利率市场化背景下绿色信贷对银行经营风险的影响

吴良海（教授/博士） 卫苗苗 杨露 （安徽工业大学商学院 安徽马鞍山 243032）

一、引言

党的十九届五中全会再次明确指出，要以绿色文明的方式推动我国经济的发展，促进经济社会全方位绿色转型，政府也不遗余力地加速推进绿色经济建设和发展。银行绿色信贷业务不仅是直接构成我国现代绿色金融体系各关键环节的重要组成部分，更是加快实现我国国民经济健康稳定发展的重要支柱。2007年首次提出绿色信贷的概念，2012年中国银监会发布《绿色信贷指引》，进一步推动我国绿色信贷政策的实施，这一政策有助于缓解我国经济发展与资源环境二者间矛盾，实现节能减排目标和转变经济增长方式。然而，目前我国绿色信贷业务还未能发展到成熟阶段，尚未形成健全的监督管理机制，大多数银行开展绿色信贷业务主要是为了完成国家强制要求的任务指标，其主观能动性较低，绿色信贷规模的增长量也并未高于其他信贷规模增长量。由此，银行经营绿色信贷及其风险问题便成为当前迫切需要研究的问题。

随着我国金融机构贷款利率的全面放开以及不再对我国银行的利率浮动设置上限这一系列措施的实行，在调节资源配置效率、扩大企业规模的同时也带动市场利率的波动，增加了银行的经营风险。基于这种利率市场化形势，本文研究其是否对绿色信贷与银行经营风险产生影响。

本文主要贡献在于：第一，丰富了绿色信贷与银行经营风险两者关系研究的相关文献。目前，银行与绿色信贷相关的研究多集中在盈利能力的影响上，对绿色信贷影响银行经营风险的研究相对较少，样本也仅为18家商业银行，本文选取了36家上市银行作为研究对象；第二，运用主成分分析法量化经营风险，丰富了现有关于商业银行经营风险的理论研究；第三，将利率市场化改革、绿色信贷业务及银行经营风险放在同一个模型中进行实证研究，分析随着利率市场化改革的加快，绿色信贷对银行经营风险的影响，并提出相应对策与建议。

二、理论分析与研究假设

当银行给高污染高能耗行业提供贷款时，高污染高能耗企业就会扩大生产规模，进而会对环境产生间接危害。走绿色发展道路是经济发展必然之路，因此要推动绿色财税和绿色金融的协同发展，因而以银行为主的金融机构为了满足国家环保部门的要求，对生态破坏型企业进行贷款严格限制而向生态保护型企业提供信贷支持。目前，我国的绿色信贷业务主要集中在两大方面，一是对节能环保产业等环境友好型产业实施优惠贷款利率支持，对生态环境保护型企业实施宽松贷款政策，扶持高科技环保企业；二是对“两高一剩”企业实行一系列贷款惩罚性措施，遏制高污染、高能耗企业的发展。因国家环境保护法律法规的收紧、企业环境保护社会责任的缺乏、银行识别环境风险的能力不足等原因银行面临经营风险，一些学者选用信用风险代表整个商业银行的经营风险，但是在研究绿色信贷与经营风险的关系中，市场风险、流动性风险、操作风险也是银行经营过程中面临的主要风险，因而本文定义银行经营风险是在其经营过程中受到多重因素影响而造成损失的一种综合性风险，并从外部效应理论、信息不对称理论、全面风险管理理论和赤道原则理论，研究绿色信贷对银行经营风险的影响机理。

外部效应理论是指在市场交易机制中经济主体的活动会对他人产生影响，其本质则是个人边际收益与社会边际收益的不对等，如市场交易中出现外部效应，则说明市场交易机制中存在非效率的一面，这时候单纯靠市场交易竞争机制无法解决外部效应，需要政府的强力干预才能实现社会资源的最优配置。银行发展绿色信贷业务可以通过政府绿色补偿和企业绿色可持续性使得经济效益得到保证，实现商业银行安全稳定发展。银行通过绿色信贷也可以平衡政府与企业的利益关系，实现自我的可持续发展。这时候，国家推出绿色信贷相当于一种对企业的另类税收，使得环境污染大的企业贷款资金成本加大，也可以倒逼环境破坏型企业向环境友好型企业转变，因此，国家通过绿色信贷这一政策可以促使社会资金合理化配置，促进社会更加公平，解决企业内部效应的污染问题，同时通过绿色信贷更加科学地向企业投放资金，也能够降低银行的经营风险。

信息不对称理论是指在市场交易机制中存在不完全性，买卖双方之间往往存在市场信息差，该理论认为当交易主体充分掌握市场信息时就会占据交易的优势地位，获得交易主动权，同时，可以向掌握不充分市场信息的交易主体获取利益，而掌握不充分市场信息的交易主体也会积极向另一方获取信息，这便产生了在市场交易中的逆向选择和道德风险。绿色信贷由于有更加严格的环保信息监督机制，不仅使得企业前期无法粉饰自己的环保信息，也使得后期不按绿色信贷标准执行的违约成本大幅加大，因而在一定程度上可以反向督促企业严格按照绿色信贷标准执行，减少银行与企业之间的信息不对称性，降低银行在经营过程中面临的风险。

全面风险管理是指企业为了达到其总体的经营目标而对企业进行风险管理防范所需要的各个环节实施风险管理防范工作。当今社会，全面风险管理已成为银行发展的重要基础，是银行开展各项业务的前提，在银行经营过程中进行的全面风险管理主要包括信用风险管理、市场风险管理、操作风险管理和流动性风险管理，这些风险极易形成交叉关系，最终演变为系统性风险，因此必须进行全面管理。绿色信贷由于对企业有着更严格的审查机制，特别是对环境与社会风险有着严格的标准限制，因此，满足绿色信贷要求的主体往往是信誉优良的大型优质企业，银行提高绿色信贷的规模，不仅有利于重塑自身的全面风险管理流程，降低经营风险，也有利于将来银行提高自身的市场竞争力。

赤道原则是用以衡量贷款项目环境与社会风险标准的金融环境标准。该指标主要应用于判断、评估和管理商业银行贷款工作过程中出现的环境与社会风险。该准则要求银行向企业审批贷款时要全面评估企业对环境的影响，不符合环境标准的项目一律不予放款，赤道原则的出现使得银行第一次能够将贷款主体中的各种社会与环境风险因素进行具体量化，为银行在评估贷款主体的环境与其他社会风险时提供了操作性准则指引。

引入绿色信贷有助于银行管理信贷的环境和社会风险，帮助商业银行摆脱坏账和死账的困扰。银行利用自身存贷款业务的优势对企业进行绿色引导发展，能够促进企业对可持续发展的认识，增强自身经营的可持续性，进而降低商业银行的不良贷款率。

基于此，本文提出假设1：

H1：实行绿色信贷对银行经营风险具有显著降低作用，即绿色信贷实施规模越大经营风险越低。

早期的研究结果表明，金融机构随着利率市场化的实行可以获得依据自身资金状况以及市场变化而对利率进行调整的自主权和空间，以市场为导向，减少了国家对利率的监管与调控，银行可以根据自身的经营管理需求创建市场利率的调控新体系，成为市场利率的决定主体，发挥市场的作用提高资源配置效率，降低金融机构技术研发成本，从而推动经济的整体增长，通过影响市场结构带动了区域经济发展，缩小收入分配差距。在实行利率市场化的初期，利率的上调会引起国家GDP的增长，提高社会生产要素。当金融环境较宽松时，银行应对市场利率升高带来的负面影响的能力较好。与此同时，也带来了风险。

利率市场化作为金融改革中的一个战略性改变，随着其不断的推进，银行之间的竞争加剧，银行为提高竞争力由单一依赖存贷利差的经营方式转变为大力开展中间业务和信贷产品。银行在发展中间业务的同时，若忽略中间业务收入的来源，则会增大银行风险。利率市场化主要通过三种路径影响我国银行信贷风险。第一，竞争效应路径。市场竞争会削弱银行资金垄断的能力、减少银行利润率，从而迫使银行铤而走险，倾向于高风险资产，增加信贷风险。第二，利差效应路径。在利率市场化背景下，银行存贷款利差在波动中以整体趋势减少。而存贷款利差是银行获取收益的重要来源。银行便会不断增加信贷总额维持原有收入，过度的贷款增长则会引起银行信贷风险。此外，利率市场化使利率有所上升，加大企业融资成本，增加信贷风险。第三，利率波动效应路径。由于利率的放开，银行拥有更多利率自主定价权，银行不良贷款率提高和坏账增多，银行缺少政府的监控其破产可能性增大，信贷风险加剧。这就迫使银行进行业务模式的转换，但是金融的创新和业务的发展都不是一蹴而就的，就目前情况而言，仍有很多银行绿色信贷产品不够完善，且发展进程短暂。

基于此，本文提出以下假设：

H2：利率市场化的推进会弱化绿色信贷对银行经营风险的降低效果。

三、研究设计

（一）关键变量测量。

1.绿色信贷的衡量。本文从各大银行在社会责任报告中披露的信息中选择2007—2019年的绿色信贷余额的对数作为核心解释变量。

2.银行经营风险的衡量。由于经营风险难以用一个数值或某种行为来简单定义或研究，它被分为几项指标，且每项指标受到多个因素影响，所以本文参考银行风险监管核心指标的规定，通过主成分分析法使用经营风险的综合得分来代表银行经营风险，对所选的样本数据进行统计分析，藉以评估商业银行的综合经营风险状况。

本文采用STATA 15首先收集七个代理变量数据（包括总资产收益率、流动性比率、不良贷款率、资本充足率、营收增长率、成本收入比和权益乘数）进行主成分的适用性分析，表1是对数据进行标准化处理后再进行KMO检验和Bartlet球形检验的结果。KMO检验和Bartlet球形检验主要是为了分析主成分分析法的适用性。由表1可知，KMO检验值为0.642，基本符合主成分分析的要求；同时，Bartlet球形检验的近似卡方值为396.930，自由度为21，显著性为0，小于0.05，说明变量间的相关性较好。综上可以得出本文选取的初始代理变量数据是适合做主成分分析。

表1 KMO与Bartlett球形检验

（1）方差贡献度。本文进一步选择上述代理变量进行主成分分析，表2为变量进行主成分分析后的方差贡献度情况，从中可以发现，前五大主成分包含了所有变量90.11%的信息，可以很好地代替原有的变量信息，因此本文选择前五大主成分来计算银行经营风险。

表2 方差贡献度

（2）载荷矩阵。表3进一步给出了前五大主成分的载荷矩阵结果，通过载荷矩阵进一步计算前五大主成分的得分情况，第一至第五大主成分测算得分的一般表达式如下：

表3 载荷矩阵

F1=0.0893×总资产收益率-0.3459×流动性比率-0.4011×不良贷款率-0.484×资本充足率+0.2769×营收增长率+0.3476×成本收入比+0.5289×权益乘数

F2=-0.6706×总资产收益率+0.2121×流动性比率+0.3238×不良贷款率-0.1448×资本充足率-0.3408×营收增长率+0.449×成本收入比+0.2484×权益乘数

F3=-0.1815×总资产收益率+0.6778×流动性比率-0.2052×不良贷款率+0.1237×资本充足率+0.6648×营收增长率+0.0864×成本收入比+0.0267×权益乘数

F4=0.0142×总资产收益率-0.1002×流动性比率-0.5127×不良贷款率+0.6201×资本充足率-0.2313×营收增长率+0.5254×成本收入比-0.1133×权益乘数

F5=0.0083×总资产收益率-0.4205×流动性比率+0.5397×不良贷款率+0.1797×资本充足率+0.5206×营收增长率+0.4105×成本收入比-0.245×权益乘数

（3）测算银行经营风险（Risk）。本文在测算得到前五大主成分得分的基础上，对五个主成分得分进行权重赋值，每个主成分的权重均是由主成分对应的单个方差贡献度与前五大主成分对应的累计方差贡献度的比值来进行衡量。通过对前五大主成分进行加权赋值后加总，最终得到综合得分情况，具体的加权赋值加总表达式如下：

3.利率市场化的衡量。在利率市场化指数权重的确定方面，目前存在多种测量方面，本文所选取的利率市场化测度是采用一年期存款利率与贷款利率之差指标衡量。

（二）模型设计。

为检验假设1，本文构建模型一，研究绿色信贷与银行经营风险的关系：

为检验假设2，本文构建模型二，研究利率市场化、绿色信贷与银行经营风险的关系：

表4 变量定义与测量方法

（三）数据来源与样本选择。本文以2007—2019年36家公布绿色信贷数据的商业银行作为研究对象，主要数据来源于CSMAR数据库和WIND数据库，数据经过选择整理后，运用因子分析法，借助STATA 15数据分析软件对本文选取指标进行数据分析，为了避免异常值对结果产生影响，本文对所有连续变量进行了5%缩尾处理。

四、实证结果及分析

（一）回归变量的描述性统计（详见表5）。

表5 描述性统计

（二）主要变量相关系数分析。表6是变量的相关系数分析表，从被解释变量Risk和解释变量GC的相关系数可以发现，相关系数为负数，说明存在一定负向相关性；从解释变量MKT的相关系数可以发现，相关系数为正数，说明存在一定正向相关性。从解释变量和控制变量之间的相关系数可以发现，相关系数绝对值均较小，但是也存在相关系数绝对值大于0.8的情况，因此初步不能判断变量之间是否存在多重共线性问题。

表6 相关系数分析

（三）多重共线性检验。相关系数分析不能判断本文选择的变量是否存在多重共线性问题，本文进一步计算变量的方差膨胀因子值来最终判断变量之间是否存在多重共线性问题，表7为变量的方差膨胀因子值情况，从中可以发现RGDP的方差膨胀因子最大值为3.01，GC的方差膨胀因子最小值为1.22，且变量的平均方差膨胀因子值为1.81，均小于计量的临界值10，因此通过计算变量的方差膨胀因子可以最终判定变量之间不存在多重共线性问题。

表7 方差膨胀因子

（四）F检验、Hausman检验和LM检验。本文进一步通过F检验、Hausman检验和LM检验来判断本文模型的最优模型选择，表8为两个模型各个检验结果，两个模型的F检验的检验值对应的P值均小于0.05，说明拒绝了F检验原假设，也就是表明固定效应模型优于混合OLS模型；两个模型的Hausman检验的检验值对应的P值均小于0.05，说明拒绝了Hausman检验原假设，也就是表明固定效应模型优于随机效应模型；两个模型的LM检验的检验值对应的P值均小于0.05，说明拒绝了LM检验原假设，也就是表明随机效应模型优于混合OLS模型。从两个模型的各个检验结果可以发现，两个模型的最优模型均为固定效应模型。

表8 F检验、Hausman检验和LM检验

（五）多元回归分析。表9是模型的基准回归结果，列（1）是绿色信贷与银行经营风险的回归结果，列（2）是利率市场化、绿色信贷与银行经营风险的回归结果。从列（1）可以明显发现，GC的系数显著为负，说明绿色信贷对银行经营风险有显著的负向抑制作用，假设1得证。从列（2）可以明显发现，GC_MKT的系数显著为负数，说明利率市场化存在反向调节作用，说明利率市场化的推进会弱化绿色信贷对银行经营风险的降低效果，假设2得证。

表9 多元回归结果

五、稳健性检验

（一）滞后效应。本文进一步考虑到绿色信贷和市场化对银行经营风险的影响存在滞后性，因此选择滞后一期的绿色信贷和滞后一期市场化进行回归，来检验模型的稳健性。表10列（1）是滞后效应的稳健性回归结果，从结果可以发现，滞后一期的绿色信贷系数显著为负数，这和前文的基准回归结果一致，说明模型稳健有效。

（二）替换模型。本文进一步选择随机效应模型来替换固定效应模型进行稳健性检验。表10列（2）是替换模型的稳健性回归结果，从结果可以发现，绿色信贷系数显著为负数，这和前文的基准回归结果一致，说明模型稳健有效。

表10 稳健性检验回归结果

六、进一步研究

（一）基于银行规模的异质性分析。进一步按照银行规模的中位数将样本划分为大规模银行和小规模银行，并进行异质性分析比较作用效果的差异性，表11为规模异质性的具体结果。从回归结果可以发现，大规模银行的绿色信贷对银行经营风险的负向作用更显著，利率市场化对银行经营风险正向作用更明显。

表11 规模异质性回归

（二）基于银行性质的异质性分析。将36家上市银行按照性质分为国有商业银行、全国股份制商业银行和区域性商业银行，检验绿色信贷对银行经营风险的影响，从表12回归结果我们可以发现，与其他两种类型的商业银行相比，绿色信贷对国有大型银行具有更显著的风险降低作用。这是因为国有大型商业银行的贷款发放规模远高于其他类型银行，从而降低了经营绿色信贷时所需投入的成本占比，提高了绿色信贷的边际产出，因此具有更显著的风险控制效果；另一方面，与其他类型的银行相比，国有大型银行整体规模实力较强，因而能以更低的成本、更小的风险获得优质的客户，为降低绿色信贷业务的整体风险奠定了基础。同时，国有大型银行的人才储备更全面，与绿色信贷相关的人才更多，因而在经营绿色信贷时专业化程度更高，有效地降低了业务风险。

表12 不同类型银行对绿色信贷与经营风险关系的异质性影响

七、研究结论与政策建议

本文选取36家上市银行2007—2019年度数据作为研究样本，采用主成分分析法实证检验利率市场化、绿色信贷与银行经营风险三者之间的关系，研究结果表明：（1）绿色信贷显著降低了银行经营风险；（2）利率市场化显著弱化了绿色信贷降低银行经营风险的功效；（3）相较于小规模银行，绿色信贷对银行经营风险的影响，以及利率市场化的反向调节作用在大规模银行中更为显著；（4）相较于全国股份制商业银行和区域性商业银行，绿色信贷对国有大型银行具有更为显著的风险降低作用。

基于以上结论，本文提出以下进一步推动我国绿色信贷发展、降低银行经营风险的建议。第一，商业银行应重视绿色信贷的发展，这不仅是银行自身改革的重要方向，也是提升我国环境保护质量的重要法宝； 第二，在利率市场化的背景下，银行要重视利率风险，亟需依靠财务管理的智能化转型提升核心竞争力，并加强风险防范意识，完善风险管理机制，我国的银行发展要朝着多元化方向进行，不断创新，统筹兼顾传统业务和多元化业务，通过开展绿色信贷业务抑制利率放开带来的竞争风险；第三，提高绿色信贷业务经营风险管理能力，降低商业银行开展绿色信贷项目的调查成本，促进银行间绿色信贷信息共享，缓解商业银行因信息不对称而形成的经营风险；第四，政府应帮扶绿色产业成长，为环保创新企业成立第三方风险基金，出台创新激励政策，鼓励银行提高绿色信贷投放比例。