张克雯 徐子健

贵州财经大学大数据应用与经济学院（贵阳大数据金融学院），贵州 贵阳 550025

0 引言

2005年，浙江日报刊登了题为《绿色青山就是金山银山》的文章，其中强调追求人与自然的和谐，经济与社会的和谐，既要绿水青山又要金山银山。这就是著名的“两山理论”的起源。2020年9月，我国设立“双碳”目标：二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和。为实现“双碳”目标，促进经济和生态协调可持续发展，政府在近几年出台一系列经济政策支持银行绿色信贷的发展。但由于绿色信贷短期创造的利润有限，部分银行并没有认识到绿色信贷对提升自身竞争力的重要性。为了探究绿色信贷与商业银行竞争力之间的关系，本文将论述商业银行绿色信贷的发展现状、绿色信贷对商业银行竞争力的影响机制以及相关实证检验，结合实际情况提供对策建议，旨在为银行业提升自身竞争力提供新视角。

1 商业银行绿色信贷的发展现状

我国商业银行在绿色信贷方面起步较晚，2007年，我国商业银行在年报中第一次对外公布绿色信贷统计数。但是绿色信贷的发展潜力巨大，一旦形成规模效应将加快产业结构绿色低碳升级的脚步，促进银行业健康发展。2012年银监会发布《绿色信贷指引》，鼓励支持我国银行业在经济常态化背景下开展绿色信贷业务。2019年中国人民银行发布的《中国绿色金融发展报告（2018）》（简称《报告》）是第一部全面总结我国绿色金融发展现状的权威报告。《报告》显示截至2018年年末我国绿色信贷余额为8.23万亿元，同比增长16%；占同期贷款增长14.2%。2022年中国人民银行公布《2021年金融机构贷款投向统计报告》，总结2021年我国金融机构贷款投向的情况，2021年绿色贷款余额为15.9万亿元，同比增长33%，高于非绿色贷款增速21.7%。说明过去五年我国绿色贷款发展处于持续稳增长状态。在“双碳”目标的背景下，可预见的是在未来几年内我国绿色信贷总规模和增速将会进一步增大。随着商业银行相继落实执行宏观绿色金融政策，通过增加绿色信贷比重，进而调整优化信贷结构，降低不良贷款率，控制银行风险。

如图1所示，2017—2021年，我国绿色信贷余额总量从7.09万亿元增加至15.9万亿元，增长124.26%。其中绿色贷款余额增长率呈逐年上升趋势，平均增速为14.07%，尤其在2021年国务院提出建立健全绿色低碳循环发展的经济体系，该年增速高达33%，创下历史最高纪录。说明在国家政策的引导支持下，银行业重视绿色信贷的开展，各大商业银行将更多贷款指标倾向于绿色信贷，通过对环保企业给予优惠贷款利率手段和对高污染企业给予惩罚性利率，使得绿色信贷总量呈上升趋势。作为绿色金融的重要组成部分，银行绿色信贷余额占比从2017年的5.90%逐年上升到2021年的8.25%，但是和绿色贷款余额增长率相比较，增速较慢。同时，由于众多银行对于绿色信贷业务的标准界定不统一，造成监管不力等问题也开始显现，因此我国需要建立一个完善的绿色金融法律制度来规范绿色金融的健康稳定发展。

图1 2017—2021年商业银行绿色信贷发展情况

2 绿色信贷对商业银行竞争力的影响机制

绿色信贷对商业银行竞争力的影响是多方面的，本文主要从降低成本、提高声誉、控制风险3个方面对其中的影响机制进行分析。

2.1 成本机制

第一，在开展绿色信贷业务时，银行需要审核企业贷款项目是否为真正的环保节能项目，其中信息披露不完全所造成的信息不对称在银行对企业贷款项目进行环境风险评估审核中可能会有道德风险，导致银行审核成本上升。第二，银行开展绿色信贷目的是将贷款资金从高能耗污染企业的非绿色项目引导转移到节能环保企业的绿色项目，在此过程中会导致贷款资金的转移成本过高。第三，绿色信贷需要有“环保+金融”专业复合型人才来实施业务，其中银行在招聘和培养人才方面会产生较高的资金成本和时间成本。所以，银行增加自身绿色信贷余额，会通过成本机制导致银行经营成本的提高，削弱了银行盈利能力，降低了银行竞争力。

2.2 声誉机制

各大商业银行在存贷款方面竞争激烈，但是绿色金融领域仍然是蓝海。实施绿色信贷政策能通过声誉机制帮助企业树立良好的社会形象，给银行带来积极影响，体现出商业银行积极承担社会责任，树立银行良好的社会形象，给银行带来社会效益，慢慢形成品牌效应，提升银行的竞争力。银行良好的声誉是其无形资产，具有重要作用。第一，银行声誉会改善客户对银行的印象，拥有良好声誉，客户对其有更高的信心，有利于银行拓展自身业务规模和开发新市场。第二，储户对于银行的信心也会减小银行发生挤兑现象、出现流动性风险的可能性。第三，投资者因绿色声誉会看好该银行的未来价值，有利于银行市场价值提高。因此，开展绿色信贷通过声誉机制提升银行竞争力。

2.3 风险机制

在为实现“双碳”目标而大力发展绿色金融的背景下，大多数享受绿色信贷优惠利率的节能环保企业或者贷款项目，是符合国家未来发展需要、具有良好的发展前景的。相比于高污染企业贷款，绿色信贷降低了银行不良贷款率，优化了银行信贷结构。以2017年获批国家绿色金融改革创新试验区的衢州市为例，经过“金融+绿色低碳”模式的转型，2020年衢州市银行业绿色贷款余额1067.15亿元，同比增长35.62%，占全部贷款比重的35.03%，说明绿色信贷已经成为衢州市银行业新的业务增长点。2020年衢州市不良贷款率为0.72%，而绿色信贷不良率仅为0.24%，更是体现了金融体系与绿色低碳的深度融合，能够维护金融稳定，规避金融风险，使得衢州市金融生态环境持续向好，金融运行稳中向好。因此，绿色信贷通过风险机制降低了银行风险，提升了银行竞争力。

3 绿色信贷对商业银行竞争力影响的实证研究

3.1 样本选取与来源

截至2022年3月，我国上市商业银行一共有42家。由于部分上市银行的绿色信贷数据披露并不完整、绿色信贷业务开展较晚，因此本文选取2016—2020年18家数据披露完整且具有一定资产规模的上市银行数据作为研究样本，其中涵盖了大型国有银行、股份制银行以及中小银行3类产权性质不同的银行。下文将使用EViews10.0软件进行实证分析。

3.2 变量选取与说明

解释变量：绿色信贷余额（

GC

）。关于商业银行绿色信贷的大量文献一般会采用绿色信贷比例来衡量银行实施绿色信贷的效果。但是，绿色信贷占信贷总量比例以及每年的变化幅度都不明显。而绿色信贷余额的指标变化更为明显，能够明确地观察资金流入环保企业的数量。因此，选取绿色信贷余额能够更好衡量银行真实的绿色信贷数量。在实证前先对数据进行预处理，将数值型的绿色信贷余额取对数（ln

GC

），使得数据更平滑、消除多重共线性、减少异方差。被解释变量：银行竞争力水平（

Score

）主要是由银行单位资产所能带来的利润的多少进行衡量的，选用资产收益率

ROA

来衡量2016—2020年18家银行的竞争力水平。控制变量：宏观层面选取GDP增长率（

GDP

）；银行层面选取银行总资产增长率（

Size

）。

3.3 研究假设与模型设定

根据上文对于机制的分析，绿色信贷会通过提高成本、提高声誉、控制风险对商业银行竞争力产生不同影响，因而提出如下假设。

假设1：商业银行开展绿色信贷业务短期内因成本提高会对商业银行竞争力具有抑制作用。

假设2：商业银行开展绿色信贷业务长期内通过建立声誉和降低风险来增强自身竞争力，开展绿色信贷业务对商业银行竞争力有促进作用。

本文采用回归分析对绿色信贷与我国商业银行竞争力之间的关系进行研究，模型构建如下：

3.4 单位根检验与模型检验

在对面板数据进行回归分析前，首先要对各个变量进行单位根检验。单位根检验是检验序列是否平稳，如果存在单位根的话，会使回归分析中存在伪回归。EViews10.0中有多种方式能进行单位根检验，包括ADF、LLC、IPS、PP检验等，来确定回归分析是否有效、是否为平稳序列。本文结合实际指标数据，采用ADF和LLC这两种检验方法对各个变量进行检验。经检验，银行竞争力、绿色信贷余额、GDP增长率、总资产增长率这4个指标的

P

值均小于0.05，即通过检验，拒绝原假设，不存在单位根，说明是平稳序列。在确定序列为平稳后，需要依次用

F

统计量和Hausman统计量对面板数据进行检验，确定恰当的面板数据模型形式。首先，进行

F

检验，该方法通常用于从混合估计模型、固定效应模型、随机效应模型中确定合适模型进行估计。

F

检验的结果得出混合估计模型中残差平方和为2.591 775，固定效应估计模型中残差平方和为0.222 458。经计算后查表可知

F

检验中，

F

=43.229 012 17>

F

（17，69），拒绝原假设，选择固定效应模型。其次，进行Hausman检验，该方法是检验模型个体效应或时间效应与解释变量之间是否相关，从而来确定模型是选择固定效应还是随机效应，确保后续分析的合理准确。经检验得出

P

值为0.000，小于0.01，拒绝随机效应模型，选择个体固定效应模型对面板数据进行下一步的实证分析。

3.5 实证分析

通过在EViews10.0的环境下对模型进行回归，得出的回归结果如表1所示。

表1 回归结果

根据表1的回归结果，可以看出绿色信贷的回归系数为-0.055 241，系数为负，即每单位绿色信贷的增长会造成银行竞争力下降0.055 241个单位，第一个研究假设成立。虽然系数的绝对值较小，影响作用不是很明显，但仍说明银行开展绿色信贷会对银行竞争力有阻碍作用，降低银行自身经济力水平。其中，

P

值均小于0.01，说明绿色信贷对商业银行竞争力的影响在1%的水平下呈显著负相关关系。GDP对商业银行竞争力的影响在1%的水平下呈显著正相关关系，即绿色信贷增长1个单位带来

GDP

上升0.015 593个单位，说明发展绿色信贷有利于我国绿色经济总量的增加、加快绿色产业结构升级。而资产增长率对商业银行竞争力的影响在1%的水平下呈显著正相关关系，即绿色信贷增长1个单位带来资产增长率上升0.002 824个单位，每单位绿色信贷余额的增加能给股东带来0.002 824个单位资产增加。长期看来，银行绿色声誉的长期积累和风险控制，有利于提升银行在流通市场的股票价格，增加银行竞争力。而表2中回归方程的

R

和修正后的

R

均接近于1，这说明模型拟合程度比较好。

以上的实证结果在经济学意义上可以做如下解释：第一，银行对于绿色信贷业务的开展短期内所产生的财务、人力、时间成本较高，银行审核企业贷款项目的环境风险的过程是比较烦琐的，期间需要复合型专业人才在贷前、贷中、贷后持续跟踪管理绿色信贷，使得银行绿色信贷的发展初期会产生大量成本开支，影响到商业银行竞争力水平。第二，由于我国绿色信贷业务尚处于发展初期，根据上文机制分析，在短期内，绿色信贷通过提高银行声誉和降低银行风险对银行竞争力影响并不显著。而从长期看，开展绿色信贷是有利于增加银行利润、提升银行竞争力的。第三，绿色信贷的利率比普通贷款利率要低，直接减少银行收益。第四，银行为了响应国家政策，对于绿色信贷所带来的经济效益考虑较少，容易造成短期内绿色信贷收益较低，甚至为负。

4 对策建议

新时代下我国经济进入全面绿色转型时期，为鼓励我国商业银行积极开展绿色信贷业务，促进绿色金融发展，结合上文的研究结论，本文提出以下建议。

4.1 政府角度

政府在短期内可通过财政手段加大对绿色信贷的支持，给予具有一定规模的绿色信贷余额、积极开展绿色信贷、政策执行效果较好的商业银行税收优惠、减免或进行财政补贴，降低商业银行经营成本，以此来应对银行短期内发展绿色信贷可能产生的风险。由于缺乏明晰的绿色信贷规则，政府应根据指导性文件建立一套详细、清晰的银行绿色信贷法律框架，将实施绿色信贷业务的全过程在框架监督之下，帮助银行实施精细化管理，减少因故意降低绿色信贷标准，使贷款流入不合格的企业或者项目这类情况的发生。

4.2 银行角度

虽然绿色信贷余额逐年增长，但是绿色信贷的金融产品的种类目前仍比较单一，不够丰富。寻找绿色信贷利润新增长点，商业银行需创新绿色信贷产品，丰富绿色信贷种类，银行互相借鉴、取长补短，结合自身定位，开发具有差异化绿色信贷产品。例如，我国最先采纳赤道原则的兴业银行的绿色信贷资产证券化产品。商业银行应通过支持绿色金融产品的创新，逐步形成产品覆盖全方位的绿色金融市场体系，以此来丰富和改善环保领域的金融服务。

4.3 企业角度

作为“两高一剩”的企业管理者，要对生态环境保护有社会责任感，可以学习借鉴发达国家在实施绿色信贷过程中的经验，完善企业信息共享机制，建立企业间的绿色信贷信息共享平台、企业绿色信贷信用评级标准等，通过在企业内部制定奖惩制度以及做好企业内部的环保知识宣传，将环保理念融入企业的生产经营中。同时，大型国有企业应起模范带头作用，在相关政策的指导下，积极推动国有企业向绿色低碳完成转型升级，实现环境保护与企业发展的共赢。