绿色金融之于商业银行风险承担是“双刃剑”吗？

邵传林 闫永生

摘 要：基于中国股份制银行、城市商业银行和农村商业银行2005～2017年面板数据，使用双重差分模型实证考察绿色信贷对商业银行风险承担的影响。研究结果表明：在短期内，商业银行开展绿色信贷业务会增加其破产概率，但是，基于动态性检验可发现，绿色信贷对商业银行风险承担具有滞后的正效应;绿色信贷对商业银行风险承担的影响具有明显的异质性;政治级别越高的商业银行开展绿色信贷对其风险承担的影响越大;相对于非上市银行，上市银行开展绿色信贷对其风险承担的影响更大。此外，没有证据表明农村商业银行与城市商业银行开展绿色信贷对其风险承担有显著的差异。

关键词：绿色信贷;风险承担;双重差分;银行异质性

文章编号：2095-5960（2020）01-0068-10;中图分类号：F832.2;文献标识码：A

一、引言

改革开放40年来，中国经济取得了举世瞩目的成就，实现了经济腾飞，但以往粗放式发展带来的自然资源过度消耗、生态环境恶化等问题制约了经济可持续发展。十九大报告中提出“要构建市场导向的绿色技术创新体系，发展绿色金融，壮大节能环保产业、清洁生产产业、清洁能源产业，推进绿色发展”。金融作为现代经济的核心，在资源配置中起着不可替代的作用，金融机构可通过绿色信贷、绿色债券、绿色保险、碳金融等方式促进绿色可持续发展。具体而言，商业银行在践行绿色金融理念中，主要以绿色信贷的方式为从事循环经济、绿色经济生产的环保型企业提供信贷支持。但是，节能环保产业大多为科技创新型企业，支持节能环保项目存在较大信贷风险，致使商业银行为防范系统性风险不得不降低绿色信贷供给。那么，对我国银行业而言，绿色信贷之于其风险承担是一把“双刃剑”吗？商业银行支持绿色发展和防范风险是一对不可调和的矛盾么？绿色信贷对商业银行风险承担会存在怎样的影响机制？鉴于此，本文试图通过理论和实证来解释绿色信贷与商业银行风险承担之间的关系，对促进绿色可持续发展和防范金融风险具有一定的理论和实践意义。

商业银行风险承担一直是学界研究的热点问题。近年来，关于商业银行风险承担方面的研究产生了大量文献，就绿色信贷对商业银行风险承担的影响而言，主要分为两个方面：

一是关于商业银行风险承担决定因素的相关研究。绿色信贷属于金融创新范畴，金融创新对商业银行的风险承担产生不同的影响。一方面，金融创新可规避金融风险、提高金融效率和促进金融市场发展，有助于货币融通、金融体系稳定和金融发展等。[1]另一方面，金融创新的冲击效应可能会加大金融机构自身的脆弱性，强化金融风险的传导和扩散效应，加大风险管理的难度，加速金融风险的多样性和不确定性。[2]具体在金融创新行为方面，刘忠璐[3]实证发现了互联网金融的迅速发展会使得商业银行风险管理发生变革，使经营效率得到提升，从而降低商业银行破产风险，促进整个金融体系的稳定。谷慎和吴国平[4]系统考察了业务自由化对银行风险承担的影响。研究发现，适度业务自由化有助于减弱银行风险承担，过度业务自由化反而会加重银行风险承担。随着银行业资产证券化的快速发展，在商业银行资产证券化发展初期，信贷资产证券化有助于降低商业银行的系统性风险。[5]但资产证券化也可能使银行的行为发生改变，进而产生新的风险。[6]此外，经济波动、货币政策、政府监管、银行间竞争、银行内部治理结构等也会对商业银行风险承担产生不同影响。[7-13]

二是关于绿色信贷影响商业银行风险承担的相关研究。关于绿色信贷与商业银行风险承担关系的研究主要有以下两方面不同的观点：一方面，孙光林等[14]利用五大国有商业银行 2008～2016 年的季度数据，实证考察了绿色信贷对银行信贷风险的影响。研究发现，绿色信贷有助于抑制不良贷款率的攀升，提高商业银行资产质量，从而降低商业银行风险。还有学者认为，商业银行开展绿色信贷可提升银行的社会声誉，进而增强抵御风险的能力。[15][16]另一方面，绿色环保项目往往存在期限长、高风险等特点，与传统的一般项目相比不具备可抵押性。绿色環保项目可能并不会给投资者带来预期的高收益，甚至可能会带来较低的收益，从而增加商业银行的风险。此外，绿色信贷面临道德风险、逆向选择等问题，难以准确判断绿色金融资金配置能力，这无疑增加了信贷成本，增加了商业银行风险。[17]

综上所述，学界对商业银行风险承担因素的研究在理论和实证方面成果丰硕，结论也基本一致，但仍存在需完善之处。第一，大多数学者的研究主要集中在银行内外部因素对其风险承担的影响，鲜有学者研究绿色信贷对商业银行风险承担的影响机制和渠道，并且在实证层面缺少对这种影响的异质性进行定量分析。第二，已有关于绿色信贷对商业银行风险承担的研究大多还是定性分析，且没有形成一致的结论，存在争议。第三，尽管有学者实证分析了绿色信贷对商业银行风险承担的影响，但选取的样本量过小，并且选取的实证方法不能较好地控制内生性问题，可能会影响结论的稳健性。鉴于此，本文以2005～2017年国内60家商业银行为研究样本，采用双重差分法考察绿色信贷对商业银行风险承担的影响，这不仅可以有效控制内生性问题，提高估计结果的可靠性，而且可以控制实验组在开展绿色信贷之前和对照组的风险承担之间存在的差异以及实验组样本在开展绿色信贷前后风险承担存在的差异。

二、制度背景与假说提出

（一）制度背景

随着节约资源和保护环境被纳入我国基本国策和可持续发展战略的提出，环境保护得到了真正的重视，经济发展方式急需转变，促进绿色发展已刻不容缓。2007年环保总局、中国人民银行、银保监会联合发布《关于落实环境保护政策法规防范信贷风险的意见》，要求商业银行通过开展绿色信贷，进而控制“两高一剩”企业盲目发展。这是中国的第一部绿色信贷政策。同年，中国与法国联合签发了国内首单绿色信贷业务。随后，中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行、交通银行等金融机构纷纷制定了绿色信贷业务规则。比如，工行采取“环保一票否决制”，建行从严审批产能过剩行业贷款，中行在授信时与企业签订环保限制条款等。2008年兴业银行成为国内首家“赤道银行”，初步建立了较为完整的赤道原则制度体系，在绿色信贷领域取得了一定的成效。2012年，中国绿色金融从前期探索阶段进入快速发展阶段。银保监会于2012年颁布了《绿色信贷指引》，进一步明确要求金融机构调整信贷结构，加大绿色信贷实施力度，有效防范环境与社会风险，更好地服务实体经济。2016年8月，中央深改组审议通过了《关于构建绿色金融体系的指导意见》，将构建绿色金融体系上升到了中央层面。2017年，国务院常务会议决定在部分省（区）建设绿色金融改革创新试验区，推动经济绿色转型升级。十九大报告指出“要构建市场导向的绿色技术创新体系，发展绿色金融，壮大节能环保产业、清洁生产产业、清洁能源产业，推进绿色发展”，这为绿色金融发展注入了新的时代内涵。2019年，《中国推进“一带一路”绿色金融发展的理念与实践》报告指出，绿色金融正在成为“一带一路”沿线国家新的经济增长点，为绿色“一带一路”建设提供了强大助力。积极发展绿色金融符合新发展理念，对促进经济结构转型，实现可持续发展有着重要现实意义。

（二）假说提出

首先，在理论上，商业银行开展绿色信贷对其风险承担具有不同的影响机制和影响渠道。商业银行开展绿色信贷对风险承担产生两种不同的影响，即绿色信贷业务的开展有可能增加商业银行的破产概率，也有可能降低其破产概率。

其一，商业银行绿色信贷有可能会降低商业银行破产概率。一方面，企业通过加大环境治理资金投入，积极落实政府的环保政策，进而减少被罚款的概率，因而商业银行面临的坏账风险会降低，资产质量得以提升。[18]另一方面，商业银行积极支持“两高一剩”企业采用新技术、新设备实现节能减排，促进“两高一剩”企业转型升级，这将有助于为“两高一剩”企业创造新的盈利空间，促进经营效益的提升，提升其还款能力，降低商业银行的风险。[19]此外，商业银行践行绿色金融理念，遵从政策导向，顺应产业结构调整趋势，支持低碳环保经济，积极承担社会环境责任，这更能体现商业银行的行业特征，提升银行的品牌价值，进而使得商业银行的差异化竞争优势更加明显。[20]总之，绿色信贷业务的开展有助于提升商业银行的正面形象，提升其政治风险防范能力。

其二，商业银行绿色信贷也可能会增加银行的破产概率。一方面，绿色信贷属于金融创新的范畴，大多数节能环保项目为科技型项目，与成熟的传统产业相比，新兴绿色产业存在较大的不确定性，绿色产业或环保产业资金需求巨大，且多为中长期项目，其收益回报周期较长，这在一定程度上抑制了商业银行开展绿色信贷的积极性。[21]另一方面，目前中国的信息披露制度尚不健全，企业对自身环境信息披露不足，再加上在项目进行过程中信息公开不及时、不准确，致使商业银行与企业之间存在严重的信息不对称。商业银行因缺乏绿色技术领域的识别能力而难以准确评估项目风险，在绿色信贷实践中还存在较大的道德风险。[22]这既浪费了银行绿色信贷资金，又损害了银行的社会信誉，增加了商业银行风险。此外，有关法律规定，商业银行不得从事信托投资和证券经营业务，由于法律政策的限制，商业银行不能对科技环保型企业进行“投贷联动”，银企之间的信息不对称不利于商业银行与科技环保型企业进行长期合作。在传统的融资模式下，银行为科技型企业提供贷款，只能收取贷款利息，一旦出现企业破产等坏账风险，银行面临较大损失。[23]

基于以上分析，本文提出两个对立的假说1a和1b。

假说1a：其他条件不变的情况下，商业银行开展绿色信贷导致其风险变小，破产概率变小（Z值较大）。

假说1b：其他条件不变的情况下，商业银行开展绿色信贷导致其风险增大，破产概率变大（Z值较小）。

其次，考虑到国有商业银行、股份制商业银行、城市商业银行、农村商业银行等金融机构具有明显的异质性特征，其在政治级别、上市状况及公司治理结构等方面存在明显的差异，有可能间接影响商业银行践行绿色金融理念以及风险承担行为。具体来讲，在银行不同的政治级别下，绿色信贷对商业银行的风险承担具有不同的影响。不同于国外银行，中国国有商业银行和城市商业银行的领导具有行政级别，比如五大国有商业银行为省部级，部分全国性商业银行及省属商业银行为地厅级，其他地方城市商业银行为县处级。① ①省部级银行5 家，为中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行、交通银行;地厅级银行包括江苏银行、北京银行、上海银行、天津银行等;县处级银行包括青岛银行、杭州银行、郑州银行等。 作为“准官员”的银行领导与同级别政府官员相比，不仅享有同样的政治待遇，而且拥有类似的政治空间。具有行政级别的银行领导不仅呈现出“经济人”的特征，更易呈现出“政治人”的特征。[24]各级银行领导所面临的晋升压力使银行的贷款行为带有较强的政府意志。[25]商业银行之间存在行政级别差异，这使得各级银行领导拥有不同的生活待遇和面临不同的激励，并且中国的行政晋升层级呈“金字塔”结构，越往顶层，晋升通道越窄，面临的晋升压力越大。那么，政治级别越高的银行领导为了获得晋升，取得明显的政治“成绩”，会积极响应中央有关绿色信贷方面的政策，过度干预商业银行的贷款行为，加大绿色信贷资金投放力度，而忽视开展绿色信贷对商业银行风险承担的不利影响。对于政治级别较低的商业银行领导而言，其行为更多地受地方政府的牵制。由于地方政府官员任期较短，绿色发展意识不强，加上绿色信贷项目投入资金大、周期长、风险高、见效慢等特点，地方政府领导更愿意发展房地产、基础设施建设等传统“短、平、快”项目，这使得地方银行的信贷资金更多地投向传统行业，对绿色环保项目的信贷较少，商业银行的风险较小。为此，本文提出假说2。

假说2：在其他条件不变的情况下，政治级别越高的商业银行开展绿色信贷对其风险承担的影响越大。

再次，在不同的上市状态下，绿色信贷对商业银行的风险承担具有不同的影响。一方面，市场规则对上市银行具有强有力的激励与约束，有利于确保商业银行进行安全、高效的经营 。[26]一旦上市银行开展绿色信贷业务，将通过信息披露吸引投资者的注意，提高投资者对上市银行的认可度，这有利于商业银行在资本市场直接融资，降低融资成本，从而降低商业银行破产风险。另一方面，相对于非上市银行，上市银行的财务指标更加透明，有助于投资者及相关利益者了解银行的财务状况、风险状况等重大信息[27]，这会使得上市银行更加注重稳健经营，将信贷资金投向收益稳定项目来维持股指平稳增长。绿色信贷是将资金投入节能环保项目，但节能环保项目具有较高的信用风险。如果上市银行开展绿色信贷，投资者可能出于风险规避策略，减持或拋售上市银行股票，使得上市银行股指下降，进而增加银行融资成本和破产概率。现阶段，中国上市银行的绿色信贷披露制度尚不健全，对于上市银行而言，开展绿色信贷业务无疑会加剧与投资者之间的信息不对称，不利于投资者对上市银行进行资产评估，这也会增加商业银行的风险。为此，本文提出假说3。

假说3：在其他条件不变的情况下，相对于非上市银行，上市银行开展绿色信贷对其风险承担的影响更大。

最后，在不同的公司治理结构下，绿色信贷对商业银行的风险承担具有不同的影响。农村商业银行是由农村信用社改制而设立的。在改制前，农信社信贷资金长期服务于“三农”发展。在经过产权改革后，尽管农村商业银行把商业可持续发展作为首要目标，但是，其长期的经营理念使得服务对象与盈利来源主要依赖乡镇企业[28]，相应发放的绿色信贷资金较少，从而承担的绿色信贷风险较小。相较于城市商业银行，由农信社改制后的农商行，其治理结构积极向资本充足、公司治理健全的现代金融企业方向改进，其信贷决策更多地受公司治理结构的影响。但在现代治理结构还不完善的情况下，农村商业银行开展绿色信贷业务，由于其缺乏相应的现代金融企业高端人才，并且市场风险防范经验不足，如若顺应银行业绿色金融浪潮，这可能会增加其风险。为此，本文提出假说4。

假说4：在其他条件不变的情况下，相较于城市商业银行，农村商业银行开展绿色信贷对其风险承担的影响更大。

三、研究设计

（一）数据来源和变量描述

本文选取的样本为中国60家商业银行2005～2017年面板数据。首先，本文通过Bankscope数据库及Wind数据库获得了100余家国内银行的财务数据。由于部分银行财务数据缺失严重，本文剔除了财务数据不完整的银行样本，保留了60家数据较为完整银行的样本。考虑到中国绿色信贷于2007年进入发展阶段，国家在2007年之后出台了一系列支持文件，并且大多数商业银行也是在2007年以后开始披露绿色信贷余额，为了保证足够的样本量和数据的完整性，经过综合考虑，本文将样本时间起点确定为2005年。此外，本文核心解释变量数据全部通过手工查阅整理相关银行《社会责任报告》获得。此外，通过计算发现，在样本中，2017年60家商业银行存款总额占全部金融机构存款总额比例高达62.25%，这表明60家商业银行样本能较好地代表中国银行业。为了降低极端值的影响，本文对所有连续变量在1%和99%分位上进行了缩尾处理。

1.被解释变量。

关于商业银行风险承担（RISK）的衡量，学界并未形成一致的标准，代理变量主要有预期违约率、存贷比、资本充足率、不良贷款率、Z值等。本文借鉴已有研究[29][30]，采用Z值衡量银行风险承担，具体计算公式如下：

其中，ROA表示银行的总资产收益率;CAR表示银行的资本充足率，δ（ROA）表示总资产收益率的标准差。即Z值等于资本收益率与资本资产比之和除以资产收益率的标准差。因为Z值有尖峰后尾的性质，在本文中取对数进行回归。Z值越大，银行系统越稳定，破产概率越小，银行风险越小。[3]综上所述，本文选取Z值作为银行风险承担的代理变量，并用存贷比（LDR）、资本充足率（CAR）、不良贷款率（NPL）进行稳健性检验。

2.核心解释变量

本文选取绿色信贷虚拟变量（GC）。通过手工查阅各家商业银行《社会责任报告》中绿色信贷余额的披露时间点，确定各家商业开展绿色信贷的时间。如果某家银行在当期开始披露或已经披露了绿色信贷余额，则赋值为1，否则为0。另外，通过手工查阅各家商业银行《社会责任报告》中绿色信贷余额，计算得到绿色信贷占贷款余额比例（RG），作为核心解释变量的另一个衡量指标。最后。再通过搜索软件查阅商业银行提出绿色信贷倡议时间点，如果某家银行在当期提出绿色信贷倡议，则赋值为1，否则为0，将该变量设定为GCP。

3.控制变量

为了控制其他因素对商业银行风险承担的影响，参考已有研究[31][32][3]，本文选取了以下控制变量：总资产收益率（ROA）、非利息收入占比（NIIR）、银行规模（SIZE）、银行年龄（AGE）、银行级别（PG）、银行上市状况（IPO）、银行是否为农村商业银行（RB）。表1为变量定义与说明。

（二）模型设定

“准自然实验”的基本思想为某项外部政策事件的发生，使得受到外部事件冲击的当事人被分在了实验组，未受到外部事件冲击的当事人作为控制组，此外，通过设置外部事件冲击的时间虚拟变量刻画实验组和控制组本身的差异，从而有效度量实验组的政策效应。本文将商业银行开展绿色信贷近似地看作一项“准自然实验”，主要考虑到政府先后出台了鼓励商业银行开展绿色信贷的相关政策，然而由于各商业银行自身的差异，部分商业银行积极响应政府号召开展绿色信贷业务，部分商业银行开展绿色信贷业务较少或未开展，我们将开展绿色信贷业务的商业银行作为实验组，开展绿色信贷业务较少或未开展的商业银行作为控制组。此外，开展绿色信贷的商业银行在时间上也存在交错性，这有效地排除了其他因素对绿色信贷政策效应度量的干扰。

在本文中，借鉴已有研究[33]对开展绿色信贷业务银行分类标准，根据各家商业银行在《社会责任报告》中是否披露绿色信贷余额信息来确定实验组和控制组，将披露绿色信贷余额的银行归为实验组，未披露绿色信贷余额的银行归为控制组。在实验组内，各家银行披露时间不同，故银行开始披露当期及之后为1，披露之前为0。本文将披露绿色信贷余额作为一项“准自然实验”，其中，在研究样本中披露了绿色信贷余额的30家商业银行作为实验组，未披露的30家作为对照组。借鉴已有研究[34]，运用多期双重差分法进行估计。根据绿色信贷余额披露的节点，设置GC变量，某银行披露绿色信贷之前赋值为0，之后赋值为1，在样本期间，一直未披露绿色信贷余额的银行，将GC变量赋值为0。这样本文构造如下双向固定效应计量模型来检验绿色信贷对银行风险承担的影响：

其中，RISKit为被解释变量，由银行风险承担代理变量Z值衡量，下标i和t分别表示银行和时间;δi表示银行个体固定效应，γt表示时間固定效应;εit为随机误差项;Controlit为控制变量的集合，包括银行规模、非利息收入占比、总资产收益率、银行年龄、银行级别、银行上市状况、银行是否为农村商业银行。本文的核心解释变量为GCit，我们采用的财务数据全部为同一期，这主要是由于本文采用了DID法，该方法本身就有效控制了时间的同期性。模型中的系数β为本文关注的重点，如果系数β显著为正，则表明商业银行开展绿色信贷业务降低其风险，反之亦然。

四、实证分析

（一）描述性统计分析

表2报告了本文所有变量按GCit进行分组的描述性统计结果。从均值来看，在开展绿色信贷之前（GC=0）商业银行风险承担Z值（RISK）为3.616小于绿色信贷之后（GC=1）的3.988，这似乎表明商业银行开展绿色信贷降低其风险，假说1a似乎成立。另外，不良资产率（NPL）的平均值从绿色信贷前的0.024下降为绿色信贷后的0.013，这似乎验证了假说1a的成立。我们认为，这主要是由于时间和银行个体的差异，导致银行绿色信贷之前的风险高于之后的风险。其余变量的平均值在绿色信贷前后均存在一定差异。

（二）相关性分析

本文进一步对各变量之间的相关性进行了分析，如表3所示，商业银行风险承担变量与大多数变量存在显著相关关系。其中，商业银行风险承担（RISK）与绿色信贷（GC）之间存在显著的正相关关系，另外，不良资产率（NPL）与绿色信贷（GC）之间存在显著的负相关关系，存贷比（LDR）与绿色信贷（GC）之间存在显著的正相关关系，这均意味着绿色信贷的开展降低了商业银行风险，似乎假说1a成立，但相关关系并非因果关系。

以上基于统计性分析和相关性分析发现，绿色信贷对商业银行风险承担具有正影响。一方面由于上述分析未控制时间和个体效应，另一方面由于内生性的存在，均会使结论发生偏误。接下来采用DID法检验绿色信贷对商业银行风险承担的影响，这将有效控制内生性问题，确保估计结果的可靠性。

（三）基本回归分析

本文首先考察绿色信贷对商业银行风险承担的影响。绿色信贷在各商业银行中存在差异化的特征，我们将开展绿色信贷看作为一项“准自然实验”，因此，采用双重差分模型来估计绿色信贷对商业银行风险承担的影响。回归结果如表4所示，第（1）列为未加入其他控制变量估计的结果，第（2）列为加入其他控制变量估计的结果。可发现，未加入控制变量和加入控制变量的估计结果基本一致，绿色信贷变量（GC）的系数均显著为负。这意味着，商业银行开展绿色信贷业务增加了其风险。与没有开展绿色信贷的银行相比，开展绿色信贷业务会增加商业银行风险（Z值将降低0.0635），验证了假说1b。

在第（2）列中加入控制变量后，我们对控制变量进行分析，资产收益率（ROA）的系数显著为正，这表明银行的盈利能力越强，其风险越小，更有能力应对风险。非利息收入占比（NIIR）的系数为负，但不显著，这可能是由于银行进行多元化经营，适度的中间业务有助于降低银行风险，过度的中间业务会加重银行风险。[4]银行规模（SIZE）的系数显著为负，这说明商业银行规模越大，越存在较大的道德风险，从而其破产风险越高。银行年龄（AGE）的系数显著为负，这表明银行成立的时间越久，其面临的风险越大。银行级别（PG）的系数显著为正，表明商业银行级别越高，其风险较小。银行上市状况（IPO）的系数为负，但不显著。农村商业银行（RB）的系数显著为负，这意味着农村商业银行相比其他银行，其风险更高。

（四）动态性检验

为了考察绿色信贷的开展对商业银行风险承担影响的动态性，本文借鉴已有研究[35][36]，设定如下计量模型：

模型（2）中，当t-birthyeari=0， Iin取值为1，否则为 0。birthyeari表示i银行开展绿色信贷的时间，研究样本的时间跨度为2005～2017年，我们将n的范围设置为-3，-2，-1，0，1，2，3，4。如表5列（2）所示，在开展绿色信贷当期是负值，随着绿色信贷业务的持续推进，绿色信贷对商业银行风险承担的正效应逐渐显现，这表明绿色信贷作为金融创新，在初始阶段存在较大的风险，对商业银行的风险承担具有负效应，但随着相关支持政策的出台，其正向作用逐渐凸显，无疑，这与中国绿色信贷发展实际相一致。

（五）稳健性检验

以上估计主要考察了绿色信贷对商业银行风险承担的影响，但估计结果的稳健性还值得进一步分析。本文首先采用替换变量法，具体将被解释变量替换为存贷比（LDR）、资本充足率（CAR）和不良资产率（NPL），将解释变量替换为绿色信贷余额（RG）和绿色信贷倡议（GCP），基准回归结果依然显著。接着采用反事实检验法对前文结论的稳健性进行了检验，结果依然稳健。限于篇幅，相关稳健性结果留存备索。

五、对银行异质性假说的实证检验

为了进一步检验在不同政治级别、上市状态及治理结构下，绿色信贷对商业银行风险承担的异质性影响。本文根据银行政治級别将商业银行分为央企性质（CE）银行① ①央企性质银行8家：中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行、交通银行、招商银行、中国光大银行、中信银行。 和非央企性质银行，根据银行上市状况将银行分为上市银行② ②上市银行25家：中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行、交通银行、兴业银行、招商银行、中国光大银行、上海浦发银行、华夏银行、中国民生银行、中信银行、平安银行、北京银行、上海银行、江苏银行、南京银行、宁波银行、浙商银行、青岛银行、杭州银行、郑州银行、贵阳银行、江苏张家港农村商业银行、天津银行。 和非上市银行。考虑到银行治理结构的差异，我们从样本中剔除大型股份制商业银行，将剩余样本分为农村商业银行③ ③农村商业银行8家：上海农村商业银行、广东南海农村商业银行、江苏吴江农村商业银行、东莞农村商业银行、北京农村商业银行、杭州联合农村商业银行、合肥科技农村商业银行、江苏张家港农村商业银行。 （RB）和城市商业银行④ ④城市商业银行：北京银行、南京银行、柳州银行、烟台银行等35家。 ，借鉴已有研究相关做法[34]，构建如下回归方程，以检验以上假说是否成立⑤ ⑤在模型（3）中，由于GC变量为时间变量，而模型又控制了时间效应，故在模型（3）中未控制该变量。又由于政治级别、上市状况、治理结构都按照个体分类，在控制了个体效应的情况下，故未控制分类变量。 。

模型（3）中，Xit在假说2中代表央企性质银行变量，在假说3中代表上市银行变量，在假说4中代表农村商业银行变量;交互项系数β在不同的方程中代表不同类别的银行开展绿色信贷对风险承担的作用。估计结果如表6所示，第（1）列表示绿色信贷与央企性质银行变量交乘结果，交互项（GC×CE）系数为显著为负，这表明，相比非央企性质的银行，政治级别较高的商业银行开展绿色信贷对风险承担的影响更大，验证了假说2;第（2）列表示绿色信贷与上市银行变量交乘的结果，可发现交互项（GC×IPO）系数显著为负，这表明，相比非上市银行，上市银行开展绿色信贷对风险承担的影响更大，验证了假说3的成立。第（3）列表示绿色信贷与农村商業银行变量交乘结果，交互项（GC×RB）系数为正，但不显著，其可能的原因是，农村商业银行经过改制后，其治理结构和经营行为与一般的城市商业银行更接近，因而农村商业银行和城市商业银行开展绿色信贷对其风险承担尚未产生显著差异，从而假说4不成立。这也间接地说明农村商业银行的改制比较成功。这一发现意味着，政治级别较高、上市银行更应该注重风险防范能力的提升，加强内部控制制度建设。

六、结论与启示

本文将开展绿色信贷看作为一项“准自然实验”，基于国内60家商业银行2005～2017年面板数据，利用双重差分法分析了绿色信贷对商业银行风险承担的影响，并得到以下结论：第一，环境治理与商业银行防范金融风险存在短期矛盾，商业银行开展绿色信贷使其面临较大的金融风险。但长期来看，绿色信贷的开展，有利于促进企业绿色转型，实现经济绿色发展，提高经济发展质量，从而降低商业银行的风险。第二，在其他条件不变的情况下，绿色信贷对商业银行风险承担的影响在政治级别较高的银行更大，绿色信贷对商业银行风险承担的影响在上市银行中更大。第三，在不同的治理结构下，没有证据表明农村商业银行与城市商业银行开展绿色信贷对其风险承担存在显著的差异，这间接表明农村商业银行改制较为成功。另外，为了使研究结论更加稳健，本文采取更换变量和反事实检验法等进一步验证了结论的可靠性。

经济粗放式发展导致中国环境问题日益突出，而银行业防范和化解系统性风险也迫在眉睫，绿色信贷作为一种金融创新在治理环境污染、促进经济绿色发展中具有重要作用，但在短期内商业银行开展绿色信贷会增加其风险。因此，有效调和绿色信贷与风险防范之间的短期矛盾，对促进绿色发展有重要意义。首先，政府应完善相关配套补偿激励机制，应通过财政税收等手段加大对绿色信贷的支持力度，完善相关配套制度建设，进一步坚定商业银行开展绿色信贷的信心。其次，商业银行应加强与其他部门的合作。银行由于自身信息的局限性，可以与政府其他部门建立合作关系，加强信息沟通，减少信息不对称带来的绿色信贷风险。再次，完善绿色信贷管理机制。由于绿色信贷项目周期较长，利用新理念、新技术、新手段完善信贷管理机制，降低绿色信贷风险，提升商业银行风险承担能力。最后，加大绿色信贷专业人才培养。绿色项目大多涉及节能环保科技等技术性方案，需要较强的专业人才，加大绿色信贷项目技术人才储备，有利于商业银行防范风险。

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责任编辑：萧敏娜，张建伟