绿色金融政策对商业银行流动性囤积的影响

王远平,母从明,石佳欣

(1.山西财经大学 金融学院,太原 030006;2.湖南大学 金融与统计学院,长沙 410006;3.西南财经大学 金融学院,成都 611130)

我国明确提出2030年“碳达峰”和2060年“碳中和”的战略目标,作为双碳目标的重要依托,绿色金融将持续为“3060”目标的实现贡献金融助力。我国是全球范围内绿色金融政策体系建设的倡议者与生力军,绿色金融体系建设发轫于2015年中共中央国务院印发的《生态文明体制改革总体方案》,该方案正式提出绿色金融体系建设的总体目标,各级商业银行纷纷响应,建立银行内部绿色金融业务机制。随后几年,各项关于绿色金融政策体系建设的指导意见及绿色金融发展的规划应运而生,我国的绿色金融也逐渐步入稳定发展快车道。

绿色金融政策会作用于银行的资源配置,如商业银行考虑到绿色金融政策对其盈利能力产生的正向效应及绿色金融本身的公益属性,将减少对流动性资产的配置以增加信贷投放,从而加强商业银行流动性供给的核心功能;反之,商业银行也可能出于信息不对称、环保项目投资回收期长、风险管理等目的进行流动性囤积,从而缩小信贷规模、减少流动性供给,增加实体经济的流动性压力。绿色金融政策是否会影响我国商业银行的流动性囤积水平?其影响机理是什么?在发展绿色金融背景下,商业银行能否兼顾社会责任履行和流动性创造职能发挥?对于上述问题的研究不仅有利于探究绿色金融政策对我国商业银行流动性囤积行为的微观传导机制,丰富关于宏观绿色金融政策向商业银行微观行为传导的理论研究,同时对提高绿色金融政策的执行效率,实现绿色金融可持续发展,充分发挥金融服务实体经济的功能,具有极大参考价值。

本文选取85家中国商业银行2010—2021年的样本数据,利用倾向评分匹配-双重差分法(PSM-DID),分析绿色金融政策与商业银行流动性囤积之间的关系。在此基础上,引入市场势力作为中介变量,对绿色金融政策的中介作用机制进行检验。研究发现,商业银行有效实施绿色金融政策可以增强银行声誉,提升银行市场势力,从而对商业银行流动性囤积水平施加负向影响。本文的研究结论可以为商业银行着眼于金融服务实体经济、合理配置资源及优化流动性供给提供有效借鉴。

本文产生的创新和边际贡献如下:一是研究视角基于商业银行能否兼顾社会责任履行和流动性创造职能发挥,从绿色金融是否会削弱商业银行服务于实体经济功能的角度,探讨绿色金融对商业银行流动性囤积水平的影响;二是挖掘了绿色金融政策对商业银行流动性囤积的微观影响机理,发现市场势力在二者的关系中起到了桥梁纽带作用,深化了对绿色金融政策如何作用于商业银行流动性管理行为的理解;三是拓展了绿色金融政策与商业银行流动性囤积方面的研究。

一、文献回顾与研究假设

(一)文献回顾

已有关于绿色金融对商业银行微观行为影响的研究,主要聚焦于绿色金融对商业银行风险承担及经营绩效的影响;而关于流动性囤积的研究,则聚焦于流动性囤积的形成动因、演化进程、影响因素及产生的经济后果等方面。

1．绿色金融对商业银行微观行为的影响

作为我国碳达峰、碳中和的重要政策手段之一,绿色金融政策在协调“环境保护”与“经济可持续发展”之间发挥了重要作用。当前,学术界针对绿色金融对商业银行微观行为如何影响的探讨,主要围绕商业银行风险承担与商业银行经营绩效两方面展开。

绿色金融之于商业银行风险承担是喜是忧?目前学术界尚未达成一致,当前观点主要分为两大流派:一部分观点认为绿色金融政策的有效实施可以显著提高商业银行风险承担水平,增加商业银行的风险。［1］［2］另一部分观点则认为绿色金融政策的执行将在一定程度上降低商业银行的风险承担水平,如积极实施绿色信贷业务将通过“盈利”渠道及“风险”渠道负向作用于商业银行的风险承担水平［3］,绿色信贷规模的扩大能有效降低商业银行不良贷款率［4］。

对于绿色金融如何影响商业银行经营绩效,学者们的研究结论是不一致的。俞欢洋［5］发现由于股份制银行相较于国有银行具有固定成本高、抗风险能力较弱等特点,绿色信贷将负向作用于股份制银行的经营绩效。由于绿色业务的公益性与财务绩效滞后性,绿色信贷政策的实施无法及时对商业银行财务绩效产生正向推动作用［6］,绿色信贷政策对商业银行经营绩效的负向作用效果将逐年减弱［7］。也有部分学者认为绿色金融对商业银行经营绩效的影响是正向的。［8］

此外,还有学者研究了绿色金融对商业银行成本效率的影响,如丁宁等［9］发现绿色信贷政策对商业银行成本效率的净效应呈现倒U形,从长期来看,绿色信贷政策将正向作用于商业银行的成本效率。

2．商业银行的流动性囤积

流动性囤积现象最早出现于20世纪30年代末,危机发生时政府及相关监管机构要求银行按照存款比例增加准备金,而银行主动以超出法定准备金的数额增加自愿性储备。 近年来,国外学者对银行流动性囤积展开了较为丰富的研究,部分学者对流动性囤积产生的原因及其影响因素进行了深入研究,如Kang等［10］发现企业进行现金囤积的主要动因在于经济危机发生时的预防性动机及交易成本的高低,前者在规模较小的企业中占主导地位,后者在规模较大的企业中占主导地位。Dang &Nguyen［11］发现在不确定性面前银行倾向持有更高的流动性,且对于规模较小、风险较高、资本状况较差的银行来说,不确定性与流动性囤积之间的正相关关系更为显著。Littke &Busch［12］研究了银行总部的融资冲击是否会触发位于其他区域分支机构的流动性囤积行为。此外,影响商业银行流动性囤积的因素还包括经济政策不确定性［13］、经济增长率［14］、社会资本［15］等。

也有学者对流动性囤积造成的影响进行了研究,如Ma等［16］发现商业银行会通过缩短企业贷款年限和减少长期信贷投放两种渠道加剧上市公司投融资期限错配。

相较之下,国内文献对于流动性囤积行为的研究较少。万志宏和曾刚［17］发现银行出于交易对手风险、预防性动机及投机性动机进行流动性囤积,进而阻碍货币政策的流动性传导机制。晏俊和李虹含［18］发现银行流动性囤积行为将受到居民储蓄倾向、外汇占款的正向冲击与现金需求比例、宏观经济预警指数的反向冲击。项后军等［19］发现经济增速放缓将正向作用于商业银行的流动性囤积,与此同时银行竞争加剧能有效减缓该正向影响。

3.文献评述

首先,现有文献在探讨绿色金融对商业银行微观行为产生的影响时,主要集中于对经营绩效和风险承担方面的研究,而关于银行流动性囤积的分析则集中在形成原因、影响因素及造成的后果方面,鲜有研究将绿色金融政策与流动性囤积联立研究;其次,国内关于绿色金融与绿色信贷的实证研究集中于国有银行和大型股份制银行,而将城商行、农商行、中外合资银行纳入研究样本的分析很少;最后,现有研究银行流动性囤积的文献均从金融危机、经济增速、政策不确定性等因素出发,尚未与国家助力绿色金融建设赋能高质量发展的时代背景相结合。

(二)研究假设

随着国家对绿色金融政策的大力扶持,各级政府通过给予财政补贴、税收减免等多类鼓励措施积极响应,为增加与政府合作的可能性、更多地获得政府与人民银行的资金支持［20］,商业银行纷纷制定出台信贷支持、利率优惠等激励政策,向社会投放贷款利率远低于其他类型贷款利率水平的绿色信贷产品。商业银行积极开展绿色业务的行为向社会传达了其对绿色金融政策的支持,体现了自身注重环保的社会态度;同时,公众环保意识的提升使得市场主体也更期待与绿色声誉良好的商业银行展开合作,商业银行积极投放绿色信贷、主动承担社会责任的行为将为其赢得更多的绿色客户资源。［21］根据信号传递理论,银行在执行绿色金融政策过程中释放的绿色信息可以有效减少绿色投资者与商业银行之间的信息不对称,这对银行在降低筹资成本、缓解银行融资约束等方面大有裨益,提升了商业银行投放绿色信贷的主观能动性,为其高效率的流动性创造构建了良好的外部环境。［22］考虑到绿色信贷所引发的多类政策倾斜及社会正面反响,商业银行将不断扩大绿色信贷规模以抢占政策先机,实现活期存款等流动负债转向绿色信贷等非流动资产,银行内部流动性囤积也随之减少。

绿色转型背景下“两高一剩”企业面临的财务风险、经营风险等各类风险持续放大,贷款违约率也随之上升,并且绿色信贷政策要求商业银行在投放贷款时对环保企业予以倾斜,并限制对环境污染型企业的信贷投放规模,政策的执行使得商业银行的资金更多地流向环保型企业,抑制不良贷款率的攀升,资产质量获得显著提升,流动性短缺发生的可能性也随之下降。环保政策的指引为绿色新兴产业市场创造了巨大的发展空间,相关产业的绿色融资需求显著上升,为商业银行信贷业务发展带来了新的盈利机会,在提升银行财务绩效的同时有助于分散银行的经营风险,从而降低不良贷款率［23］,降低了商业银行由于担心交易对手风险而产生流动性囤积行为的可能性,使商业银行更有信心扩大信贷投放规模,充分释放流动性。

此外,绿色金融体系建设过程中,监管机构针对信息披露、风险控制、流程管理等内容进行了严格的规定,同时相关媒体关于商业银行绿色金融实施的报道也不断涌现。监管机构愈发严格的规定与社会媒体公开报道频率的上升提高了商业银行经营活动的透明性,敦促管理者投放贷款时选择更为合格的贷款人,进一步推动银行与公众之间形成友好合作关系,因此贷款投放率提高,商业银行囤积流动性的可能性也随之下降。

基于此,本文提出假设1。

H1:绿色金融政策对商业银行流动性囤积行为具有负向影响。

绿色金融政策如何作用于商业银行的市场势力?可以从经济环境、社会责任和差异化竞争三方面展开讨论。一是从经济环境视角切入:金融可持续发展理论认为金融资源属于稀缺性社会资源,可以对包括自然资源在内的一切资源进行配置。金融资源的合理配置有助于提高经济效率并降低金融资源天然的脆弱性,进而实现经济社会可持续发展。作为经济社会可持续发展的重要支撑,绿色金融政策在促进金融机构践行社会责任、协调金融活动与保护环境的过程中意义重大,所以绿色金融政策的有效执行有利于经济发展的良性循环,能够有效减少系统性风险、降低金融系统的脆弱性,从而在一定程度上改善商业银行所处的环境,提高其经营活动的稳定性。绿色金融政策的执行也在一定程度上强化了社会监督,遏制了一些银行在谋求自身利益的过程中忽视履行社会责任的投机行为,正是由于银行外部环境愈发规范公平,绿色项目资金投放才得以形成规模效应,助推银行核心竞争力的有效提升。［23］二是从社会责任视角切入:商业银行对于绿色金融政策的有效执行能够在树立银行良好形象的同时加深员工的荣誉感与认同感;商业银行积极开展资源节约型及环境友好型项目将产生客观的未来价值并为其建立良好的声誉,积极承担社会责任、执行公共政策的行为也将形成商业银行、政府、社会公众之间的良好合作关系。三是从差异化竞争视角切入:在低碳转型的大环境中,绿色金融体系顶层设计的逐步完善为商业银行未来发展创造了新的机遇,牢牢把握全新投资方向的商业银行将率先切入新兴产业市场,并加快推进绿色金融产品创新,以此拓展全新的客户群体以及资产负债的渠道,在当前同质化竞争严重的市场环境中形成差异化竞争优势。［24］由此可以推断,与未执行绿色金融政策的商业银行相比,有效实施相关政策的商业银行更容易实现稳健经营,通过形成品牌效应与产品差异化效果构建独特的竞争优势,以此提高商业银行的市场势力。

根据Keeley［25］的“特许权价值范式”可知:拥有较大市场势力的商业银行具有较小的风险,故其批发融资的成本相对较低。Cocco等［26］也指出某种程度上商业银行的市场势力与其议价能力呈正相关关系,即在市场中占据主导地位的商业银行进行融资时支付的利率更低。由此可知,当市场支配力较强时,商业银行进入融资市场面临的金融摩擦更小,从而能够获得更具优势的融资机会,故其可以承受较低的流动性持有。而商业银行一旦在融资市场上积聚了足够大的市场势力,就会希望通过利用低收益的资产流动性换取更高的预期资产回报,因此商业银行将更加积极地向高风险借款人提供贷款以提高贷款市场份额。总的来说,拥有较高市场势力的商业银行对流动性资产的投资较少,而对高风险、高收益资产的投资较多。

综上,绿色金融政策主要通过提升市场势力进而减少银行的流动性囤积,提出研究假设2。

H2:绿色金融政策通过市场势力传导机制对商业银行流动性囤积施加负向影响。

二、研究设计

(一)数据来源与样本选择

本文采用我国商业银行在2010年至2021年的微观面板数据作为研究样本,对样本进行初步数据清洗与处理:一是剔除存在大量缺失数据的样本,保留至少有6年及以上观测值的数据;二是对少量缺失数据进行线性插补;三是对数据整体进行1%的缩尾处理。通过初步处理,本文筛选出85家商业银行,依据PSM-DID方法的要求,按照各个商业银行是否在公开年报中有效披露绿色业务数据,将85家商业银行划分为26家实验组与59家对照组,其中实验组为有效披露绿色业务数据的商业银行,对照组为未披露绿色业务数据的商业银行。(1)限于篇幅,具体分类结果备索。本文所采用的数据来自于BankFocus数据库及手工整理。

(二)指标构建与变量说明

1．流动性囤积的构建

Berger等［13］提出一种更为全面科学的方式对流动性囤积进行测度:基于资产负债表及表外项目,按照流动性高低对资产端科目、负债端科目以及表外项目进行分组,根据是否有助于增加或减少商业银行的流动性囤积分别对上述科目设置权重为+0.5和-0.5,分别计算资产端流动性囤积、负债端流动性囤积及表外项目端流动性囤积,汇总结果即为商业银行的流动性囤积总量。银行可以通过持有现金、有价证券等流动性资产以及表外项目中与其拥有相似特征的衍生工具进行流动性囤积,同时可以通过吸收存款等方式增加流动性负债以囤积流动性,故将流动性资产、流动性负债及流动性表外项目的权重设置为+0.5,即每增加一单位该项目,银行则增加一单位流动性囤积;与之相反,银行也可以通过出售非流动资产(如各种类型的长期贷款)或者与之具有类似特征的表外项目(如贷款承诺及担保)囤积流动性,故将非流动性资产及非流动性表外项目的权重设置为-0.5,即每减少一单位该项目,银行则增加一单位流动性囤积;由于非流动性负债无法用于进行流动性囤积,故对流动性囤积进行测度时不考虑该项目。

本文参考Berger等［13］关于流动性囤积的构建方法,在此基础上结合我国会计准则及BankFocus数据库提供的科目内容对其原始科目进行适当改动,具体科目划分内容及权重如表1所示。

表1 流动性囤积科目划分

进行上述计算后,将各个流动性囤积指标除以总资产进行标准化处理,标准化处理后的结果即为本文所用的流动性囤积数据。

2．市场势力的构建

对市场势力进行测量时,不仅要考虑能够反映商业银行面临的竞争强度,而且要包含商业银行的内部微观信息及变化特征,因此,为了更全面地考察商业银行的微观竞争行为,本文借鉴杨天宇和钟宇平［27］、唐文进等［28］的研究方法,选取勒纳指数对商业银行的市场势力进行衡量(2)限于篇幅,具体计算过程备索。。

3．其他变量

考虑到商业银行针对盈利目标、经营状况、清偿能力、流动性水平等方面的要求,借鉴项后军等［19］、丁宁等［9］,确定了如下协变量及控制变量:贷款规模Loanri,t、非利息收入占比NIRi,t、拨备覆盖率LPRi,t、财务杠杆LEVi,t、平均资产收益率ROAAi,t、银行资本BankCapitali,t、流动水平LiquidityRatioi,t、存贷比例LDRi,t、银行规模InAssetsi,t及盈利能力ROAAavei,t。相关变量的符号表示与计算方法详见表2。

表2 变量的符号表示及计算方法

(三)实证模型构建

在使用双重差分法(DID)时,要求政策冲击是外生变量,而作为政府主导的绿色金融政策,却在一定程度上更符合市场化行为的特征,比如,当不同商业银行在所有权性质、资产规模、财务绩效等方面有所差异时,他们在政策执行与否、执行效率等方面也有所不同,譬如国有制银行代表了国家意志,在绿色金融政策颁布伊始便迅速落地相关要求。由此可见,影响绿色金融政策执行的因素同时也可能作用于被解释变量——流动性囤积,内生性的存在不容忽视。因此,本文在使用双重差分法对政策净效应进行估计之前,先行引入倾向评分匹配(PSM),尽可能地规避遗漏重要解释变量、样本选择偏差等原因造成的内生性问题。

实施PSM的具体思路为:本文选取贷款规模Loanri,t、非利息收入占比NIRi,t、拨备覆盖率LPRi,t、财务杠杆LEVi,t、平均资产收益率ROAAi,t为协变量;将有效披露绿色业务数据的商业银行及未对绿色业务进行有效披露的银行分别设置为实验组与对照组,具体包含26家实验组与59家对照组;由于实验组与对照组样本数量存在差距,故本文采用1∶2近邻匹配方法对实验组与对照组的整体数据进行可比性匹配。经过PSM处理后,我们发现实验组与对照组的特征指标相似且可比,大大降低了实验组与对照组之间的均值差异,满足DID要求的平行趋势原则;最后,删除未参与匹配的对照组与实验组,剩余样本即为下述进行DID时所需要的样本数据。

首先,建立双重差分模型(1),以检验绿色金融政策对商业银行流动性囤积的净影响。其中,LHi,t代表商业银行流动性囤积(包含LH_alli,t、LH_oni,t和LH_offi,t),Xi,t代表控制变量,μt为时间固定效应,ηi是个体固定效应,εi,t是随机误差项。对商业银行政策执行与否设置虚拟变量Treatedi,t,实验组Treatedi,t=1,对照组Treatedi,t=0。同时对政策出台时间设置虚拟变量Ti,t,绿色金融政策出台前Ti,t=0,绿色金融政策出台后Ti,t=1,由于正式提出绿色金融体系战略始于2015年,所以将绿色金融政策冲击时间设置在2015年,则t<2015时,Ti,t=0,t≥2015时,Ti,t=1。考虑到模型(1)中同时引入Ti,t与Treatedi,t会产生多重共线性问题,因此本文参考Beck等［29］的方法,不再引入Treatedi,t和Ti,t,仅对二者的交互项进行引入。

LHi,t=a0+a1Treatedi,t×Ti,t+ə1Xi,t+μt+ηi+εi,t

(1)

进一步,为了验证绿色金融政策是否会通过市场势力机制对流动性囤积产生影响,我们借鉴江艇［30］的做法建立如下模型。第一步,对交互项Treatedi,t×Ti,t与流动性囤积 LH_alli,t进行回归,以检验绿色金融政策的实施是否会对商业银行流动性囤积产生影响,如果产生影响,将会产生什么样的影响。

LH_alli,t=a0+a1Treatedi,t×Ti,t+ə1Xi,t+μt+ηi+εi,t

(2)

第二步,对交互项Treatedi,t×Ti,t与中介变量市场势力Lerneri,t进行回归,以检验绿色金融政策的实施是否会对市场势力产生影响,如果产生影响,将会产生什么样的影响。

Lerneri,t=β0+β1Treatedi,t×Ti,t+ə2Xi,t+μt+ηi+εi,t

(3)

如果模型(2)和模型(3)的DID系数a1和β1均显著不为0,则说明绿色金融政策会对市场势力和流动性囤积产生显著的直接影响效应,进一步,参照Bawazira等［31］、Berger等［13］和Nguyen等［32］的研究结论,商业银行的市场势力在很大程度上会影响商业银行的流动性囤积,则以上研究结果可以表明绿色金融政策会通过市场势力机制影响商业银行的流动性囤积行为。

(四)描述性统计

表3详细列出了变量的描述性统计结果,从各个变量的平均值、标准差、最小值及最大值可以看出变量数据分布较为离散,不同商业银行之间变量差异大,会出现样本选择偏差问题,需要进行倾向评分匹配来有效解决此问题。

表3 描述性统计结果

三、实证结果与分析

(一)数据初步分析

1.倾向评分匹配结果分析

本文使用1∶2近邻匹配法对实验组与对照组的整体数据进行匹配,匹配结果如表4所示,协变量匹配后的标准误差均大幅度下降且均小于20%;与此同时,上述协变量的t值均小于1.64。此外,从图1可以明显看出匹配后变量的标准差明显小于匹配前。综上可见,经过PSM后的样本数据组间差异显著缩小,符合平衡性条件,为后续DID构建坚实基础。

图1 匹配前后效果图

表4 PSM结果

2.平行趋势检验结果分析

DID的使用前提是满足平行趋势检验,本文以2010—2021年为检验区间,以2014年为基期。检验结果如图2所示,在90%的置信范围内,绿色金融政策发生前的回归结果均不显著,政策发生后的回归结果基本显著为负,这说明政策发生前对照组与实验组平行变化,样本通过平行趋势检验。

(二)绿色金融政策效应分析

绿色金融政策会对商业银行的流动性囤积产生影响吗?由表5可知,绿色金融政策对商业银行整体流动性囤积影响的净效应显著为负,即商业银行有效执行绿色金融政策将降低银行内部流动性囤积水平,H1得以验证。

表5 绿色金融政策对流动性囤积的净效应(3)表中括号内的数值为银行类别-年份层面的聚类标准误,***、** 和 * 分别表示在1%、5%和10%的显著性水平下拒绝系数不显著的假设,表明系数显著。

此外,我们可以观察到绿色金融政策对表内项目流动性囤积水平与表外项目流动性囤积水平的影响方向是不同的:同商业银行整体流动性囤积得出的结果一致,绿色金融政策的实施将负向作用于商业银行表内项目的流动性囤积,且其作用效果显著;而表外项目的流动性囤积却因绿色金融政策的执行获得了显著提升。在绿色金融政策实施背景下,商业银行面临绿色贷款项目预期收益不明朗、未来贷款需求超载等不确定情况,银行会通过减少担保、贷款承诺等类似表外项目,缓解绿色金融政策对商业银行造成的流动性压力。

(三)中介效应分析

进一步,绿色金融政策将如何作用于商业银行的流动性囤积呢?其具体作用机制是什么?以市场势力为中介变量的机制检验结果如表6所示,由第(2)列结果可以看出,在1%的显著性水平上DID的回归系数显著为正,说明绿色金融政策的实施将促进商业银行市场势力的提升。Bawazira等［31］发现以勒纳指数度量的市场势力可以显著促进银行资产端及负债端的流动性创造。在某种程度上,流动性囤积与流动性创造呈现负相关关系［13］,商业银行流动性创造的提升意味着其在资产端进行流动性囤积的可能性降低。Nguyen等［32］的研究表明,在经验阈值之外,市场势力的进一步增加与银行流动性呈现负相关关系,缺乏市场势力的银行在银行间市场扮演净贷款人角色,其所持有的流动性资产更多;反之,在市场中占主导力量的银行持有的流动性资产较少,为同业市场中的净借款人。从以上的实验结果中我们可以得出结论:以市场势力为中介变量的中介机制表现显著,即绿色金融政策的有效实施可以通过市场势力机制减少商业银行的流动性囤积水平,H2成立。

表6 市场势力中介机制检验结果(4)表中括号内的数值为银行类别-年份层面的聚类标准误,***、** 和 * 分别表示在1%、5%和10%的显著性水平下拒绝系数不显著的假设,表明系数显著。

(四)异质性分析

本文将样本数据中的商业银行按照所有权性质归类为国有制银行以及其他所有制银行,国有制银行包含央企国资控股银行和地方国有银行。具体回归结果如表7所示,绿色金融政策的执行对国有制银行的流动性囤积产生的净影响效应为-0.0443,并且在5%的显著性水平上显著,而绿色金融政策对其他所有制银行流动性囤积水平的影响效应不显著,二者的组间差异在1%的显著性水平上显著。该差异的产生原因可能在于:一方面,作为我国银行系统的中坚力量,国有制银行在金融服务实体经济、加快推进绿色金融系统建设以及货币政策执行方面肩负使命,需要源源不断地向实体经济输送流动性以激发经济活力,而非进行大量流动性囤积;另一方面,针对绿色金融政策执行产生的额外成本,如专业人才培养费用、ESG认证成本等,会对商业银行风险承担及盈利能力产生不利影响。与非国有制银行相比,国有制银行在执行绿色金融政策时受到的政府扶持力度更大,优惠政策更为倾斜,故其开展绿色金融业务的边际成本更低,相关财务绩效及风险承担受到的影响更小,在绿色贷款投放、内控制度设计等方面的深入程度远远超过非国有制银行。基于以上事实,国有制商业银行进行流动性囤积的预防动机明显低于其他所有制银行,因此在绿色金融实施过程中,国有制银行的流动性囤积水平会显著下降。

表7 异质性检验结果(5)表中括号内的数值为银行类别-年份层面的聚类标准误,***、** 和 * 分别表示在1%、5%和10%的显著性水平下拒绝系数不显著的假设,表明系数显著。

此外,本文还对绿色金融背景下商业银行流动性囤积的地区异质性展开了分析,结果如表8所示,东部地区绿色金融政策对流动性囤积产生的净影响效应为-0.035 3,在10%的显著性水平上显著,但绿色金融政策对中部地区和西部地区商业银行流动性囤积的影响不显著。这说明东部地区作为东西部协作与定点帮扶的排头兵,绿色发展优势明显,良好的绿色发展环境使得银行能够充分享由绿色金融所带来好处,因此,东部地区商业银行的绿色金融推进力度大,可持续性强,在流动性管理方面也更为主动,能够综合考量绿色金融带来的风险和收益。一方面,绿色金融收益能够抑制商业银行的流动性囤积行为;另一方面,绿色金融风险会驱动商业银行的流动性囤积预防动机。对东部地区商业银行来说,前者占优,从而降低其流动性囤积水平,以获得更大收益。绿色金融政策对中西部地区流动性囤积影响的净效应不显著,一方面可能是由于中、西部地区样本量较少;另一方面,尽管有“一带一路”、西部大开发、中部崛起等多重政策机遇,且中西部地区绿色金融需求大,但中西部地区高污染、高耗能、产能过剩行业相对集中,绿色发展优势还未能凸显,绿色金融的可持续性也有待深入挖掘。因此,中西部地区的商业银行的绿色金融实施广度和深度都远不及东部地区,可能未针对绿色金融业务开展积极有效的流动性管理,没有将对绿色金融风险控制和盈利提升纳入到流动性管理中,从而使绿色金融对其流动性囤积水平的影响不显著。

表8 稳健性检验(6)表中括号内的数值为银行类别-年份层面的聚类标准误,***、** 和 * 分别表示在1%、5%和10%的显著性水平下拒绝系数不显著的假设,表明系数显著。

(五)稳健性检验

1.反事实检验

固定效应只能固定无法观测且不随时间变化的变量,双重差分法过程中可能未考虑跟随时间变化的变量,并且由于控制变量的有限性,我们难以通过增加控制变量对其他所有可能造成实验结果偏差的因素进行控制,因而我们引入安慰剂检验。提前政策发生时间,将2011—2014年分别人为设定为实验组的政策发生年份,进而继续采用DID方法进行回归。从表8的回归结果可以看出,从2011年开始到2014年,交互项系数均不显著,这表明此前的2015年绿色金融政策实施产生的净效应结果合理可靠,安慰剂检验通过。

另外,本文将2015年之后可能执行绿色金融政策的59家潜在银行作为实验组进行相同回归。若所得结果与此前不同,则说明商业银行流动性囤积行为的变动是由绿色金融政策的执行引发的,而非未观测到的变量产生的结果。如表8所示,DID的回归结果显著为正,与前文基准回归的结果相悖,这表明前文的估计结果是稳健的,确实反映了绿色金融政策实施的影响效果。

2.更换PSM匹配方式

由于1:4近邻匹配在一般情况下可最小化均方误差,因此将前文的1:2近邻匹配调整为1:4近邻匹配进行回归。考虑到控制组个体较多等原因,本文继续引入半径匹配及核匹配,以检验绿色金融政策对流动性囤积的影响效应是否稳健。上述三种匹配方式在匹配后的标准误差均小于20%,匹配效果良好。重新匹配后的样本回归结果如表8所示,我们发现基于三种匹配方式的DID回归系数均显著为负,与前文的基准回归结果并无明显差异,进而有效支撑了本文的研究结论。

3.剔除样本观测值

本文将绿色金融体系战略的正式提出视作一项准自然实验,虽然银监会早在2012年就发布了《绿色信贷指引》,但2015年是正式提出绿色金融体系战略的起始年份,因此本文将政策冲击时间设置在2015年。考虑到实验组银行在2012年至2015年正式构建绿色金融的指导意见期间可能已经受到相关政策的影响,我们删除了2012—2014年的样本观测值,仍然按照模型(1)进行回归,得到如表9所示的检验结果,发现该结果与前文一致,有效支持了基准回归结果。

表9 稳健性检验(7)表中括号内的数值为银行类别-年份层面的聚类标准误,***、** 和 * 分别表示在1%、5%和10%的显著性水平下拒绝系数不显著的假设,表明系数显著。

4.控制变量滞后一期

本文将6个控制变量全部滞后一期,进一步按照模型(1)进行回归,以此避免双向固定效应可能导致的内生性问题。具体回归结果如表9所示,DID的回归系数依然显著为负,说明此前的研究结论具有可靠性。

四、结论与建议

(一)研究结果

近年来,虽然绿色金融逐渐引起业界和理论界的关注,但有关绿色金融政策是否会影响商业银行流动性囤积行为的研究还是空白。本文以我国85家商业银行2010—2021年的数据为研究样本,实证分析了绿色金融政策的实施对商业银行流动性囤积的影响及其中介传导机制。研究发现,商业银行有效实施绿色金融政策会对其流动性囤积施加负向影响,然而,由于绿色贷款项目预期收益不明朗、未来贷款需求超载等不确定性,出于对风险和流动性管理的考虑,商业银行会减少担保、贷款承诺等类似表外项目来囤积流动性。进一步,通过进行中介机制检验,验证了银行通过扩大商业银行的市场势力,进而对流动性囤积施加负向作用。所有制异质性检验结果表明,绿色金融对国有制银行流动性囤积产生了显著的负向影响效应,尽管绿色金融的项目风险可能会驱动商业银行的流动性囤积行为,但国有制银行的政策执行使命以及更为倾斜的优惠政策同频共振,其流动性囤积预防动机明显低于其他所有制类型的银行。本文同时进行了地区异质性检验,结果表明,东部地区绿色发展优势明显,商业银行在风险与收益的双重考量下,更倾向减少流动性囤积行为以提高自身收益,而绿色金融对中西部地区商业银行的流动性囤积水平影响并不显著,我们推断是由于中西部地区样本量有限以及产能过剩的历史原因,中西部地区商业银行的绿色金融实施程度不足,可能未能针对绿色金融业务进行及时有效的流动性管理。

(二)建议

商业银行参与绿色金融项目,不仅是其承担社会责任的表现,更是提升商业银行市场势力的有效渠道,从而进一步为减少银行内部流动性囤积、疏通货币政策渠道、实现金融服务实体经济做出贡献。有鉴于此,本文从政府及商业银行两个层面提出一些建议。

1.政府层面

第一,政府应加快完善相关条例并明确企业分类标准,确保商业银行精准识别环保企业与“两高一剩”企业,从而更高效率地引导资金的退出与流入。第二,政府应加速建立绿色支持优惠机制以鼓励商业银行对环保型企业予以贷款倾斜,如降低绿色信贷的风险权重以减小绿色业务开展过程中银行承受的资本压力。第三,监管部门应加快推进绿色业务监督管理方法的完善,确保商业银行开展绿色业务流程的合规性,从外部监督渠道提升商业银行绿色业务的可持续发展能力。第四,政府应出台相关政策加大对非国有制及中部地区商业银行的扶持力度,鼓励股份制银行、城商行、农商行等商业银行在明确自身定位的同时充分挖掘所在地域优势,补齐短板,加快绿色金融产品创新与多元化发展。

2.商业银行层面

第一,商业银行应出台新规以确保外部政策到内部治理的有效衔接,如设置优先受偿权以减轻由环保项目周期较长而引发的违约风险,提升相关资产质量。第二,健全银行内部风险管理机制,及时识别绿色金融产品可能由创新程度较高、技术尚未成熟等造成的各类风险。第三,重视对绿色业务人才的培养,并加大绿色金融产品的创新力度与研发力度,完善银行内部绿色业务考核机制,提升商业银行开展绿色业务的内在驱动力。