绿色信贷对商业银行盈利能力影响探究

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［摘要］近年来，我国政府不断加大对绿色金融政策的支持力度，各商业银行也在陆续推进绿色信贷。文章以中国银行、中国建设银行、招商银行、华夏银行及广发银行为研究对象，选取2011—2019年的年度数据作为时间区间并建立面板回归模型，研究绿色信贷比例对总资产收益率的影响，研究结果表明二者之间存在显著的正相关关系，但绿色信贷对总资产收益率的促进力度较为有限。针对这一结果提出两点建议：商业银行应当强化社会责任意识；政府可以加强对商业银行开展绿色信贷业务实施相应的激励制度。

［关键词］商业银行；绿色信贷；盈利能力

0引言

绿色信贷在绿色金融中占据重要比重，是指各个金融机构根据国家规定的政策法规，对环保类型的企业或项目实施差异化的信贷政策。2007年，银保监会《节能减排授信工作指导意见》，我国商业银行开展绿色信贷业务也由此开启。随后，银保监会又陆续关于绿色信贷业务的各种政策文件，包括2012年的《绿色信贷指引》和2014年的《绿色信贷实施情况关键评价指标的通知》等，对商业银行开展绿色信贷业务进行进一步的工作指导与说明。短期看来，绿色信贷可能会增加银行的经营成本，削弱银行的竞争能力，但从长期来看，商业银行履行社会责任有助于构建差异化竞争的优势，同时为银行带来良好的声誉并树立正面的企业形象，为其提供长期的利润支持。基于此，本文通过研究绿色信贷对我国商业银行盈利能力的影响，并对商业银行开展绿色信贷提出具体的建议。

1我国绿色信贷的发展现状

从图1和表1可以看出，本文所选的5家商业银行绿色信贷余额都呈逐年上升的趋势，其中中国建设银行的绿色信贷余额最高，2011年其绿色信贷余额为2190．7亿元，截至2019年增长至11758．02亿元，2019年绿色信贷余额总量相当于2011年的5．37倍。在2013年绿色信贷余额上升的幅度达到最大，相较于2012年增长的幅度达到103．8％。中国银行绿色信贷余额规模次之，除了在2011年中国银行绿色信贷余额超过中国建设银行达到2494亿元之外，2012—2019年其绿色信贷余额规模均低于中国建设银行。2012年中国银行绿色信贷余额较上一年呈现负增长，之后几年呈现出平稳上升的趋势。而招商银行、华夏银行和广发银行的绿色信贷余额都远远低于中国建设银行和中国银行，2019年招商银行、华夏银行和广发银行的绿色信贷余额分别为1767．73亿、798．44亿、205．16亿元，和同期中国建设银行相比分别占其15．03％、6．79％和1．74％。由此可以看出，在绿色信贷余额上股份制商业银行远低于国有商业银行，究其原因可能是股份制商业银行自身资产规模远低于国有商业银行，投入发展绿色信贷上的资产也相应存在较大差距，并且我国绿色信贷业务还处于发展初期，不确定因素的存在致使各家商业银行面对这样的创新性业务更加持谨慎的态度。从图2可以看出，包括国有商业银行和股份制商业银行在内的5家银行，绿色信贷比例总体上都呈上升的趋势。截至2019年底，中国建设银行、中国银行、招商银行、华夏银行和广发银行的绿色信贷比例分别为8．09％、4．66％、3．94％、4．26％和1．31％。除广发银行以外，其他4家商业银行绿色信贷比例变化波动较大，2012年，华夏银行绿色信贷比例位列5家银行中第一，达到5．08％。而在2014年，招商银行绿色信贷比例位列5家商业银行第一，为6％，其余年份依然是中国建设银行绿色信贷比例达到最高。广发银行绿色信贷比例与其他四家商业银行相比最低，并且上升的趋势较为缓慢，从2011年的1．09％上升到2019年的1．31％。

2实证分析

2．1变量与数据说明

被解释变量：本文选取总资产收益率（ROA）作为衡量商业银行盈利能力的指标，具体为净利润与总资产之比。解释变量：选取绿色信贷比例（GCR）作为解释变量，用绿色信贷总额比银行信贷总额来表示。控制变量：选取不良贷款率（NPL）和资本充足率（CAR）作为控制变量，不良贷款率为不良贷款总额占贷款总额之比，资本充足率为资本净额占加权风险总额之比。考虑到数据的可得性，本文选取中国银行、中国建设银行、招商银行、华夏银行和广发银行作为研究对象。选取的时间区间为2011—2019年，数据主要通过国泰安数据库和各银行的年报整理计算得到，使用STATA15软件进行分析。

2．2模型构建与检验

本文采用多元回归对绿色信贷与我国商业银行盈利能力之间的关系进行研究，构建模型如下：ROAit=β0＋β1GCRit＋β2θit＋εit（3．1）θit＝（NPLit，CARit）（3．2）其中，ROA为总资产收益率，GCR为绿色信贷比例，θ为控制变量，即不良贷款率NPL和资本充足率CAR，ε表示随机扰动项，i表示商业银行，t表示年份。首先对所选面板数据分别进行F检验和Hausman检验，以此从固定效应模型、随机效应模型和混合估计模型中选取合适的模型进行分析。进行F检验的结果为p值0．0001，在固定效应模型和混合估计模型中应该选择固定效应模型。其次对其进行Hausman检验，得到的p值小于0．02，拒绝随机效应模型。因此，对本文所选商业银行的面板数据选取固定效应模型，运用最小二乘法（OLS）进行参数估计。

2．3回归结果

根据表2显示的回归结果，绿色信贷对商业银行总资产收益率在1％的显著性水平下呈正相关关系，回归系数为0．055，说明绿色信贷对商业银行盈利能力的促进作用有待加强。不良贷款率对总资产收益率的影响在1％的显著性水平下呈负相关关系，而资本充足率在5％的显著性水平下呈正相关关系。综上，绿色信贷对我国商业银行盈利能力存在一定的促进作用，但是这种促进作用的力度还不是特别大。

3结论及建议

本文以2011—2019年中国银行、中国建设银行、招商银行、华夏银行和广发银行作为样本，通过实证分析发现：绿色信贷对我国5家商业银行的盈利能力具有显著的促进作用，但是这一作用有待进一步加强。针对以上研究结论，本文提出以下建议：第一，强化商业银行的社会责任意识。总体来看，商业银行绿色信贷所占比例不到6％，绿色信贷比例较小，商业银行在考虑提升自身盈利能力之外，应该有一定的承担社会责任的意识，将履行社会责任与实现盈利目标结合起来，通过积极开展绿色信贷提升自身声誉，实现社会环境与经济效益协同发展。第二，政府加大对商业银行绿色信贷业务的激励制度。通过实施绿色信贷业务对环保企业提供低利率的优惠政策后，一定程度上会损害商业银行的利息收入，商业银行在绿色信贷的实施环节可能就会存在多方面的顾虑。因此，政府可以对实施绿色信贷的商业银行给予一定的利息补贴，央行可以通过实施绿色信贷定向降准、风险权重差异化等方式来激励商业银行发展绿色信贷业务。

主要参考文献

［1］何凌云，吴晨，钟章奇，等．绿色信贷、内外部政策及商业银行竞争力———基于9家上市商业银行的实证研究［J］．金融经济学研究，2018，33（1）：91－103．

［2］蒋先玲，徐鹤龙．中国商业银行绿色信贷运行机制研究［J］．中国人口·资源与环境，2016，26（S1）：490－492．

［3］屠红洲，屠金光．从风险偏好管理视角探析我国银行业发展绿色信贷之建议［J］．新金融，2018（4）：38．

作者:熊露翎 单位:贵州财经大学