绿色信贷对商业银行核心竞争力的影响研究

王雪标，王 颖，王 晰

(东北财经大学 经济学院，辽宁 大连 116025)

一、引 言

党的十八大报告明确提出了经济、政治、文化、社会、生态文明“五位一体”全面发展的重大战略，七年来，坚定不移推进生态文明建设，在推动美丽中国建设的进程中迈出重要步伐，告别以前所实施的“三高”经济发展模式。金融作为国民经济的核心、社会的资金枢纽，而商业银行又在金融体系中占有重要席位，必将在保护环境、节约能源方面扮演重要角色，因而以可持续发展为目标的绿色金融必将成为中国经济发展的必要趋势。根据中国银保监会发布的数据显示，截至2018年末，全国银行业金融机构绿色信贷余额为8.23万亿元，同比增长16%；节能环保项目和服务不良贷款余额为241.70亿元，不良率为0.37%，低于同期各项贷款不良率1.46个百分点。由此说明，银行业金融机构以绿色信贷为抓手，在有效控制风险并保障商业银行长期可持续发展的前提下，更能提高商业银行的社会地位和资产质量，进而提高竞争力。

自20世纪末，西方发达经济体首次将环境的影响纳入金融业，伴随着“赤道原则”的新鲜出炉，国外学者对于实施绿色信贷政策与银行可持续发展之间进行了多方面的探讨研究，奠定了坚实的理论基础，形成了大量的实证文献，但其研究主要集中于定性分析和定量分析。一方面，Thompson和Cowton[1]指出应该在银行贷款发放及其投资策略的标准中正式纳入环境因素。随后Sullivan和Dwyer[2]、Wright[3]等人的研究概念性地阐述了 “赤道原则”的相关作用及其影响效应。另一方面，Schaltegger[4]通过检验得出企业在环境管理领域的投资与银行效益之间正相关，说明开展绿色信贷有助于提升银行效益。Scholtens和Dam[5]则通过定量分析对比了采用与不采用“赤道原则”的银行之间的差别，说明了采用“赤道原则”会大大提高银行成本，但这些银行有强烈的社会责任感，信贷风险低，收益高。相对而言，绿色信贷在中国于2007年被提出，至今尚可认为是一个新兴领域，由于发展时间较短，与之有关的研究还在不完善之中。起初主要集中于马萍和姜海峰[6]、李东卫[7]、陈钦柳[8]等人的研究，介绍了国际上绿色信贷的开展情况，以此为借鉴，总结现阶段国内绿色信贷实践过程中的困难与对策。而后，通过分析以银行作为绿色信贷的主体，将发展绿色资本市场作为辅助手段[9]，构建了一个政府、企业、银行三者共同作用的绿色信贷的理论框架[10-11]。在后期的实证分析中，朱萃[12]通过总结商业银行发展绿色信贷的路径，量化分析了银行的有效收益。进一步研究发现商业银行积极履行其社会责任，扩大绿色信贷将有效提高财务效益[13-14]，有助于大型国有银行提高盈利能力[15-16]。另外，张力红等[17]采取环境因素压力测试构建的情景按“自下而上”的方法，探索出了“环境—企业—银行”的压力传导路径，量化说明绿色信贷可以有效地降低银行的信用风险。银行是绿色信贷政策的主要实践者，应该了解绿色信贷在国内经济社会可持续发展中具有深远意义，必须长久坚持[18-19]。同时，也强调商业银行要承担社会责任的使命[6]，推行绿色信贷能够提高其在社会上的认知度，从而提高效益[20]，最终实现银行对竞争力的完美强化。

发展绿色信贷，不仅仅是商业银行响应环境保护、节能减排这一国际化趋势所提出的一应对举措[20-21]，同时也是中国当前甚至未来若干年内构建合理高效的环保融资体系过程中面临的重大问题[20]-[22]。本文以中国当前实施的绿色金融政策作为出发点，研究绿色信贷如何影响国内五大国有银行的竞争力，并从盈利能力和风险控制两个层面上进行分析，阐述不断完善绿色信贷政策体系，有助于促进绿色信贷在政府、企业和银行三者之间形成良性、高效的资金流链，对推进国内经济的长期可持续发展具有极为重要的理论和现实意义。与国内目前笼统地介绍绿色信贷影响力的研究相比，本文仅就银行业作为具体化的研究对象，并将该影响力量化为盈利能力和风险管控能力两方面。这种量化方式明确界定了银行盈利和风险的具体来源，也为现有的研究内容转向了一个新颖的视角。另外，由于面板数据的特点，考虑到存在组间异方差、组内自相关、组间同期相关的可能，构建理论模型，以保证实证结果的稳健性。

二、理论分析与研究假设

经过多年的经济高速发展，国内环境问题日趋严重、突发性重大环境事件日趋频繁。商业银行开展绿色信贷是其主动承担社会责任的有力体现。然而，银行的本质仍旧是企业，其经营管理策略就是寻找收益和风险的平衡点，在控制风险的基础之上追求高效益[22-23]。近年来，银行积极进行绿色产品创新，与地方政府密切合作，推出绿色环保专利技术抵押贷款等绿色产品，深得技术创新类企业的青睐，吸引了大量绿色贷款。银行针对不同时期的金融政策提供适当的绿色信贷资金供给，有利于提高绿色信贷的资金效率[24-25]，可以为银行带来长期稳定的贷款收益。当然，践行绿色信贷也需要政府严格监督各阶段银行的执行情况，统一口径和标准，以避免违规银行获取不正当效益的现象，相对地，未违规银行却在市场竞争中处于劣势地位[26]。同时，发展绿色信贷要求银行作为贷款人不仅要关注切身利益，更要关注环境等公共利益[27]。积极开展绿色信贷，顺应经济、环境二者共同协调发展的趋势，塑造良好的社会形象，增强大众的认同感和信赖度，是提升商业银行财务效益的根本保证[28]，从而促进银行的长期发展，形成自身独特的竞争优势。

综上所述，本文提出第一个基本假设：

假设1：商业银行逐渐完善批拨贷款的要求，使得企业积极参与绿色活动，增加绿色信贷量，同时，商业银行开展绿色信贷展示了其强烈的社会责任心，也将赢得更多企业大众的信任，带来长期稳定的经济回报和社会效益，提升商业银行的盈利能力。

就绿色信贷其自身而言，商业银行可以通过贷款支持、利率优惠等手段[11]，向环境友好型企业及机构提供贷款扶持或优惠性低利率，而向环境污染企业实施贷款额度限制或惩罚性高利率，通过改变企业成本，引导企业走向规范经营[29]。以此实现支持环保企业、限制非环保企业的目的，不仅作用机制灵活，而且保证了效力持久。绿色信贷目前虽为国内所倡导，但绿色经济的发展尚处于初期探索阶段，存在诸多的不确定性，不可避免蕴含着一定风险[23]。国内学者就国际商业银行在绿色信贷管控的经验教训，构建了一套适合中国国情的风险管理体系[30-31]。近几年，在借鉴“赤道原则”和IFC绩效标准与指南的基础上，商业银行在渐渐完善公司信贷分类标准、逐步形成并覆盖诸多方面的绿色信贷风险监控系统，中国工商银行首次成功构建了ESG 绿色评级体系[32]，明确阐述了推进绿色信贷政策可以改善商业银行的信贷结构，降低信用风险[33]。

综上所述，本文提出第二个基本假设：

假设2：由于政府对环境友好、节能减排企业的政策支持，间接成为企业向商业银行借贷的担保人，另外，商业银行不断完善含有多类信贷标准的风险监控体系，保证了绿色信贷的低风险发生率，即相对于一般贷款而言，商业银行开展绿色信贷，能有效提升其风险管控能力。

商业银行作为一类特殊的金融企业，其竞争力具有独特性。焦瑾璞[34]从生存和发展能力的角度出发，将商业银行在相对竞争中所展现的生存和持续发展能力之总和定义为商业银行的竞争力。其后国内学者对于商业银行核心竞争力影响因素的研究层出不穷，本文结合低碳经济的发展背景，参照杨家才[35]对核心竞争力的论述，将影响因素概括为盈利因子和风险因子两类，二者相互作用、相互影响，共建商业银行核心竞争力体系，进而说明增加绿色贷款额度，能够提升企业盈利能力和风险管控能力，达到提升商业银行在行业内竞争力的效果[36]。由于中国目前已经进入工业化加速阶段，高能耗产业呈现出快速增长的态势，而“绿色投资”总量严重欠缺，信贷结构亟需改善[9]，这就需要具有竞争力的商业银行挺身而出，推进绿色信贷的发展。政府提出两种明确的方向观点，限制“三高”企业，支持环境友好、节能减排企业[37]，并要求银行业的领军者纷纷响应。这就导致对“三高”企业的生产活动而言，绿色信贷政策对其生存发展毫无疑问形成了巨大的外在压力，为规避绿色信贷的惩戒并赢得相应的发展机会，商业银行会立足于环境风险相对较低的领域，积极践行绿色信贷，继续扩大贷款，形成绿色信贷与核心竞争力之间相互促进、彼此加强的系统。

综上所述，本文提出第三个基本假设：

假设3：增加绿色贷款额度，能够提升企业盈利能力和风险管控能力，达到提升商业银行核心竞争力的效果。具有竞争力的商业银行又会成为践行绿色信贷的领军者，绿化其资产结构，最终再次强化商业银行的竞争力。

三、研究设计

(一)模型设定和数据来源

本文所使用的样本是国内五个大型国有银行2006—2018年的季度数据，其中绿色信贷余额的数据来源于各银行的《社会责任报告》，其他相关数据来源于万德(Wind)数据库和国泰安(csmay web)数据库。由于本文涉及宏观指标和微观指标，变量之间存在严重的量级差，同时为保证模型的经济含义，故而将各变量对数化处理。

根据假设1和假设2，设定以下模型：

其中，t为时间变量；i为商业银行的标号；因变量F1it和F2it分别为商业银行盈利能力变量和风险管控能力变量，其共同构成测定商业银行核心竞争力的指标；greenit和nplrit分别代表绿色信贷余额和不良贷款率；β′为控制变量的参数矩阵；Xit为控制变量向量；δi为非观察的商业银行间的固定效应；εit为随机扰动项。

(二)变量说明

1.因变量

银行核心竞争力是一个宽泛意义的概念，包括财务效益类的定量指标和服务类的定性指标等数十个影响因素，考虑到实证分析的可行性，本文借鉴杨家才[35]的评价体系，从众多指标中合成可以量化的盈利能力和风险管控能力两个测量指标，从两个方面综合评价商业银行在行业内的竞争力。本文采用因子分析法将初始变量合并为盈利因子和风险因子，并把其因子得分分别作为商业银行盈利能力和风险管控能力的指标变量。

首先，影响国内商业银行核心竞争力的因素有很多，同时需要考虑到数据的可得性，本着科学性、代表性、可操作性的原则，本文选用季末银行总资产(captal)、存款总额(saving)、贷款总额(load)、加权风险总资产(risk)、资本利润率(captal1)、资本充足率(captal2)、单一客户贷款比重(one)、前10个客户贷款比重(ten)和人民币资本流动性比例(liquid)等9个与商业银行核心竞争力相关的金融指标，并根据所选出的变量，对其进行KMO检验，KMO值为0.705，如表1所示，变量适合做因子分析。

其次，根据特征值大于1的原则，可以保留两个因子，其旋转后的因子载荷矩阵如表1所示，按照因子得分将9个变量划分为两组，分别形成商业银行核心竞争力的两个指标，即盈利因子和风险因子，如表2所示。

表1 旋转后的因子载荷矩阵

表2 盈利因子和风险因子的合成指标

2.核心解释变量

(1)绿色信贷余额(green)。绿色信贷余额是指到会计期末尚未偿还的绿色贷款，其值等于贷款总额扣除已偿还的银行贷款，余额越大说明银行在借中的绿色贷款金额越大，故而本文以各商业银行绿色信贷余额代表各商业银行绿色信贷的规模。

(2)不良贷款率(nplr)。不良贷款率是衡量银行资产质量的最重要指标，能直观展现商业银行的风险大小。不良贷款率高，可能无法收回的贷款占总贷款的比例越大，商业银行承担的风险越大，其计算公式为不良贷款率=(次级类贷款+可疑类贷款+损失类贷款)/各项贷款×100%。

3.其他控制变量

(1)金融机构信贷来源总额(total)。金融机构信贷来源总额是企业或居民向商业银行和非银行金融机构可借入的资金量。商业银行作为国家金融市场的主体，是资金链的重要一环，其拥有资金的平稳度尤为重要，其值越大，说明商业银行的资金越雄厚。

(2)银行家信心指数(banker)。银行家信心指数为银行家问卷调查中判断本季经济形势“正常”的银行家占比与“预期正常”占比的算术平均数，是由中国人民银行调查统计司和国家统计局服务业调查中心双方共同负责编制调查问卷、制定调查方案和指标体系、确定计算方法的，反映了银行家对未来经济走势的判断和对宏观经济的信心，可作为银行部门对宏观政策调控的反应指标。

(3)企业商品价格指数(CGPI)。企业商品价格指数反映国内企业之间的物质商品集中交易价格变动情况的，能够较为全面地测度出通货膨胀水平，并且用于反映经济波动的综合价格指数。CGPI的调查统计制度是经由国家统计局批准、而后中国人民银行建立并组织实施，可用于判断物价形势和监测宏观经济，为中国人民银行制定、调整货币政策提供了全面、及时反映中国币值稳定状况的价格指数指标。

(4)上海银行间同业拆放利率(Shibor)。上海银行间同业拆放利率是银行间进行短期的相互借贷所适用的利率，是由中国人民银行成立Shibor工作小组来确定和调整报价银行团成员、监督和管理Shibor运行、规范报价行与指定发布人行为的，它是发达货币市场上最基本和最核心的利率。一般来说，流动性强，利率就低；流动性差，利率就高。

(5)M2与GDP的比值(mp)。M2与GDP的比值是指广义货币(M2)与国内生产总值(GDP)之比，是衡量金融深化的一个常用指标，其比值越大，则表明经济货币化程度越高。该比值会受到企业留利水平、资本市场的发达程度和企业资金利用水平的影响，可用于描述企业生产状态。M2与GDP的比值实际衡量的是在经济交易中以货币为媒介交易的比重。

四、模型实证结果

(一)实证分析

本文的数据涉及截面和时间两个维度的信息，构建模型过程中，一要考虑截面数据间个体的差异，二要反映出数据在时间方面存在某种一致性，更适宜选择面板数据相关的计量分析方法。在分析过程中，本文采用时间维度较长、商业银行数量较少的长面板数据。由于截面数据相对于时间数据较少，可能存在固定效应问题，此时要加入个体虚拟变量(即最小二乘虚拟变量估计，LSDV)。另外，可通过加上时间趋势项来控制时间效应(由于T较大，如果采用时间虚拟变量，将会损失大量自由度)。对于长面板数据，时间维度上能够提供足够的信息量，故可放松误差项存在自相关的假定，考虑可能存在异方差和自相关的假定。为处理较为复杂的面板误差结构，需要检验模型结果对计量方法是否敏感，可以选择多种方法进行对比分析，本文使用可行的广义最小二乘法(FGLS)和面板校正标准误(PCSE)两种，目的是强化回归估计的有效性和稳健性，增加参数估计的准确性和解释力度，进一步检验实证模型构建过程的合理性，从而能够更加精确地反映绿色信贷对银行核心竞争力的影响效应。由于可行的广义最小二乘法(FGLS)和面板校正标准误(PCSE)对误差项的协方差矩阵采用不同的处理方法，本文同时运用以上两种方法进行估计可以用来检验回归结果对估计方法是否敏感，倘若两种方法的估计结果趋近于基本一致，则说明模型的稳健性良好。

基于以上阐述的假设模型和面板数据，运用可行的广义最小二乘法(FGLS)和面板校正标准误(PCSE)两种方法对本文的研究假设进行实证检验。将各商业银行的盈利因子和风险因子分别作为因变量，用LSDV和PCSE以及FGLS三种方法依次对面板数据进行回归，分析绿色信贷对商业银行核心竞争力产生的影响效应，为了考虑时间效应，生成时间趋势变量t。

首先，采用LSDV估计双向效应模型，回归结果如表3所示。从表3可以看出，商业银行虚拟变量显著，即存在固定效应，应允许每个商业银行拥有自己的截距项，还可以观察到盈利因子的时间效应显著，但风险因子的时间效应并不显著。由于此时的标准误并没有考虑可能存在的组间异方差和组间同期相关，为此，使用面板校正标准误PCSE进行估计。结果表明，估计系数并未发生改变，但面板校正标准误差更小。

表3 绿色信贷与商业银行核心竞争力的估计结果

注：括号内为t统计量值，***、**和*分别表示估计系数在1%、5%和10%显著性水平上显著。下表同。

其次，考虑到面板数据的复杂性，可能存在组间异方差和组间同期相关，因而还需要进一步讨论是否存在组间异方差、组内自相关、组间同期相关，并通过相应检验p值的显著性得出存在组间异方差和组间同期相关，需要采用FGLS和全面FGLS，回归结果如表4所示。从表4可以发现，两种方法所得的估计结果基本一致。

表4 绿色信贷与商业银行核心竞争力FGLS估计结果

(二)结果分析

模型1的回归结果表明，绿色信贷余额对商业银行盈利因子的影响显著为正，这说明政府大力支持绿色信贷的政策会间接遏制企业的不环保生产，限制了商业银行向“三高”企业借贷的行为，直接增加商业银行的绿色信贷，实现商业银行信贷业务逐渐绿化的过程，如此，不仅能提高商业银行的社会地位，更能通过增加贷款提高银行的经营利润，增强商业银行核心竞争力。由此，验证了假设1成立。

在绿色信贷领域，绿色信贷作为绿色金融实施的重要一环，商业银行结合中国国情相继出台了多种创新型信贷产品，吸引了众多绿色产业的加入，使得绿色信贷规模大幅提升。在企业管理领域来看，银行履行社会责任将环境可行性评估纳入发放企业贷款的审核标准之中，停止向高耗能、高污染项目和严重环境违法企业提供贷款，切断其资金供应链条，迫使企业进行转型升级，同时，对外开展绿色信贷，在环境保护、循环经济和节能减排的技术改造等领域增强银行信贷的支持力度，为符合条件的循环经济项目、节能减排项目优先提供有效的融资服务，不仅增加了商业银行的绿色信贷，还将有利于使环境经济政策目标从致力于对治理环境污染的低级阶段转向以预防为主的较高阶段，这种预防性体现在，避免了“企业贷款投资在前，污染环境在后”的现象。国内尚处于探索起步阶段，大多数的绿色信贷是以政策为导向设立提出的，主要致力于水利工程、低碳减排、节能环保等大型项目为主，确保了绿色信贷能够为商业银行带来一份长期稳定的经济收益。

在模型2中，采用LSDV 和PCSE两种方法估计显示绿色信贷余额与商业银行风险因子在5%水平上显著负相关，说明商业银行开展绿色信贷能有效控制风险。但考虑到数据存在组间异方差和组间同期相关后采用FGLS估计，结果却显示，绿色信贷余额与商业银行风险因子在10%水平上显著正相关，这说明企业等生产部门进行绿色借贷，资金量大，一旦产生违约行为，商业银行需要承担的风险势必会成倍增加，但表4中两种方法中对数绿色信贷余额的系数大约稳定在0.01，即说明商业银行绿色信贷余额每增加1%时，对应的银行风险仅会增加0.01%，由此可见，实行绿色金融政策之后，增加绿色信贷交易量，将会有效控制银行风险，有效提高商业银行核心竞争力。由此，验证了假设2成立。

从宏观上看，政府针对性地出台绿色信贷的相关政策将会提高企业的积极责任，也称作自发责任，是指企业自主自愿的、非法律要求的、非强制性的，仅仅取决于企业自身在从事该生产活动时的意愿和自由意志，从而使企业在防污、治污的观念上由被动执行变为主动响应，不断提高企业的环保意识，日益增强企业的社会责任感，这样可以从源头上大大降低商业银行贷款风险，同时也兼顾了环境效益与社会效益，并最终实现商业银行自身的竞争力。

从微观上看，商业银行积极的实践绿色信贷，这种做法必不可缺的两大动因即大环境产生的隐性推动和企业自身的主动因素。企业可以看作是“有生命的”，而长寿的生命型企业实际为生存而管理，其第一目标是长远存在并开发潜能，而这个第一目标的实现必须有赖于企业与社会建立起的良好关系。商业银行作为一种另类的“企业”，主动地实践绿色信贷的社会责任，把环境社会责任同自身经济利益联系在一起，在经营决策的过程中考量环境成本，运用绿色信贷手段促使企业加大减排、治理污染的力度，并且有效引导、鼓励新型绿色环保企业的运作，可以从源头上切断高耗能、高污染行业无序发展和盲目扩张的主要经济来源，遏制其投资冲动，并为企业提供稳定长远的可持续发展策略，降低企业贷款违约的风险，从而提升商业银行在行业内的竞争力。

从模型1和模型2对比来看，若商业银行增加绿色信贷其获得的额外盈利将远比承担的风险多，商业银行会跟随政策实施绿色金融。

五、进一步分析

上文研究表明，绿色信贷能够提高商业银行盈利能力并有效管控其贷款违约风险。在这一研究过程中，可以就盈利因子与风险因子对绿色信贷的影响进行更深一步的分析阐述。

(一)绿色信贷和盈利因子

通过上文的验证，说明存在组间异方差和组间同期相关，为了说明盈利因子对商业银行绿色信贷的影响，分别使用FGLS和全面FGLS两种方法进行估计，结果如表5所示。从表5可以看出，无论是否加入控制变量，或更换估计方法，商业银行核心竞争力中的盈利因子都对绿色信贷具有显著的正向影响、力度基本一致且较为缓慢，这就意味着大多数的绿色信贷是以政策为导向设立提出的，主要致力于水利工程、低碳减排、节能环保等大型项目，致使目前国内的绿色信贷具有周期长、贷款量大的特性，商业银行在获益的情形下，将逐步扩大其绿色信贷的规模，不会一次冒进、突发性地大量借贷，进而实现竞争力的二次强化。

表5 盈利因子对绿色信贷的影响分析

(二)绿色信贷和风险因子

风险因子对绿色信贷的影响估计结果如表6所示。从表6可以看出，更换模型变量和估计方法，依旧没有改变商业银行核心竞争力中的风险因子对绿色信贷具有显著的负向影响，说明当商业银行管控风险能力下降、需要面临承担较大风险时，相应地向企业提供的绿色贷款授信额度也会减少，因为虽然绿色信贷的违约率相对较低，但资金量巨大，一旦出现违约，银行的损失将极其惨重，在高风险时期商业银行发放绿色贷款的积极性也相对较低。拥有雄厚竞争力的商业银行，也将具有较高风险管控能力，故而会继续扩大其绿色信贷规模，实现竞争力的再度升华。

表6 风险因子对绿色信贷的影响分析

综上所述，从盈利因子和风险因子两个角度来看，竞争力强的商业银行均会将绿色信贷作为未来可持续发展的选择，增加绿色信贷额度，达到“竞争力”与“绿化度”强强联合、相互促进的良性循环。由此，验证了假设3成立。

六、结论与政策建议

研究结果表明，绿色信贷在银行业竞争中的主要影响表现为提高银行利润，部分控制风险，但不能完全消除风险，说明绿色金融在国内实施时间尚短，政策不健全，制度不够完善，监管体系还未完全形成。健全国内绿色信贷体制的发展道路是艰巨而漫长的，还需要各方的不懈努力。

(一)政府需用多重政策支持发展绿色信贷

从中国目前政策方向来看，政府虽然对绿色发展非常重视，推行了节能减排工作责任制、问责制等，但对金融部门支持节能减排项目后，相应出现的可发性风险，缺乏与之对应的财政贴息等补偿政策；对执行国家环境保护政策较好的企业也尚未出台针对性、可操作性较强的经济扶持政策，这样一来，不仅不能有效地吸引污染物排放未达标企业加大环保投入，更加难以充分调动商业银行加大对辖区环保节能项目资金投入的积极性，导致宏观表现为绿色信贷比率依旧较低。政府部门应该采用多重政策结合的方式，以直接补贴和贴息补贴等为代表的财政和金融政策方式，增加商业银行及企业的经济利润；以表彰优秀商业银行及企业为代表的社会舆论效应，提升商业银行和企业的行业竞争力和影响力，支持商业银行和企业携手共同发展绿色信贷。

(二)企业需被强制要求披露环境信息

企业只有充分全面地提供包括二氧化碳及各种污染物排放量在内的有效数据作为企业环境信息的依据，商业银行才能由此判断企业是否正在进行绿色生产活动及其生产线绿化程度。这就意味着只有提供了有效的环境信息，才足以用在资本市场作为参考，便于将更多的资金调配给予绿色企业，相对减少投资到污染性企业之中。强制性环境信息披露可以帮助提高企业的社会责任意识，从而间接起到推动绿色投资的目的。目前，中国大陆的深交所、上交所已经出台了不少有关ESG 信息披露方面的通知或指引文件，但对许多上市企业来说还是以自愿披露的方式为主，所以导致实际上真正披露环境信息的上市企业仅达20%左右。在不久的将来，国内必然会通过修订相关的法律法规，逐步建立起信息披露的完整体系，强制要求上市公司和发行债券的企业公开环境信息。通过相关规定的确立，可以提供披露的内容及模板作为参考，明确相关信息，突出强调主要污染排放指标，按照类别细化并定量、定期分别公开数据内容。商业银行可根据诸多方面透明化的数据分析给予该企业的绿色贷款授信额度，将有效地降低其信贷风险，从而有效地提高商业银行的利润水平，进而企业和商业银行间将自发地形成一个良性的绿色信贷机制。

(三)银行需建立绿色担保机构

绿色信贷是道德责任和法律义务的统一体，道德责任和法律义务二者统一存在于银行绿色信贷的社会责任范畴之下，共同构成了一个完整的银行绿色信贷社会责任体系。既包括了银行按照社会公众的期望，以较高的道德标准履行与维护社会环境利益之责任，也包括法律所规定的银行必须承担的维护与增进社会环境利益之义务。银行按照相关法律法规制定的标准预防和治理环境污染，这是银行应该履行的法律义务；而银行比照环境保护相关法律法规的要求，选用更为严格的标准来预防和治理环境污染，充分体现了银行的道德责任。中国在2013年发生突发环境事件共712 起，近几年这一数据呈持续增长趋势。经过调查发现，绝大多数的环境事故都出现在中小型企业，这是因为一旦出现事故，企业便直接宣告倒闭，如此一来企业责任人将不再需要支付环境修复的成本，亦无法追究其责任。在未来可采取立法的形式，在环境高风险行业(比如冶炼、采矿等行业)内可由银行建立强制性的绿色保险制度，一旦企业出现事故，可追究银行连带的环境法律责任。于是，银行将积极参与到地方政府规划成立的专业性绿色贷款担保机构，共同出资建立一项绿色项目风险补偿基金，用于补偿部分绿色项目的损失并分担风险，支持绿色担保机构的有效运作。在双向责任下，促使银行在行业内有充足的竞争力，为了生存和发展下去，致力于推行绿色信贷政策的发展。