【绿色信贷对商业银行盈利能力的影响实证探究（论文）15000字】

目录摘要在传统的工业化道路中，由于过度集中于经济的发展速度上，常常忽略资源的有效利用和环境的保护，产生了大量的资源浪费，带来了严重的环境污染。然而当今各国工业化发展的现状表明，保护生态环境和发展生产力是相辅相成的，追求高质量的经济发展，就必然不能忽视环境的保护。而商业银行作为金融市场中十分活跃的一个主体，能够在一定程度上支持实体经济的发展、引导实体经济的发展和转型升级。通过施行“绿色信贷”的政策，商业银行可以将资金有目的从高耗能、高污染的企业转移到达到环保要求的环保产业上，从而有力的引导传统产业的转型升级。同时，在当前银行业全球性竞争日益激烈，传统商业银行业务盈利能力不强的问题凸显。发展“绿色信贷”业务，是商业银行在困局中开拓新局，提升自己盈利能力，实现自身收入结构升级的一个重要机遇。本文首先归纳了绿色信贷相关理论；其次探讨了商业银行的盈利能力的影响构成上，接着分析了绿色信贷通过怎样的方式与机制对商业银行盈利能力产生影响；进一步分析了我国绿色信贷的发展现状，以及在经济金融运行中所面临的阻碍和所产生的隐患。在此基础上，构建实证模型并对其进行检验；最后基于实证分析结论，从四个方面提出了针对性建议。关键词：绿色信贷；商业银行；盈利能力绿色信贷对商业银行盈利能力的影响研究在中国经济发展由粗放式经营转变到高质量发展的现状下。绿色生产的重要性和效果也日益突出。绿色信贷是以金融促进经济绿色生产的重要手段。推行绿色信贷政策不仅对于支持我国经济可持续发展具有重要意义，对于商业银行本身也是一次在新时代发展转型的重要机会。本文试图探明绿色信贷对我国商业银行盈利能力所造成的影响，在得出分析结论的基础上，结合我国绿色信贷实践，提出合理可行的建议。绪论本章主要说明选题的背景，研究本课题的必要性和重要性，并给出一定的个人在组织文章上的思路，和实际写作时运用的可使文章更严谨的方法。（一）选题背景与意义1.选题背景粗放型经济是历史上一段时期各工业国家普遍采取过的一种经济发展方式。然而这种方式耗能大、效率低，对环境造成的危害很大。虽然能在短期内实现经济的高速增长，但在长期内没有办法持续发展。牺牲生态环境来发展生产力，是拆东墙补西墙的短视行为。作为现代经济的核心，金融对支持和引导经济的发展有不可忽视的作用。2007年，有关于降低信贷风险和落实环保政策法规的文件陆续发布，为绿色信贷在我国的出现拉开了帷幕。中国银行和交通银行等五家大型国有银行率先支持绿色信贷政策，为其他商业银行开展绿色信贷业务做出了表率，并提供了宝贵的经验借鉴。到2021年，我国绿色金融得到了更大程度的政策倾斜。中央财经委员会提出要“积极发展绿色金融”。央行工作会认为完善绿色金融政策的框架，建立高效的激励和约束机制，是2021年央行开展工作的一个重点任务。银保监会也表示，将积极支持绿色信贷和绿色信托等绿色金融工具的发展。2.研究意义截至2020年末，包括中国农业银行、中国银行在内的国内二十多家主要银行累计的绿色信贷余额已经突破了11万亿元大关数据来源于银保监会2021年发布的数据。。但是，这个数字相比于2020年2020末各金融机构达到的，172.75万亿元的人民币信贷余额数据来源于银保监会2021年发布的数据。数据来源于人民银行发布的《2020年金融机构贷款投向统计报告》。国内绿色信贷相较于国外发达国家，起步较晚，专业人才不足，绿色信贷理论知识的科研领域还没有充分的被探索。绿色信贷之所以对商业银行来说是一次需要重点把握的机遇，一方面是为了顺应当前中国经济可持续发展的形势。另一方面也体现了商业银行作为特殊“企业”的社会责任。同时，在银行业竞争日趋激烈的当下，传统银行业务走向衰落，银行盈利能力不足的问题日益凸显。发展绿色信贷业务，无疑对商业银行的转型升级和盈利能力的提高具有重要的意义。（二）文献综述1.国外文献综述国外专家对于绿色信贷的研究，尤其重视商业银行推行绿色信贷政策对环境产生的影响，认为承担起一定的生态保护的责任，是企业正常经营活动中一项不可推卸的义务。BertScholtens（2007）认为持续的推行绿色信贷政策能在长期内给银行带来良好的声誉效应，由此带来的收益足以弥补前期推行绿色信贷政策所产生的成本LammertjanDam,BertScholtens.EnvironmentalregulationandMNEslocation:DoesCSRmatter?[J].EcologicalEconomics,2007,67(1).；E.J.Cilliers等2011年提出，绿色信贷工具为促进城市绿地的发展提供了新的思路，可以有效实现经济发展和生态发展的协同效应，强调环境问题在未来规划过程中将发挥更大的作用[16]E.J.Cilliers,E.Diemont,D.J.Stobbelaar,W.Timmermans.Sustainablegreenurbanplanning:theGreenCreditTool[J].JournalofPlaceManagementandDevelopment,2010,3(1).；FarhadTaghizadeh-Hesary（2019）等提出，建立绿色信贷担保计划，可以将原先由绿色能源供应溢出效应产生的一部分税收返还给投资者。既能够降低绿色金融的风险，又可以提高绿色能源项目的回报率[17]FarhadTaghizadeh-Hesary,NaoyukiYoshino.Thewaytoinduceprivateparticipationingreenfinanceandinvestment[J].FinanceResearchLetters,2019,31.LammertjanDam,BertScholtens.EnvironmentalregulationandMNEslocation:DoesCSRmatter?[J].EcologicalEconomics,2007,67(1).[16]E.J.Cilliers,E.Diemont,D.J.Stobbelaar,W.Timmermans.Sustainablegreenurbanplanning:theGreenCreditTool[J].JournalofPlaceManagementandDevelopment,2010,3(1).[17]FarhadTaghizadeh-Hesary,NaoyukiYoshino.Thewaytoinduceprivateparticipationingreenfinanceandinvestment[J].FinanceResearchLetters,2019,31.NadaA.Nabeeh,MohamedAbdel-Basset,GawaherSoliman.Amodelforevaluatinggreencreditratinganditsimpactonsustainabilityperformance[J].JournalofCleanerProduction,2021,280(Pt1).2.国内文献综述国内对绿色信贷的研究主要解决的问题是为什么发展绿色信贷在我国是必要的且重要的，注重考察绿色信贷在实践中所产生的效果，并对我国绿色信贷发展中面临的问题和挑战提出针对性建议。这些研究涵盖绿色信贷的各个方面，注重实用性，对我国绿色信贷的发展具有很大的指导意义。赵奇（2013）针对国内绿色信贷立法上存在的缺陷，提出了统一立法标准，建立奖惩机制的意见赵奇.绿色信贷制度法律问题初探[D].复旦大学,2013.；郭晓芳（2014）表示，绿色信贷政策在我国初期发展面临的困难，是由多方因素引起的，包括但不限于企业主动申请绿色信贷的意愿低、银行在执行绿色信贷政策的力度不够、政府的法规政策不够完善等因素郭晓芳.我国绿色信贷推进机制研究[D].赵奇.绿色信贷制度法律问题初探[D].复旦大学,2013.郭晓芳.我国绿色信贷推进机制研究[D].福建师范大学,2014.中国人民银行达州市中心支行课题组.我国绿色信贷发展问题研究[J].西南金融,2017(02):20-28.孙光林,王颖,李庆海.绿色信贷对商业银行信贷风险的影响[J].金融论坛,2017,22(10):31-40.王建琼,董可.绿色信贷对商业银行经营绩效的影响——基于中国商业银行的实证分析[J].南京审计大学学报,2019,16(04):52-60.宋泾溧.绿色信贷规模与商业银行竞争力的关系探究——基于四大行数据的实证分析[J].商展经济,2021(03):47-49.3.文献评述国外虽无具体的有关绿色信贷政策的研究，但其提出的社会责任理论、环境风险管理理论的内核与绿色信贷是相似的。国外研究强调企业应承担起保护生态环境的责任，深入探究绿色信贷对城市环境建设带来的影响。相比而言，国内文献主要研究的绿色信贷发展过程中面临的具体问题。研究者普遍指出了绿色信贷在中国发展的必要性和重要性，不仅在理论上眼光独到，剖析透彻，更注重收集国内商业银行的数据进行多个维度的实证研究。但是，由于我国绿色信贷政策开展较晚，关于绿色信贷的很多领域还没有被完全探索，需要更多的数据积累和实证分析，进一步丰富绿色信贷的理论框架。（三）研究思路和方法1.研究思路第一部分阐述绿色信贷理论的运行机制。再分析其对商业银行盈利能力所可能带来的影响。从理论方面，对研究课题进行初步的整理和分析。第二部分，结合中国实际，分析绿色信贷在中国发展的现状和所面临的问题。揭示在中国研究和发展绿色信贷政策的重要性。同时，也为后续分析提供针对性的研究目标。第三部分，进行实证分析。评估国内各个银行发展绿色信贷的规模和深度。选取其中指标较好的12家银行江苏银行、宁波银行、中国农业银行、中国银行、中信银行、招商银行、浦发银行、中国建设银行、中国工商银行、华夏银行、平安银行、兴业银行。江苏银行、宁波银行、中国农业银行、中国银行、中信银行、招商银行、浦发银行、中国建设银行、中国工商银行、华夏银行、平安银行、兴业银行。第四部分，合理的评估实证分析中所得到的各项数据和最终结果，针对绿色信贷在中国实践出现的四个显著问题，提出行之有效的建议。图1研究思路图2.研究方法（1）文献研究法。广泛的在网上、图书馆观看并研究跟绿色信贷与商业银行有关的文献，注重阅读过程中的自我思考，整理出重要的观点，构建起对商业银行和绿色信贷的一般看法。（2）实证分析法。经过对各家商业银行2011-2019数据的有效处理，再经历一些列的检验，确定本次研究中分析效果最好的模型进行实证研究。在检验数据平稳性的基础上得出研究结论。（四）研究创新点与展望绿色信贷政策效果的研究的一个难题是收集足够的有效数据很困难。开展绿色信贷业务的银行总数不够多，且很多商业银行绿色信贷信息披露不全。因此实证分析中所得到的数据往往是不全面的，残缺的，会对实证结果产生一定的影响。本文在36家推行过绿色信贷政策的商业银行中。选择了绿色信贷比率披露最透明的12家的银行。为研究的有效性提供了较为可靠的数据保障。绿色信贷的推行在国内有一个必然的趋势，绿色信贷的研究热度越来越高，对实践指导的意义也越来越大。随着政策法规的进一步完善和各家商业银行绿色信贷业务的稳健发展，相信对绿色信贷的研究也会到达一个新的高度。二、绿色信贷与商业银行盈利能力理论概述本部分主要是对绿色信贷发展的原因和运行的机制进行简明扼要的阐述，并在分析可能影响商业银行盈利能力的因素之后，对发展绿色信贷与商业银行经营活动之间的关系作出合理推测。（一）绿色信贷的理论基础绿色信贷(GreenCredit)，本质是合理的平衡金融与可持续发展的关系。实现对企业进行环保审查，对环境违法的企业实行惩罚性的贷款款政策，支持和引导企业的环保转型。最终形成金融支持实体经济可持续发展，可持续发展所带来的良好经济和生态效益又反过来为金融业的发展创造良好条件。1.企业社会责任理论企业的主要目的是为了盈利来保证自己的永续经营，但是社会责任理论认为企业不是独立存在的，是与周围环境密切相关的。因此企业社在生产经营的过程中不能只考虑到自己的财务状况和经营效益，也要承担起一定的对公众、社会和环境的责任。2007年正式启动的全球协议中，提到了企业在生态保护上不可推卸的责任。协议指出，企业应当自觉履行保护环境的义务，并积极开发和推广环境无害化的技术。推行绿色信贷政策，很大程度上是从社会责任理论上出发的。我国有越来越多的企业每年发布社会责任报告，并且报告中有关社会和环境的内容逐年上升，说明我国企业的社会责任意识不断增强，见图2和图3。图22002年-2019年公布社会责任报告企业数量注：2009-2019年的数据是完整的，2020年的数据截止到10月31日。数据来源：由数据收集机构编写的《中国社会企业责任报告研究(2020)》图32017-2020年社会责任报告中提到环境和社会的比率数据来源：由数据收集机构编写的《中国社会企业责任报告研究(2020)》2.环境风险管理环境风险是企业生产经营中经常会遇到的一种风险。是由人类不合理的成产经营活动和环境共同作用所可能带来的损失。环境风险管理揭示了“绿色信贷”的必要性和重要性。通过绿色信贷，引导企业安全生产、环保生产，降低可能产生的环境风险，从而提升企业经营的稳定性，加大企业可持续经营的可能性。企业所面临的环境风险具体可以分为以下几类：由于生产环境恶劣、保护措施不到位。员工的生命健康安全受到威胁，这会导致实际生产中的效率降低，并且公司还要支付受影响员工的医疗费用和补偿费用；因为企业生产经营对环境造成严重破坏，违背现行的环保相关的法律法规政策，受到政府及有关组织的财政处罚和行政制裁。3.赤道原则赤道原则是广泛的运用于国际金融行业的一个行业惯例。它的主要核心是如何处理金融业与环境和社会之间的关系，致力于国际融资过程中环境和社会风险的降低。接受赤道原则的金融机构都必须遵循赤道原则的规定。如果借款人的行为达不到赤道原则所要求的环境和社会标准，赤道银行会对借款人进行警告和实行惩罚性措施。赤道原则对商业银行来说，体现了银行的社会责任，形成良好的声誉。对于借款公司，引导他们重新对生产经营中的环境风险进行评估，逐渐向环保生产、绿色生产的环境友好型企业转型。对于整个社会环境，有利于发挥金融对实体经济的支持和引导作用，形成绿色信贷、绿色生产的氛围，推动可持续经济的发展。当今世界，越来越多国家的金融机构选择采用赤道原则，采用赤道原则的金融机构的数量，从发布之初的35所增加到现在的116所。其中欧洲、亚洲和北美洲的采用赤道原则的金融机构数量占总数的80%。值得一提的是，随着2020年重庆农商银行宣布采取赤道原则，中国现存赤道银行的数量已达到4家。图42021年116所赤道银行洲际分布情况数据来源：EPAssociationMember&Reporting商业银行盈利能力影响因素的理论分析商业银行盈利能力受内源和外源两个方向因素的影响。内部影响因素是指商银行自身所能控制和改变的，如资产结构、经营管理能力这些可因素和指标。而外部因素指的是文化氛围、国家法规政策、宏观经济形势这些商业银行本身无法控制的因素。本章简要介绍部分可能影响商业银行盈利能力的因素，并分析其作用机制，为第三部分确立实证模型的解释变量做先一步的准备。内部影响因素（1）资本充足率（CAR）资本充足率对商业银行的经营活动十分重要。一方面，保持一定的充足的资本率是国家政策和金融业法规的强制要求，商业银行必须服从。另一方面，商业银行保有较高的资本，能有效的应对在信贷业务中可能面对的流动性风险冲击和违约风险冲击。因此，资本充足率往往与银行资产收益率正相关。（2）资产规模(LTA)通常来讲，商业银行的规模扩大，构建够高效完善的分工和运行机制，会降低每笔业务所需的平均成本。但如果商业银行过度重视扩张资产规模，忽略资产质量，就会出现经营效率降低，出现盈利能力下降的情况。（3）绿色信贷余额占比（GLR）绿色信贷指的是绿色信贷余额占总的贷款余额的比例。这也是本文重点研究的指标。绿色信贷对商业银行盈利能力的影响，是通过降低不良贷款率(NPL)和提高中间业务占比(NIR)这两方面来实现的。对于不良贷款率来说。因为绿色信贷的发有着严格的评估和审批过程，且我国绿色金融资产整体信誉较好，绿色信贷违约案例鲜有发生。所以绿色信贷余额占比增加时，有利降低不良贷款率，在一定程度上规避银行信贷业务产生的信用风险。同时，绿色信贷为增加了相关的中间业务，有利于改善商业银行的收入结构，创造新的盈利点。2.外部影响因素（1）经济形势宏观经济形势影响商业银行的盈利能力。当经济繁荣时，商业银行的业务量会增加。一是随居民收入增加，商业银行的存款也会随之增加。二是市场中出现大量的可供投资的生产性项目，银行进行贷款业务时有更多选择，可以提高贷款的规模和质量。（2）金融法规金融是现代经济中最受监管的部分，受到各方的监督和严格的政策约束。当金融管制放松时，商业银行经营的自由度提高，能够发展更广泛的表外业务，提供更丰富的产品服务。从而创造更多的盈利点，优化收入结构，提高盈利能力。反之，当金融监管加强时。商业银行不仅在扩展新业务上困难重重，同时原有的被评估为高风险的业务也有可能被限制或叫停，商业银行盈利能力下降。（3）货币政策商业银行的经营活动不是完全自由的，很大程度上受到货币当局的监督和管理。例如当央行实行紧缩货币政策，提高存款准备金率的时候，就限制了商业银行创造货币供给的能力，就会导致商业银行拥有的现金变少，业务扩张受阻，盈利能力下降。（三）绿色信贷对商业银行盈利能力的影响效应绿色信贷通过多个方面对商业银行盈利能力产生影响。其最终的作用，是多种影响的合力。1.短期成本效应绿色信贷政策在国内推行较晚，大多数商业银行缺乏绿色信贷相关的人才、经验及配套设施，导致起步困难，需要投入高昂的初期成本以及承受一定的试错成本。商业银行在推行绿色信贷政策之初，需要投入的成本主要来自于以下三个方面：一是需要投入资金培养懂得绿色信贷相关政策、熟悉绿色信贷操作流程的专业人才；而是需要投入资金开发新的绿色信贷产品服务并搭建配套的服务设施；三是需要主动放弃舒适区，针对绿色信贷政策开辟新的客户群体。以上都会导致银行短期成本的增加，使银行短期内盈利增长缓慢。2.降低信贷风险效应商业银行在开展信贷业务的时候不可避免的会遇到不良贷款，这导致银行在合约到期日无法收回全部资金所造成的损失。在银行的生产经营活动中，不良贷款率越低，信用风险越小，银行盈利能力越好。而绿色信贷相比于流向传统“两高一剩”产业的贷款，因为审查标准更为严格，具有更为良好的资产信誉和更低的违约风险。因此，提升绿色信贷占比，能降低商业银行生产经营过程中面临的信贷风险。3.中间业务盈利效应当前金融机构竞争激烈，银行在传统存贷业务上的优势已不明显。因此，开发中间业务，优化商业银行收入结构，对银行盈利具有重要意义。推行绿色信贷政策能为商业银行开拓以下中间业务：接受客户有关绿色信贷政策的咨询，给出相关建议，收取咨询费；受客户委托代为办理绿色信贷相关服务，收取手续费；开发新的绿色信贷相关产品，扩大盈利空间，增加就业岗位。4.声誉效应良好的声誉是银行的无形资产。响应国家政策，推行绿色信贷政策，有以下三方面的好处：便于争取国家政策上的优惠支持；有利树立良好的企业形象，培养客户好感度，增加客户黏性；便于与国际接轨，为日后与国际银行、国际组织的合作打下良好基础。图5绿色信贷在推行过程中面临的拉力和阻力三、我国绿色信贷发展现状及面临的问题本部分主要通过查阅资料和构建绿色信贷数据相关的图表，来对绿色信贷在我国发展的情况和所面对的困难进行简明扼要的阐述。（一）我国商业银行绿色信贷发展现状1.绿色信贷规模不断扩大根据《中国绿色金融发展报告（2020）》的数据统计，我国的绿色信贷规模。历年来呈现出波动上升的趋势。如图6所示，近几年来，绿色信贷越来越成为金融业中建设的一个重点，到2020年，绿色信贷余额达到11万亿元，并迫近12万亿元大关，我国成为世界上现存绿色信贷规模最大的国家。由图7可以看出，我国的绿色信贷主要流向交通运输、仓储、电力、热力等行业，对于减少生产中的碳排放，支持可持续经济的发展，促进人与自然的和谐共生具有不可忽视的意义。图62019-2020各季度绿色信贷余额（单位：万亿元）数据来源：中国人民银行图7绿色信贷余额结构分布数据来源：前瞻产业研究院2.绿色信贷制度趋于完善从表1可以看出，自绿色信贷政策推行至今，绿色金融顶层政策体系不断细化完善，中国人民银行和银监会等政府机构陆续提出了有关绿色信贷各方面发展的规定和标准。包括但不限于对绿色金融服务的政策支持和财政补贴、对绿色信贷推行的指导性文件以及对金融机构绿色信贷激励约束上做出新的规定。政策制度的不断完善，有利于确立绿色信贷行业规范，维护绿色信贷市场秩序，为绿色信贷政策在中国的推行提供了坚实的制度保障。表1近十年中国绿色信贷政策汇总实施时间政策名称核心内容2012.2《绿色信贷指引》要求金融机构以发展绿色信贷作为调整自身信贷结构中的重点。2014.6《绿色信贷实施情况关键性评价指标》制定绿色信贷评价指标的统一标准。2015.9《生态文明体制改革总体方案》规定贷款人、商业银行和政策机构在绿色信贷政策施行过程中应履行的责任和应遵守的制度规范。2016.8《关于构建绿色金融体系的指导意见》再次强调发展绿色信贷政策的重要性，要求银行业形成独立的绿色信贷评估体系。2018.7《绿色信贷业绩评价的通知》对一年之内开展几次绿色信贷评估进行了详细的说明，并对评估标准进行细化分来，评估由定量和定性两种指标共同决定。2019.3《绿色产业指导目录》明确了当代中国经济生产中绿色产业的细化分类。2020.10《中共中央十四五规划》强调绿色金融在推进重点环保产业发展上的作用。2021.1《商业银行绩效评价方法》绿色信贷余额比率成为考核银行业绩的一个重要指标。数据来源：中国人民银行、银保监会等国家机构的政策公示2.绿色信贷产品日益丰富从表2可以看出，我国绿色信贷产品结合本国经济实践，不断创新。既有传统的绿色融资租赁，也结合了质押融资这一手段所诞生的排污权质押融资这些创新产品。商业银行绿色信贷产品种类的丰富，更广泛的满足了企业对绿色信贷的需求，有利于绿色信贷规模的进一步扩大。例如上海浦东发展银行的绿色信贷产品包括能效融资、碳金融、可再生能源融资等多个门类，吸引了多渠道、多形式的资金参与绿色信贷工作。表2十二家银行绿色信贷产品银行绿色信贷产品宁波银行针对小企业开展不用抵押、不用担保的绿色信贷；工商银行在能效贷款、碳保理等绿色金融产品上做出独特的创新；华夏银行排污权抵押贷款融资；合同能源管理融资；农业银行油茶贷；美丽乡村贷；兴业银行推动绿色信贷资产证券化；绿色消费信贷；发行低碳信用卡；中信银行将金融科技运用到绿色信贷的建设中；中国银行中国首单绿色ABN；平安银行针对60多个不同的行业和领域单独制定风险评估政策；招商银行对信贷客户进行“四色分类”；浦发银行国际碳保理融资；排污质押券融资；建设银行光伏生态农业贷款；江苏银行能效贷款；合同能源管理公司项目贷款资料来源：各商业银行发布的社会责任报告（二）我国商业银行绿色信贷发展的问题及挑战1.政策沟通不到位缺乏有效的政策沟通平台。信息在政策机构、商业银行和企业之间传递的速度很慢。企业缺乏高效的获取信息的渠道，只能由商业银行本身去给予信贷建议。而商业银行本身也难以从相关部门获取具有高度时效性和针对性的政策建议。这就导致了政策颁布和政策施行的脱节，阻碍了绿色信贷政策的推广。2.信息披露效果差国家环保总局获取信息需要地方机构的支持。然而许多地方政府出于保护主义，常常不能提供全面的、准确的信息，无法实现信息共享。这就导致商业银行很难制定出针对性很强行业一般准则，并为实践中的评估和审核带来重重困难，严重影响了绿色信贷政策推行的效果。3.激励机制不健全绿色信贷在我国起步晚，初期投资成本大，回收周期长，风险相对高。而商业银行本身是一种特殊的企业，以盈利为目的。因为在前期推行绿色信贷政策困难重重，许多商业银行欠缺发展绿色信贷业务的积极性。出于节约成本和控制风险的考虑，对绿色信贷的规模的控制较为保守，并偏好于借鉴已经广泛使用的传统绿色信贷产品。这影响绿色信贷规模的进一步扩大，也不利于绿色信贷产品的多样化。4.专业性人才缺失因为绿色信贷在我国尚属于新兴事物，国内没有形成体系化的对绿色信贷人才的专业培养。因此，很多绿色信贷从业人员对于国家的环保法规绿色信贷政策并不了解，欠缺绿色信贷实际操作的相关经验，导致在绿色信贷推行的过程中增加了人员成本，降低了绿色信贷推行的效率。四、绿色信贷对商业银行盈利能力影响的实证分析本章从计量经济学角度，选取十二家国内银行为样本，构建面板数据模型进行实证分析。（一）数据来源本文数据选取十二家开展绿色信贷业务较好的商业银行，数据分别来源于银行社会责任报告、年度报告、国家统计局及中国金融年鉴等，因为绿色信贷政策在我国实行较晚，在2011年以前许多银行缺失这一方面的数据。因此，主要选取了2011-2019年的数据，运用STATA进行实证分析。（二）变量选取1.解释变量根据以往文献的研究，一般来讲，净资产收益率（ROA）对研究商业银行的盈利能力是一个不可忽视的指标。ROA反映银行的管理层利用资产进行盈利的能力，ROA数值越高，反映商业银行管理经营的效率越高，盈利能力就越强。2.被解释变量研究课题希望探究推行绿色信贷对商业银行盈利性的影响，所以选取的是绿色信贷比率（GLR），绿色信贷比率越高，银行发展绿色信贷的规模就越大，开展绿色信贷业务的效果也就越好。3.控制变量在研究中需要控制其他变量，本文结合经典文献分析，选取了以下几个变量：（1）不良贷款率（NPL）。不良贷款不同于风险评级正常的贷款，通常会给银行带来不同程度的由资金无法收回所产生的损失，不良贷款率通常与银行盈利能力负相关。（2）资本充足率（CAR）。一家商业银行必须保留一定的资本以应对可能发生的流动性风险。通常来讲。资本充足率越高，银行运行的稳定性越好。但是资本充足率过高，会导致银行所有者资产收益率的下降。（3）外部经济环境（RGDP）。表示经济增长的速度。通常银行业盈利能力与经济形势同向变动。实践中，有些银行会选择在经济繁荣时计提逆周期资本缓冲，以减少经济形势变动对银行所产生的影响，（4）资产规模（LTA）。指银行的总资产，银行资产规模的扩大，有可能带来平均营运成本的下降，也有可能导致管理费用的增加。（三）数据分析1.描述性统计整理所得到的数据，对表1进行描述性统计。大多数商业银行的净资产收益率（ROA）的围绕平均值1.07%波动，但可以看出，ROA标准差不大，仅为0.2%，说明不同商业银行盈利能力差别不明显；绿色信贷比率（GLR）的平均值为5.63%，标准差为5.56%，极差很大。开展绿色信贷业务最多的兴业银行的GLR能达到29.37%，而最少的宁波银行的GLR仅为0.37%。说明绿色信贷业务在不同的商业银行之间发展的很不平衡；不良贷款率（NPL）的平均值为1.28%，标准差为0.43%，说明我国商业银行总体的的坏账损失较小，且银行间区别不大；本文所选取的12家商业银行的资本充足率（CAR）普遍高于10%，说明我国银行有较强的风险抵御能力；我国2011-2019年经济增长率平均值为7.36%，标准差为0.96%。说明我国的经济一直以一个较好的速度稳定增长。表3变量的描述性统计变量平均值最大值最小值标准差ROA1.07%1.47%0.71%0.20%GLR5.63%29.37%0.37%5.56%NPL1.28%2.39%0.38%0.43%CAR13.00%17.52%9.88%1.64%RGDP7.36%9.60%6.10%0.96%LTA85577.3125301094.362604.9880931.612732.相关性分析要研究上述变量之间的关系，首先要判断变量是否具有相关性。如表2，使用STATA软件进行相关性分析，显而易见，不良贷款率与经济增长率相关系数为-0.6685。故可能存在变量间的多重共线性使得模型估计失误，所以接下来分别以RGDP和CAR为因变量对模型数据进行多重共线性检验。表4变量的相关性分析ROAGLRNPLCARRGDPLTAROA1GLR0.07441NPL-0.48270.2661CAR0.25490.11810.19731RGDP0.4869-0.2651-0.6685-0.34041LTA0.22920.550.42170.4866-0.26321表5多重共线性检验（以CAR为因变量）VariableVIF1/VIFNPL2.060.486187RGDP1.850.539202LTA1.640.609139GLR1.470.678785表6多重共线性检验（以RGDP为因变量）VariableVIF1/VIFLTA2.120.470612GLR1.50.666619CAR1.370.731089NPL1.220.820535根据计量经济学的理论，在STATA中进行的VIF检验可以用来判断多重共线性是否在数据之间存在。VIF的数值越大，数据中不存在多重共线性的可能更小。分别以RGDP和CAR为因变量进行检验，得到的变量之间的VIF见表5和表6，在第一次检验中VIF的最大值为2..06。第二次检验中，GLR、NPL和CAR的VIF最大值为2.12，因此可以显著地说明变量间不存在多重共线性。（四）模型构建本文使用了国内二家银行2011-2019年数据，数据本身是截面数据和时间序列数据，为方便研究，首先将其整理为面板数据。不同的模型对于不同的数据分析各有优劣，因此具体选取哪一种模型研究绿色信贷对商业银行盈利能力的影响，需要在实证分析中检验判断。1.固定效应模型ROA其中，下标i和t分别代表第i个个体、第t年数据，αi是截距，β1是解释变量的系数，μitx'it=(2.变系数模型ROA下标it代表第i个个体在第t年数据，β1是截距项。βi是解释变量的系数，β2、β3、β4（五）实证检验与结果分析1.面板单位根检验本文利用STATA采取levin,Lin&Chu检验和Im-Pesaran-Shin检验进行面板单位根检验，结果如表9：表7面板单位根检验levin,Lin&Chut*Im-Pesaran-Shin是否通过检验ROA-6.8739***3.5967不通过D_ROA-18.2066***-2.4706***通过GLR-12.5698***-0.7981不通过D_GLR-9.8167***-3.2458***通过NPL-18.3825***0.0129不通过D_NPL-11.9757***-2.3823***通过CAR-7.0015***-1.1923不通过D_CAR-11.1594***-3.5721***通过RGDP2.1047-4.7525***不通过D_RGDP-3.0867***-1.8746**通过LTA-1.5680**0.8918不通过D_LTA-23.3300***-2.9134***通过注：D_前缀表示由于有些数据无法通过检验，所以提取了它们的一阶查分重新进行检验，***和**分别表示在1%以及5%显著性水平下通过检验。观察表5中的数据可以看出，净资产收益率和绿色信贷比率以及经济增长率等比率，即使在10%的显著性水平下也无法通过面板单位根的检验。虽然它们的一阶差分都通过了检验，但为了确保数据的平稳性，接下来进行协整检验。2.面板协整检验在STATA中利用Pedroni检验进行面板协整检验。在图6中可以看出，在ModifiedPhillips-Perron、Phillips-Perron和AugmentedDickey-Fuller这三种检验中，对应的T值和P值都通过了测试，所以我们选用的12家商业银行2011-2019年的面板数据是协整的。表8协整检验Statisticp-valueModifiedPhillips-Perront5.72990Phillips-Perront-7.83450AugmentedDickey-Fullert-6.782803.面板数据模型确定及结果分析（1）面板数据模型的确定在STATA中对数据进行初步的整理后，先进行面板固定效应模型的分析。表9STATA固定效应模型数据面板VariabeCoefficientt-StatisticProbGLR-0.0354888-1.250.216NPL-0.0965603-2.760.007CAR-0.1840693-1.680.097RGDP-0.4048636-2.560.012LTA-0.3370625-5.340.000_cons-2.888325-3.690.000R-squaredwithin0.7021R-squaredbetween0.3372F-statistic16.37Prob(F-statistic)0.0000sigma_u0.51744263sigma_e0.07849233可以在表9中看到，除了GLR之外，回归结果全部是显著的。并且可以看到下方F检验P值为0，可以拒绝“不存在个体的固定效应的”原假设，即在此次模型建立的过程中固定效应模型比OLS混合回归模型更好。为进一步判断，面板数据的随机效应模型和面板数据固定效应模型哪一个更适合本次课题的研究，最终我们进行豪斯曼检验。根据表10中所展示的豪斯曼检验的结果，p值为0，所以我们可以强烈的拒绝“Xit表10豪斯曼检验TestSummaryChi-Sq.StatisticProb.Cross-sectionrandom76.850.0000（2）固定效应面板数据模型经过之前的操作，我们排除了变量之间的多重共线性。虽然变量一开始无法通过面板单位根检验，但它们的一阶差分都通过了检验，说明数据平稳，在一定程度上避免了伪回归结果的出现。而在之后的一些列检验分析中，确定了固定效应模型对分析研究课题更加有效。因此选取其作为本次研究分析的模型。回归结果如下：表11是为STATA回归所显示的结果：组内R2表11STATA固定效应模型关键数值ROACoefficientt-StatisticProbGLR-0.0354888-1.250.216NPL-0.0965603-2.760.007CAR-0.1840693-1.680.097RGDP-0.4048636-2.560.012LTA-0.3370625-5.340.000_cons-2.888325-3.690.000R-squaredwithin0.7021R-squaredbetween0.3372（2）面板数据变系数模型为了进一步探究开展绿色信贷对这12家银行分别产生的影响，我们在STATA中构建变系数模型。表12变系数模型回归结果VariableCoef.Std.Errort-StatisticProb.显著与否平安银行-GLR-0.00194980.0979357-0.020.984不显著宁波银行-GLR-0.23455070.11156-2.10.036显著负影响浦发银行-GLR0.11791990.10369451.140.255不显著华夏银行-GLR0.18939740.02420867.820.000显著正影响招商银行-GLR-0.06169090.0738777-0.840.404不显著江苏银行-GLR0.10486760.03297233.180.001显著正影响兴业银行-GLR-0.09481440.100217-0.950.344不显著农业银行-GLR-0.06576910.0859347-0.770.444不显著工商银行-GLR0.14146120.06435392.20.028显著正影响建设银行-GLR0.08370160.03245862.580.010显著正影响中国银行-GLR-0.30926930.0365103-8.470.000显著负影响中信银行-GLR0.00372580.03864810.10.923不显著F-statistic75.73Prob(F-statistic)0.00000从表12可以看出，变系数回归模型回归结果中F值是75.73，为0，整个模型较为显著。接下来对选取的12家银行的数据结果进行整体的和单独的解读。原假设为“绿色信贷比率对于商业银行的盈利能力没有显著影响”，当P值小于0.05时，即在5%的显著性水平下，我们可以拒绝原假设，认为绿色信贷比率会对商业银行盈利能力产生显著影响。以华夏银行为例，其GLR的相关系数为0.1893974，t值为7.82，p值为0，说明开展绿色信贷业务对华夏银行的盈利能力具有显著的正影响。绿色信贷比率每提升100%，华夏银行净资产收益率提升18.9%。在全部的12家商业银行中，结果不显著的有6家，它们是平安银行、浦发银行、招商银行、兴业银行、农业银行和中信银行；结果显著负影响的有2家，它们是宁波银行和中国银行；结果是显著正影响的有4家，它们是华夏银行、江苏银行、工商银行和建设银行。总体而言，绿色信贷政策对一半的商业银行盈利能力的影响不显著，对三分之一的银行具有显著正影响，对极小部分的商业银行具有显著负影响。表13银行数据分析不良贷款率资本充足率资产规模显著性宁波银行0.83%14%7470.653333显著负影响兴业银行1.16%12%50447.29111不显著招商银行1.20%13%52032.43778不显著中国银行1.25%14%169005.8789显著负影响江苏银行1.27%12%12907.21444显著正影响工商银行1.28%15%225322.06显著正影响平安银行1.30%11%25566.25889不显著建设银行1.30%15%187176.1478显著正影响中信银行1.32%12%47837.78667不显著浦发银行1.38%12%48934.26667不显著华夏银行1.38%12%20938.01222显著正影响农业银行1.69%13%179289.7422不显著注：银行按照不良贷款率降序排列根据表13，发现各银行的不良贷款率的差异，会影响绿色信贷政策施行的效果。因为绿色信贷影响商业银行盈利能力的一个重要方式，就是依赖于增加绿色信贷规模，提高整体资产质量，来降低违约风险的。当商业银行不良贷款率较高时，绿色信贷的违约风险远低于原有信贷的违约风险，因此增加绿色信贷比率能够较为有效的提高资产质量，更容易出现正向影响。但是对于宁波银行、兴业银行等4家原先不良贷款率已经很低、资产违约风险很小的商业银行，施行绿色信贷政策并不能有效降低不良贷款率，所以绿色信贷政策影响不显著。五、结论及政策建议（一）结论为了控制污染，推动可持续发展战略，绿色信贷是未来我国很长时间都要坚持的一项重要政策。发展绿色信贷，不仅能带来良好的生态效益，而且也是新时代商业银行转型的一个重要契机。本文收集了国内12家发展绿色信贷业务较好的商业银行的数据，在对数据进行平稳性检验之后，选用固定效应面板数据模型和变系数模型来研究绿色信贷对商业银行盈利能力的影响。在控制其他变量的基础上，得出提高绿色信贷比率在短期内对提高商业银行盈利能力提高没有显著影响的结论。绿色信贷对商业银行盈利能力的影响不显著的原因是多方面的。根本原因就是发展绿色信贷业务，前期成本高于前期收益，这也是我国许多商业银行发展绿色信贷业务动力不足的重要原因。在前期成本上：发展绿色信贷需要投入大量的资金配置设施和培养人才；绿色信贷所投资的项目通常期限较久，通常在三到五年以上，资金回收周期长，流动性差；绿色信贷带来了额外的评估、审批和监督成本。在前期收益上：政府推行绿色信贷政策，约束多于激励，商业银行难以得到政策优惠和财政补贴；开展绿色信贷带来的声誉效应在短期内影响并不显著；在降低信贷风险效应上，对于原先资产质量较好的银行，影响并不明显。推行绿色信贷政策，推动金融业与可持续经济的融合，是当代商业银行转型升级的一个重要方向，也是功在当代、利在千秋的一项重要国策。针对商业银行开展绿色信贷政策盈利难的问题，现从以下四个维度提出可行性建议。（二）政策建议1.完善相关法律法规在完善绿色信贷顶层建筑的基础上，细化绿色信贷政策实行的标准，形成统一的评估标准和市场规范。针对不同地区绿色信贷实践中产生的不同情况，制定针对性的政策。形成完善的监管和约束体制，确保政策的有效传达和实施。同时，政府和有关机构，不仅要当好政策的提出者，更要当好政策的推行者。主动承担起绿色信贷推行过程中审批、评估的一部分责任，帮助商业银行降低开发绿色信贷的前期成本。2.构建信息沟通平台利用“互联网+绿色信贷”，为政策制定机构、商业银行和客户提供一个公开的信息交流的渠道。使政策信息公开透明，提高信息在三方间传递的效率。充分发挥信息时代数字金融的优势，参考国际经验和中国实践：有效识别出“光伏贷”、“农林贷”这种环保效益和收入效益较好的绿色信贷产品，并在信息平台上推广；动态监督各地区和各银行开发绿色信贷政策的规模和深度，及时甄别发展过程中面临的风险和隐患；利用人工智能和大数据，在广泛征集贷款需求的基础上，快速匹配银行和客户，降低开展贷款业务的中间成本。最终使信息沟通平台成为一个集政策发布、信息交接、经验分享、解决困难于一身的全方位多层次的平台，有效帮助商业银行降低发展绿色信贷的成本。3.健全激励约束机制当前政府推行的绿色信贷政策主要偏向于约束和惩罚，商业银行开展绿色信贷在生态效益上做出的贡献，并没有在经济指标上得到相应的补偿，导致商业银行主动开拓绿色信贷业务的积极性不高。为了解决此问题，相关部门应当实行财政补贴、税收优惠、风险补偿等全方位的支持措施。合理的评估商业银行绿色信贷业务的所产生的生态效益和带来的成本缺口，对于经济效益不高，但生态收益良好的项目，要及时予以税收上的优惠和不同程度的财政补贴。同时，也要加紧限制流向传统“两高一剩”产业的“问题贷款”，控制此种贷款的数量和规模，实行惩罚性的利率，逼迫资金流向环境友好型产业。通过有效的激励和约束机制，使商业银行能控制发展绿色信贷带来的额外成本，从起步试验的阶段平稳的过渡到上升期，帮助商业银行实现资产结构和收入结构上的转型升级。4.培育绿色信贷人才人才是发展绿色信贷政策中最为积极活跃的因素，为绿色信贷提供素质过硬的人才队伍，可以从以下几方面入手。商业银行投入专项资金培育绿色信贷人才，对绿色金融从业人员进行专门的理论培训和实操指导；引进国外先进经验，加强与国际银行的信息分享和人才交流；聘请高校教授和国家智库的专业人员提供政策建