绿色信贷的决定因素及其对中国银行绩效的影响

原文作者 Wei Yin , Zheyi Zhu ,

Berna Kirkulak-Uludag , Yaping Zhu

单位 东南大学经济管理学院

迪夫大学卡迪夫商学院

土耳其伊兹密尔多库兹埃卢大学商学院

摘要：本文考察了绿色信贷比率(GCR)的决定因素，以及绿色信贷对中国银行盈利能力和信贷风险的影响。本研究使用2011年至2018年期间的银行层面数据，并应用广义矩法(GMM)。本文通过考察GCR的决定因素及其与银行盈利能力和信贷风险的关系，有助于理解中国的绿色信贷政策。我们的研究结果表明，大型盈利银行倾向于发放更多的绿色信贷。有趣的是，银行风险对GCR没有重大影响。换句话说，风险管理并不是银行发放绿色信贷的重大障碍。我们的研究结果表明，国有银行更有可能发放绿色信贷，这一结论得到了我们的支持，即中国对绿色信贷政策的果断态度是如此强烈，以至于银行的风险对于绿色信贷发放政策并不重要。此外，绿色贷款做法对这些银行的盈利能力和面临的风险有着重大影响。本文最引人注目的发现之一是，虽然绿色贷款提高了非国有银行的盈利能力并降低了其风险，但国有银行提供绿色信贷是以牺牲其盈利能力为代价的。这可以归因于中国政府雄心勃勃，希望推动国有银行在绿色贷款中发挥关键作用。

关键词：绿色信贷； 银行业绩； 中国银行；

引言

如今，没有人认真否认需要转向可持续经济，以促进可持续发展、消除贫困和改善福利，同时保持健康的生态系统。此外，可持续经济被认为是平衡经济增长和生活质量的关键（Basiago，1998 年；Chouinard 等人，2011 年；Blewit，2014 年））。在此背景下，绿色金融应运而生，通过绿色信贷提供更好的风险评估和更有效的资金分配给环保项目，从而补充可持续经济。然而，尽管全球对绿色金融的认识不断提高，但很少有国家能够监管支持绿色金融的金融机构。尽管许多人可能不知道，但中国在转变投资模式和绿化整个金融体系方面发挥了主导作用。

在过去的几十年里，中国已经转变为一个创业和工业强国，有时甚至不顾环境恶化。在中国污染天空的臭名昭著的背后，在过去十年中，中国在通过绿色金融体系建设可持续经济方面取得了巨大进展。与西方“自下而上”的做法不同，中国中央政府在实施可持续经济政策方面采取了果断措施，以维护国家内部稳定和国际地位。2007年，中国出台绿色信贷政策，鼓励金融机构（即银行）将信贷支持从重污染、高耗能行业转向符合环保法规的环保企业家和绿色项目。绿色信贷政策出台五年后，中国银监会发布了《绿色信贷指引》。这些指导方针积极促进银行业的环境、社会和治理 (ESG)，并强化了银行促进经济向绿色、低碳和循环模式转型的责任。白等人，2013；国际金融公司，2018 年）。在此背景下，主要商业银行须遵照中央政府及中国内地和香港证券交易所的号召，在定期 ESG 报告中提供环境披露，并参考可持续发展报告的做法。

在中国，银行根据政府政策在发行绿色债券和绿色信贷方面发挥着先锋作用。截至 2018 年底，中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%（中国人民银行，2019 年）。“五大” 1国有商业银行贡献了一半以上的比例，达4.25万亿元。“五巨头”银行的整体绿色信贷余额在 8 年期间大幅增加，数量翻了一番。这一增长表明，大型国有银行为响应国家支持的一揽子政策，对其绿色信贷业务和ESG活动做出了相当大的承诺。

金融机构和银行处于国民经济的前沿，银行体系风险增加可能对实体经济产生负面影响。先前的研究调查了中国绿色信贷政策的实施效果（Aizawa 和 Yang，2010；Zhang 等，2011）及其对债务融资成本（Liu 等，2019；Xu 和 Li，2020）和环境的影响。企业层面的投资（Liu et al., 2017）或不同能源密集型行业的系统效应（He et al., 2019）。然而，绿色信贷政策与银行之间的关系尚未得到广泛研究。

本文在三个方面对现有文献做出了贡献。首先，本研究通过考察中国绿色信贷政策的决定因素及其与银行盈利能力和信贷风险的关系，扩展了有限的文献。很少有研究考察中国绿色信贷政策与银行绩效之间的关系（Liu and Lin, 2014 ; Weber, 2017 ; Cui et al., 2018）。据作者所知，GCR 的决定因素及其与银行盈利能力和信用风险的关系尚未经过全面审查。本文试图填补这一空白，并更具体地探讨 GCR 的决定因素。其次，本研究首次运用GMM模型探讨了绿色信贷与银行信用风险的关系。GMM 模型的主要优点是 GMM 估计器在小样本偏差和精度方面显示出最好的特征。此外，很容易获得对未知形式的异方差性具有鲁棒性的参数估计（Blundell 等人，2000 年）。第三，本文使用了最新的数据，涵盖了 2011 年至 2018 年之间的年份。

我们的研究结果表明，尽管存在信用违约风险，但大型国有银行放贷的绿色信贷更多，而且它们在放贷方面非常雄心勃勃。国有银行的放贷行为符合中国向绿色经济转型的政策。这与Cui 等人的研究结果一致。(2018). 我们的研究结果进一步表明，政府的反污染投资对 GCR 产生了显着的负面影响。发生这种情况是因为当政府在改善环境方面投入更多资金时，银行提供绿色信贷的需求就会减少。此外，与国有银行不同的是，国内其他银行的GCRs能够提高盈利能力，降低信用违约风险。这一发现表明，在绿色信贷中采用市场驱动的方式可能有助于控制信用违约风险。

本文的其余部分如下进行。第2节提供了文献综述。第3节描述了数据和方法。第4节讨论实证结果。最后，第5节得出结论并提出若干政策含义。

文献评论

金融中介机构不太愿意采用社会和环境行为准则来筛选借款人的长期环境和社会 (Eamp;S) 风险，如果它们是按照强制性法规实施的，或者是利他的 ( Baron, 2001 ) 或道德上-动机，而不是如果他们自己的理由与这些行为准则一致。行为准则的采用可能直接受到金融中介机构的战略观点的推动，他们寻求长期业绩、生存能力和市场地位实力以实现竞争优势（Baron，2001 年；Porter 和 Kramer，2006 年；Benaboum 和 Tirole， 2010 年）。

许多研究都集中在采用和承诺背后的经济动机和基本原理，以及项目融资市场中 ESG 风险的不同自我监管行为准则（Wright 和 Rwabizambuga，2006 年；Chih 等人，2010 年；Wouml;rsdouml;rfer，2015 年）；康利和威廉姆斯，2011 年）。现有研究发现，金融机构的主要推动力主要是增强企业声誉利益和合法性（Wright and Rwabizambuga，2006），在银行市场竞争更加激烈时获得竞争优势（Chih et al.，2010），减轻各种形式的风险敞口和改善信用风险 ( Wouml;rsdouml;rfer, 2015)，并加强和平衡银行之间的竞争环境（Conley 和 Williams，2011 年）。

荟萃分析的研究表明，企业社会责任对财务业绩的影响虽小但具有积极影响，以会计利润和市场利润衡量（Orlitzky 等人，2003 年；Margolis 等人，2009 年））。然而，就银行业而言，越来越多的关于 ESG 维度与财务绩效之间联系的经验证据仍然模棱两可。与小型银行相比，大型银行具有更高的 ESG 优势和企业社会责任 (CSR) 问题（Cornett 等人，2016 年），以保护其声誉（Wright 和 Rwabizambuga，2006 年）。Scholtens 和 Dam (2007)发现赤道原则2(EP) 在声誉更高的大型银行中的采用率明显更高。此外，采用EP的银行资产规模较大，权益占总资产的比例较低。Wu and Shen (2013)强化了总资产越大、杠杆率和成本收入比越高、贷款损失准备金越高的银行倾向于从事更多的企业社会责任活动的证据。他们研究了企业社会责任对银行财务业绩的影响如何取决于他们的动机。以战略动机开展企业社会责任的银行在利润指标（资产回报率（ROA）和股本回报率（ROE））和盈利指标（净利息收入和非利息收入）方面似乎具有正回报。相比之下，企业社会责任与不良贷款呈负相关。艾森巴赫等人。(2014)研究了 2004 年至 2012 年期间金融机构的股票价格，并提供了 EP 适配器的正累积异常收益的证据，这符合声誉风险假设。手指等。(2018)访问并比较了发达国家和发展中国家在银行业采用 EP 对财务绩效的影响。他们的结果表明，采用 EP 与发达国家（发展中国家）融资活动的增加（减少）和利息收入的参与有关。因此，采用 EP 被认为是发展中国家银行的战略决策，但在发达国家却是一种“洗绿”形式。乔等人。(2015)调查了金融系列部门中从事企业环境责任的公司，以有效降低其环境成本并提高其财务业绩，以 ROA 衡量。根据地区和金融发展市场的成熟度，降低成本至少需要一到两年的时间才能提高公司的业绩。

智等人(2010)观察到，尽管 ROA 较差的大型金融公司从事更多的 CSR 活动，但企业财务绩效与 CSR 之间的关系并不显着。Scholtens 和 Dam (2007)得出结论，实施 EP 可能与更高的实际成本相关，因此 EP 签署者的平均资产回报率 (ROAA) 明显低于非适应者。EP 银行的动机是表明更高的企业社会责任政策和更强的环境管理实践，而不是为了装点门面和洗绿。Soana (2011)研究了意大利银行业的社会绩效和财务绩效之间的关系，没有发现具有统计学意义的联系。孔特雷拉斯等人。(2019)认为，当已经采用 EP 的人有同侪压力时，更有可能采用 EP 作为自愿行为准则。如果该自愿计划失败，则可以实施强制性监管。

中国的“绿色信贷”政策指导将 ESG 纳入国家和国际层面的金融政策和监管。2009 年至 2013 年间，中国商业银行在 Eamp;S 绩效方面取得了长足进步（Weber，2017 年）。鉴于可以通过自上而下的方法有效建立绿色融资体系（Ng，2018），绿色信贷政策是通过强制性法规将环境风险管理嵌入金融信贷风险评估的成功方法。它还可以作为银行最大限度地降低信用风险、实现更好的财务业绩和金融稳定性可持续性的实用工具（Aizawa 和 Yang，2010 年；Zhang 等人，2011 年；Pang 等人，2015 年））。此外，它可以为全行信贷结构调整创造机会（例如中国银行业和国际金融机构的可持续表现）。建立绿色信贷政策体系，强制披露银行业的 ESG 工作，同时呼吁银行业自律组织借鉴国际惯例，建立绿色评估机制（姚和 Zadek，2017 年）。因此，中国的银行对提高品牌认知度和提升声誉作为市场激励措施表现出更大的兴趣，而不是仅仅响应政策指令（Ho，2018）。

以往关于绿色信贷政策对中国银行业市场表现影响的研究有限。在他们的研究中，刘和林（2014）对位于中国长三角地区的 204 家商业银行分行进行了问卷调查。他们通过路径分析使用线性结构关系模型 (LISREL) 测试了外部压力与行为之间的关系。他们表示，中国商业银行参与环境风险管理的驱动性行为是以市场机会和绿色金融的竞争优势为导向的。韦伯 (2017)考察了中资银行可持续发展绩效与财务绩效之间的相互作用。他们应用面板回归分析，发现中资银行的财务绩效与可持续发展绩效之间存在正的循环因果关系。这一结果与中国贷款机构实施绿色信贷政策获得两个好处的制度理论相吻合：一是中资银行Eamp;S绩效提高，其总资产、净利润、ROA和ROE增加；其次，财务资源的松弛和资产的增加促进了 Eamp;S 绩效。该研究还指出，中国绿色信贷政策带来的制度压力对中国银行的环境和财务业绩都产生了积极影响。崔等人。(2018)调查了绿色信贷对 24 家中资银行 5 年不良贷款率的影响。他们使用两阶段最小二乘 (2SLS) 回归模型来解决工具变量的内生性问题。他们记录了绿色贷款比例高的银行与较低的不良贷款率呈正相关。他们的研究结果表明，实施绿色信贷政策显着降低了信贷风险。

方法和数据

方法

本文使用 GMM 估计结构方程。GMM是一种基于模型实际参数满足一定矩条件的参数估计方法。在该方法的随机抽样中，在不知道分布的情况下，利用样本矩构造方程（包括整体的未知参数），利用这些方程得到整体的未知参数。

GMM 估计器在渐近上比其他估计器（例如 2SLS 和 3SLS）更有效。GMM模型更容易实现并且在异方差下具有鲁棒性，并且它没有关于交叉方程误差相关性或同方差性的先验假设。特别是，GMM 估计器在有限样本中表现良好。通常，GMM 估计器可以提高精度并减少有限样本偏差（Blundell 等人，2000 年；Baum 等人，2003 年）。

结构方程可以写成 M 线性方程（见方程 1）：

其中y im表示内生变量；表示解释变量矩阵，其长度为第m个方程中解释变量的个数（分别为m = 1, 2, 3）；是参数矩阵；u im是残差项。Z 表示1lowast;L的工具变量向量，我们将其转化为矩阵表达式，如公式 2所示：

按照这种方法，基准经验联立方程组设置如下：

在式（9）、（10）、（11）中，GCR代表各银行的绿色信贷贷款比率，以银行绿色信贷贷款额占贷款总额的比例来衡量。ROE是股本回报率，代表一家银行的盈利水平。Z 表示 Z 分数，它是衡量银行金融稳定性的一种广泛使用的指标（例如Boyd 和 DeNicolo，2005 年；Laeven 和 Levine，2008 年；Berger 和 Bouwman，2013 年）。Z 值越高，银行的风险就越低。对于银行的特征变量，SIZE

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