王敬淇 罗丹程

摘 要：绿色信贷业务已成为商业银行重要的信贷业务，环境因素开始被纳入其审核及评估范围。在此背景下，绿色信贷业务对商业银行盈利能力的影响关乎其落实绿色信贷政策的积极性。基于此，本文围绕绿色信贷业务对银行盈利能力的影响展开研究。本文选取我国五家具有代表性的国有商业银行2007—2021年的绿色信贷相关数据，并使用STATA20.0进行多元回归分析。实证结果显示，绿色信贷比和我国五大商业银行的盈利能力呈正相关，目前绿色信贷业务给我国五大行带来的盈利增幅较低。最后，本文分别从政府层面和商业银行层面提出推进绿色信贷发展的对策建议，以供参考。

关键词：五大商业银行；绿色信贷业务；盈利能力；银行

本文索引：王敬淇，罗丹程.<变量 2>[J].中国商论，2024（02）：-116.

中图分类号：F830.5；F832 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2024）01（b）--04

目前，国内21家主要商业银行绿色信贷余额规模已超过14万亿元，五大国有商业银行的绿色信贷余额占贷款的比例平均在 7.5%，各地方商业银行正陆续推出适应当地发展的绿色信贷产品。就目前形势来看，绿色信贷业务在我国尚不成熟，许多商业银行还是倾向于将资金贷放给传统高污染高收益的行业，这可以给银行带来更好的收益。学术上关于绿色信贷业务和商业银行盈利能力之间的关系目前没有统一的结论，因而许多商业银行在开展此项业务上缺乏积极性和动力。本文正是在此背景下结合定性与定量的分析，对商业银行开展绿色信贷业务对其盈利能力的影响展开研究及探讨。

1 我国商业银行绿色信贷的发展现状

根据银保监会数据，自2013年起我国绿色信贷规模稳步增长，2013年绿色信贷的总余额为5.09万亿元，仅仅占总信贷余额的5.3%。自2013年后，我国绿色信贷余额稳步增长，自2018年后增速明显提升，截至2021年9月，国内21家主要银行机构绿色信贷余额达14.08万亿元，较2021年初增长21%以上。虽然绿色信贷余额的占比逐年增长，但截止到2021年12月，21家主要银行的占地还达不到10%，同欧洲发达国家相比该比重仍较低。总的来说，我国的绿色信贷发展规模正逐渐从摸索阶段过渡到成熟阶段，目前该业务占总信贷的比例较低，未来发展的上升空间依旧很大。截至2021年底，五大国有商业银行的绿色信贷余额占贷款的比例平均在7.5%，目前，工商银行在投放规模位居第一，工商银行在短短一年之内就提高了2000亿元的绿色信贷投放量，目前已突破1.8万亿，其次是农业银行。截至2021年，已经有超过三家银行（工、农、建）的绿色信贷规模突破了1万亿，成为该领域的领头羊。而交通银行的绿色信贷规模不及4000亿元，明显低于其他四大行。从时间长度来看，五大商业银行近几年正积极落实国家发展绿色金融的政策，各自的绿色信贷业务规模都呈现逐年稳步增长的趋势。

目前，我国在绿色信贷方面的监督监管工作不够完善，监管部门不够重视绿色信贷的实施，监管部门在监督检查过程中缺乏强制性和约束力，更多的只能依靠商业银行和企业的自觉性和自愿性，因而目前商业银行不会完全按照国家的引导实施绿色信贷业务，企业也依旧缺乏环境保护意识。国有五大商业银行工、农、中、建、交在绿色信贷业务信息披露方面比较公开和充分，相关的数据信息都可在每年的社会责任报告中体现出来，而大部分商业银行缺乏监管部门的监督，因此只对外公开绿色信贷的余额，如绿色信贷利率、对融资企业的环境污染的评判标准、绿色信贷的产品种类等都毫无提及。

2 绿色信贷对商业银行盈利的实证分析

2.1 样本的数据来源与选取

本文选择2007—2021年为研究时间段，选取工商银行、农业、中国银行、建设银行、中国交通银行的相关绿色信贷数据作为样本。相关的财务数据来源于银行的年报数据、国泰安数据库、Wind数据库、银监会、人民银行、国家统计局等官方网站，处理整理应用 Excel与 Stata20.0软件进行。

2.2 变量的选取及说明

总资产收益率ROA，是商业银行的净利润与平均资产总额的比值，本文将ROA作为被解释变量展开研究。

绿色信贷比率GLR，是商业银行绿色信贷余额占各项贷款的比重。本文使用绿色信贷比率GLR作为解释变量。

不良贷款率NPL、资本充足率CAR、拨备覆盖率PCR、成本收入比CIR，作为控制变量。

资本充足率CAR会影响银行的盈利能力，故将其作为控制变量。

撥备覆盖率PCR会对盈利能力造成影响，故将其作为控制变量。

成本收入比CIR，成本低收入高则有利于盈利能力的提高，故将其作为控制变量，具体情况如表1所示。

2.3 实证模型的构建

根据前文相关变量，构建模型如下：

上式模型中，i代表不同截面，即不同的银行；t代表不同的年份；it代表第i个银行第t年的数据；i是模型的常数项；是待回归系数；代表随机误差项。

2.4 变量的描述性统计

如表2所示，总资产收益率ROA均值为1.11，标准差为0.184，这表明五大商业银行间的收益率无较大差异。相较绿色信贷比率GLR的平均值不到5%仅为4.7%，处于较低水平，说明五大行绿色信贷业务的占比并不高，且标准差为2.45%，说明五大行在绿色信贷业务方面发展不平衡，彼此之间存在一定的差距。不良贷款率NPL均值为1.882%，未超过银监会5%的标准。资本充足率CAR均值为12.522%，高于《巴塞尔协议Ⅲ》规定的10.5%，体现了五大行的偿债能力较强。拨备覆盖率PCR的标准差较高，最大值和最小值相差较大，这说明各大行彼此之间在抵御风险能力上存在一定差距。最后的成本收入比CIR，均值为21.092。

2.5 模型的检验

由相关系数表3可以看到，绿色信贷比率GLR和总资产收益率ROA的相关系数为0.284，并且在5%的水平上显著，说明ROA和GLR存在相同的变化趋势以及显著正相关。在控制变量方面，资本充足率CAR、拨备覆盖率PCR与ROA的相关系数为0.045和0.404，均呈正相关。不良贷款率NPL和成本收入比CIR的相关系数为-0.279和-0.222，均呈负相关。

为进一步保证实证结果的准确性，本文需要对样本数据进行多重线性检验，使用STATA中的方差膨胀因子来检测变量数据的共线性程度。

2.5.1 多重共线性分析

由表4可知，所有变量的VIF值均远小于10，且VIF平均值为2.51，不符合多重共线性，样本数据是可行的，可以继续进行后续的实证分析。

2.5.2 F检验

本文的样本数据很明显是面板数据，首先判断是使用固定效应模型还是混合效应模型，因此先使用STATA软件对其进行F检验。F检验理论上的原假设是統计量服从 F（N-1，NT-N-K），最后STATA20.0结果表明拒绝原假设，因此相比混合效应模型，固定效应模型更适合。

2.5.3 Huasman检验

经过F检验之后，需要检验来使用固定效应模型还是随机效应模型，即

H0：个体影响与解释变量不相关，则建立随机效应回归模型。

H1：个体影响与解释变量相关，则应建立固定效应回归模型。

因此，本文继续使用STATA20.0软件进行豪斯曼检验，结果如表5所示。

2.6 回归结果

表6中R2=0.8545，模型拟合度为85.45%，结果较好。绿色信贷比GLR的估计系数为0.012呈正相关，且在10%的置信水平下通过了显著性检验。资本充足率CAR、拨备覆盖率PCR均呈现正相关分别为0.0271和0.0009，且分别在5%和1%的显著性水平下显著。CIR和NPL虽然呈现正相关，但是并未通过显著性水平。

表6 回归结果表

2.7 实证结果分析

绿色信贷比GLR的估计系数为0.012呈正相关，代表绿色信贷比率GLR每增加一个单位，五大国有商业银行的总资产收益率ROA会增加0.0111个单位，且在10%的置信水平下通过了显著性检验，因此也证实了绿色信贷比率能给五大商业银行的盈利能力带来正向影响，开展绿色信贷业务有利于五大行提高盈利能力。但该估计系数仅为0.0111，说明了绿色信贷业务给五大行带来的盈利增加相对较少。影响力不够大，也符合前文讲述的目前我国绿色信贷业务起步晚仍受困于诸多限制因素，进一步反映了我国绿色信贷业务仍处于初期探索期，相关政策和理论还不够成熟，而且绿色信贷业务的收入回报周期长，因而目前的绿色信贷业务给五大行带来的盈利收入并不高，但实证结果给出的是正向的相关性，也更加证实了商业银行应该大力发展绿色信贷。

此外，从该模型中可以看出，四个控制变量对ROA的影响效果是不同的，资本充足率CAR、拨备覆盖率PCR均呈现正相关分别为0.0271和0.0009，且分别在5%和1%的显著性水平下显著。这说明五大行在资本充足率方面控制比较好，抵御外部风险的能力强为商业银行维持利润作铺垫。拨备覆盖率方面，说明它的提高可以有效防范信贷风险发生的可能性，降低信贷违约而造成的利润损失，从而提高银行的盈利能力。

3 研究结论与对策建议

3.1 研究结论

本文结合理论实证分析，得出以下结论：

第一，五大行的绿色信贷业务规模差异非常大，工商银行在投放规模位居第一，目前已突破1.8万亿，而最低的交通银行的投放规模还不足1万亿。同时，国有五大行在绿色信贷业务规模方面远高于五家主要的股份制银行，说明股份制银行在绿色信贷业务上表现不够积极。在产品方面，五大行目前已推出了多种适用于不同需求的绿色信贷产品，但大部分绿色信贷产品是服务于企业，满足个人需求的产品相对较少。

第二，通过实证分析证实了我国开展绿色信贷业务能够给五大行的盈利能力带来正向的影响效果且实证结果显著，这也充分说明当下我国大力发展绿色信贷业务的做法是正确的，既符合国情发展的需要，又有利于五大行盈利水平的提升，同时该实证结果也可为五大行开展绿色信贷业务提供动力。但是，GLR绿色信贷比率的估计系数不高，也说明了绿色信贷业务为五大行的盈利水平带来的正向贡献程度还不够大，仅为0.0111，每增加一单位GLR只能给ROA带来0.0111个单位的增加。这也进一步印证了前文理论分析部分当下我国在这方面业务存在的问题，该系数小的原因就是受前文叙述的各项问题所制约，尽管从数据上看，我国的绿色信贷规模不断扩大，但绿色信贷业务在贷款业务中的比重依旧很低。实证结果中GLR的估计系数并不高，但好在结果体现了绿色信贷比率与总资产收益率呈显著正相关性，能够帮助商业银行改变对绿色信贷业务的偏见，且五大行应将其作为长期战略。

3.2 相关对策建议

为了更好地营造良好的绿色信贷市场氛围，本文分别从政府、商业银行双角度给出相应的对策建议，希望给出的建议能够促进绿色信贷业务的健康发展，促使其成为商业银行盈利的增长点。

第一，完善相关法律法规、加强监督，要想有效的开展绿色信贷业务，最重要的是要有来自法律的保障以及政府的监督。基于法律层面，政府要对金融机构开展绿色信贷提出统一且具有法律效应的要求，且应该相应出台一些指导政策。例如，法律应规定各大商业银行按时披露各绿色信贷指标、增加商业银行在放贷过程中忽视环境保护问题的相关法律条文，同时要明确义务的承担者和权利的拥有者，面对发生的环境风险造成重大社会不良影响时需明确和落实环境责任发生的主体工作部门等。

第二，建立统一绿色信贷准则及规章制度，构建信息共享机制。政府应协调环保部门和银监会共同商讨一个合理的统一的评价企业环保情况的标准细则。在此过程中，环保部门应做到定期按时对各企业的环保信息、污染的程度进行合理评估，以保证数据的真实性与可靠性，让银行在审核过程中能拿到最新最准确的企业环保信息，进一步提高评级过程的效率。

第三，推出绿色信贷激励措施，并制定合理治理措施，对积极开展绿色信贷业务的银行给予荣誉表彰，加强内部绿色信贷的治理，银行的管理层需要改变对绿色信贷业务不盈利的偏见和看法，自身树立绿色可持续发展观，把“绿色银行”的理念注入银行的文化体系中，然后逐步培养内部员工营销绿色信贷业务的意识，让绿色价值观深入人心，始终明确绿色环保观念内化为标准，要在产品设计、业务流程管理中充分体现。

第四，健全银行披露机制，银行应在季度报告、年度报告和社会责任报告中对绿色信贷相关数据和社会责任情况进行充分披露。定期公布资金的流向和用途，使相关信息透明化，有利于社会群众和政府监管部门共同来监督，从而赢得良好的社会责任形象，吸引更多的客户来办理绿色信贷业务，提升银行的利润水平。

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