗印證了影響的機制，并考慮到影響信貸投放量、貸款定價的宏觀因素，將貨幣政策做了調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗，最后對不同性質(zhì)銀行進行異質(zhì)性檢驗，最終得到以下結(jié)論。

第一，綠色信貸業(yè)務(wù)作為支持經(jīng)濟綠色升級轉(zhuǎn)型的工具，在支持實體經(jīng)濟發(fā)展同時對信貸發(fā)放主體商業(yè)銀行整體的經(jīng)營風(fēng)險具有抑制作用。綠色信貸可以通過聲譽機制進而降低銀行經(jīng)營風(fēng)險。銀行開展綠色信貸會增加銀行的綠色聲譽，綠色聲譽增加吸引優(yōu)質(zhì)綠色信貸客戶，減少違約概率，降低銀行經(jīng)營風(fēng)險。

第二，綠色信貸業(yè)務(wù)可以通過影響商業(yè)銀行的收入結(jié)構(gòu)，鼓勵商業(yè)銀行為更多的綠色、低碳項目提供信貸支持，通過調(diào)整貸款節(jié)奏和收入結(jié)構(gòu)，提升動態(tài)管理綠色信貸風(fēng)險的能力，降低銀行信貸業(yè)務(wù)經(jīng)營風(fēng)險。

第三，銀行作為貨幣政策有效性發(fā)揮的傳導(dǎo)渠道，銀行經(jīng)營綠色信貸業(yè)務(wù)的風(fēng)險也受到貨幣政策的正向調(diào)節(jié)作用。在寬松的貨幣政策背景下，綠色信貸對銀行經(jīng)營風(fēng)險的降低效應(yīng)更顯著。

第四，從國家金融監(jiān)管局對銀行的分類來看，通過現(xiàn)實觀察到綠色信貸對不同類別銀行的影響存在差異，實證檢驗也證實綠色信貸降低銀行風(fēng)險的影響在不同類別銀行間影響程度不同，在國有大型商業(yè)銀行的效果最為明顯，股份制銀行次之，城市商業(yè)銀行依然顯著，農(nóng)村商業(yè)銀行效果則不顯著。

（二）相關(guān)建議

首先，展業(yè)綠色信貸的銀行應(yīng)積極探索識別綠色信貸風(fēng)險的有效工具，自覺主動推進各銀行的綠色信貸管理機制改革體制改革。各類銀行和各家單一銀行面對的綠色信貸授信業(yè)務(wù)的客群、項目類別存在較大差異，充分說明各類銀行在綠色信貸業(yè)務(wù)展業(yè)中都可以研究各自的展業(yè)優(yōu)勢，拓寬綠色金融多業(yè)務(wù)線條、針對性地探索綠色信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險識別管理流程，提升以綠色信貸為核心其他業(yè)務(wù)創(chuàng)新融合的協(xié)同優(yōu)勢。

其次，股份制商業(yè)銀行、城商行、農(nóng)商行可以基于自身所主要輻射地的區(qū)域優(yōu)勢，尋找區(qū)域內(nèi)綠色企業(yè)融資需求，通過信貸投放助力企業(yè)發(fā)展從而衍生更高質(zhì)量的信貸需求，形成可持續(xù)發(fā)展。

最后，銀行信貸業(yè)務(wù)展業(yè)可以充分研究聲譽機制功能作用，從授信客體的綠色聲譽和授信主體的綠色聲譽著手，加強綠色信貸的信息披露。對于授信客體的信息披露主要集中在其環(huán)保信息、經(jīng)營信息的統(tǒng)一披露。對于授信主體信息披露，可以包括商業(yè)銀行開展綠色信貸的規(guī)模、投向的具體產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域以及具體的項目情況等，有效利用銀行綠色信貸業(yè)務(wù)的社會影響力，從而達到以綠色信貸促進經(jīng)濟低碳轉(zhuǎn)型的作用。

參考文獻：

[1]Dinnie K. Creating Corporate Reputations： Identity， Image and Performance[J].European Journal of Marketing，2003，37（7/8）：1144-1147.

[2]Finger M，Gavious I，Manos R .Environmental risk management and financial performance in the banking industry： A cross-country comparison[JJ.Journal of International Financial Markets Institutions and Money， 2018， 52（JAN.）：240-261.

[3]Gbanador A M，Okeke O .Effect of Green Banking Practice on the Performance of Deposit Money Banks in Nigeria： An Electronic Banking System Approach[J].Journal of Economics，Management and Trade，2023，29（9）：76-88.

[5]NEUENKIRCH M，NOCKEL M.The risk-taking channel of monetary policy transmission in the euro area[J].Journal ofBankingand Finance，2O18，93：71-91.

[6]范從來，盛天翔，王宇偉.信貸量經(jīng)濟效應(yīng)的期限結(jié)構(gòu)研究[J].經(jīng)濟研究，2012，47（01）：80-91.

[7]顧海峰，卞雨晨.綠色信貸能否緩解銀行系統(tǒng)性風(fēng)險——基于中國22家上市銀行的證據(jù)[J].經(jīng)濟理論與經(jīng)濟管理，2022，42（11）：42-56.

[8]郭俊杰，方穎.綠色信貸、融資結(jié)構(gòu)與企業(yè)環(huán)境投資[J].世界經(jīng)濟，2022，45（08）：57-80.

[9]蔣廉雄，盧泰宏.形象創(chuàng)造價值嗎？——服務(wù)品牌形象對顧客價值—滿意—忠誠關(guān)系的影響[J].管理世界，2006（4）：10.

[10]雷博雯，時波.綠色信貸對商業(yè)銀行績效與流動性風(fēng)險的影響[J].金融理論與實踐，2020（03）：26-31.

[11]李程，白唯，王野，等.綠色信貸政策如何被商業(yè)銀行有效執(zhí)行？——基于演化博弈論和DID模型的研究[J].南方金融，2016，（01）：47-54.

[12]李雙建，田國強.銀行競爭與貨幣政策銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道：理論與實證[J].管理世界，2020，36（4）：149-168.

[13]李蘇，賈妍妍，達潭楓.綠色信貸對商業(yè)銀行績效與風(fēng)險的影響——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.

[14]劉昊.綠色信貸、風(fēng)險管理文化與商業(yè)銀行高質(zhì)量發(fā)展[J].財經(jīng)理論與實踐，2021，42（05）：2-8.

[15]劉生福，韓雍.嚴(yán)監(jiān)管背景下的銀行資本調(diào)整與風(fēng)險行為——兼論防范和化解金融風(fēng)險的思路[J].南開經(jīng)濟研究，2020（02）：68-91.

[16]劉錫良，文書洋.中國的金融機構(gòu)應(yīng)當(dāng)承擔(dān)環(huán)境責(zé)任嗎？- —基本事實、理論模型與實證檢驗[J].經(jīng)濟研究，2019，54（03）：38-54.

[17]馬紅梅，金碧君.綠色信貸對商業(yè)銀行經(jīng)營風(fēng)險影響的動態(tài)分析——基于PVAR模型[J].中國物價，2023（08）：117-120.

[18]馬若微，翟彤彤.綠色信貸政策對商業(yè)銀行信貸風(fēng)險的影響——基于銀行聲譽視角的中介效應(yīng)分析[J].農(nóng)村金融研究，2021（6）：9-21.

[19]牛錫明.我國商業(yè)銀行實行貸款定價之研究[J].金融研究，1997，（10）：16-21.

[20]龐曉波，錢錕.貨幣政策、流動性監(jiān)管與銀行風(fēng)險[J].金融論壇，2018，23（01）：27-38+80

[21]邵傳林，閆永生.綠色金融之于商業(yè)銀行風(fēng)險是\"雙刃劍\"嗎——基于中國銀行業(yè)的準(zhǔn)自然實驗研究[J]貴州財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2020（01）：68-77.

[22]孫光林，王穎，李慶海.綠色信貸對商業(yè)銀行信貸風(fēng)險的影響[J].金融論壇，2017，22（10）：31-40.

[23]陶圓，李輝.綠色信貸與商業(yè)銀行風(fēng)險——基于貨幣政策的調(diào)節(jié)效應(yīng)[J].開發(fā)性金融研究，2023（04）：35-49.

[24]王宏濤，曹文成，王一鳴.綠色金融政策與商業(yè)銀行風(fēng)險：機理、特征與實證研究[J].金融經(jīng)濟學(xué)研究，2022，37（04）：143-160.

[25]王晉斌，李博.中國貨幣政策對商業(yè)銀行風(fēng)險行為的影響研究[J].世界經(jīng)濟，2017，40（01）：25-43.

[26]溫忠麟，張雷，侯杰泰，等.中介效應(yīng)檢驗程序及其應(yīng)用[J].心理學(xué)報，2004，（05）：614-620.

[27]項后軍，郜棟璽.利率市場化、存款保險制度與銀行風(fēng)險——基于市場約束的研究[J].南方經(jīng)濟，2019（08）：1—20.

[28]謝朝華，陳涵達.綠色信貸對商業(yè)銀行風(fēng)險的影響及其差異性研究[J].價格理論與實踐，2023（04）：166-169+210.

[29]楊敏，梁銀鶴.資本監(jiān)管、市場競爭與銀行風(fēng)險——基于我國144家商業(yè)銀行的經(jīng)驗證據(jù)[J].技術(shù)經(jīng)濟與管理研究，2020（08）：79-84.

[30]尹慶民，武景.綠色信貸對商業(yè)銀行經(jīng)營績效影響的研究——基于環(huán)境聲譽的中介效應(yīng)[J].金融監(jiān)管研究，2022，（03）：100-114.

[31]詹小穎.我國綠色金融發(fā)展的實踐與制度創(chuàng)新[J].2021（2018-1）：41-48.

[32]張琳，王寶東，廉永輝.綠色信貸如何影響銀行風(fēng)險？——基于中國銀行業(yè)數(shù)據(jù)的實證研究[J]武漢金融，2022（05）：3-13.

[33]張雪蘭，何德旭.貨幣政策立場與銀行風(fēng)險 —基于中國銀行業(yè)的實證研究（2000—2010）[J].經(jīng)濟研究，2012，47（05）：31-44

[34]張長江，張玥.綠色信貸能提高商業(yè)銀行績效嗎？——基于綠色聲譽的中介效應(yīng)[J.金融發(fā)展研究，2019（7）：70-76.

[35]趙江山，佟孟華，高凈鶴.宏觀審慎評估體系下的綠色信貸與銀行風(fēng)險[J].世界經(jīng)濟研究，2023（09）：115-126+136.

[36]周晶，陶士貴.結(jié)構(gòu)性貨幣政策對中國商業(yè)銀行效率的影響——基于銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道的研究[J].中國經(jīng)濟問題，2019，（03）：25-39.

[37]周曄，王亞梅.銀行競爭、資產(chǎn)流動性與風(fēng)險[J].國際金融研究，2022（01）：62-71.

[38]周再清，甘易，胡月.商業(yè)銀行同業(yè)資產(chǎn)特性與風(fēng)險行為——基于中國銀行業(yè)動態(tài)面板系統(tǒng)GMM的實證分析[J].國際金融研究，2017（07）：66-75.

[39]朱廣印，王曉寧，李燕茹.商業(yè)銀行推行綠色信貸內(nèi)在動力的實證分析［J]．財會月刊，2017，（18） ：68-73.

The Realistic Characteristics and Influence Analysis of Commercial Banks'Green Credit Operation in China

Wang Qianhong， Yuan Yuan

（Glorious Sun School of Business and Management， Donghua University， Shanghai， ）

Abstract：As the main means of green finance practice， green credit will not only promote the implementation of the national strategy of green economy， low-carbon economy and circular economy， but also bring new impacts on the business term，liquidity reserve and operating risks of commercial banks that display green credit. Based on the realistic characteristics of rapid development of green credit business in China and unbalanced development among banks， this paper chooses the data of 29 listed banks in China from 20l2 to 2023 as samples to investigate the impact and mechanism of green credit on the business risk of commercial banks. The results show that there is a negative correlation between green credit and commercial banks' risk， and banks' green credit can reduce their own business risk. From the perspective of action mechanism， green credit can reduce the selection cost and default probability of banks by increasing their green reputation and attracting more high-quality green projects， thus reducing the operational risk of banks. Green credit can also reduce the operational risk of banks by generating interest as a stable source of income while stabilizing the traditional profit structure dominated by interest income. Further analysis shows that loose monetary policy has a positive moderating effect on green credit reducing bank risk. Finally， according to the classification of banks by the National Financial Supervision Administration， it is found that the effect of green credit on bank risk is different in different types of banks， and the effect is most obvious in state-owned banks， followed by joint-stock banks.

Key Words： Green Credit; Operation risk of Commercial Banks; Reputation Mechanism; Income Structure