宋哲慎
摘 要:从绿色金融产生和发展的背景出发,选取A股上市的21家商业银行2009—2018年的经营数据,构建面板数据模型,分析绿色信贷投放与商业银行经营绩效的改进关系。研究结果表明,目前绿色金融发展在短期内难以实质性地对商业银行经营绩效产生拉动作用,提出了建议。
关键词:绿色金融;商业银行;经营绩效
文章编号:1004-7026(2019)21-0130-03 中国图书分类号:F272.5;F270;F832.33 文献标志码:A
自20世纪70年代以来,国际社会逐渐开始注重环保问题,围绕环境可持续发展这一重大课题采取了一系列补救措施,绿色金融应运而生,成为助推环境可持续发展的重要引擎。我国于1995年正式出台《关于贯彻信贷政策与加强环境保护工作有关问题的通知》(银发〔1995〕24号),提出了“一票否决制”环保信贷政策,标志着绿色金融正式迈入起步探索阶段。十八大以来,绿色金融的重要地位愈来愈重要,成为贯彻落新发展理念的关键抓手[1]。十九大明确提出,要大力发展绿色金融,健全绿色金融体系。
根据中国人民银行公布的数据显示,截至2018年12月末,我国最主要的21家银行绿色信贷余额超过8万亿元,同比增长16%。与此同时,全国商业银行绿色信贷总规模已突破9万亿元,绿色债券规模突破5 000亿元,位居世界第1,并将持续保持高速增长状态[2]。由此可见,绿色金融业务发展已成为大势所趋。无论从未来经济发展方向还是商业银行经营转型方面看,积极开展绿色金融业务都是商业银行的必然选择,特别是在绿色发展成为广泛共识的前提下,绿色金融是促进企业绿色转型升级的重要手段。
从绿色金融业务对商业银行经营绩效的影响展开研究,综合分析綠色金融业务对商业银行的影响机理,以供参考。
1 绿色金融对商业银行的影响
1.1 对商业银行信贷结构的影响
对于传统的信贷业务来说,商业银行最先考虑的是风险问题,即银行能否按时收回贷款。对于绿色信贷业务而言,其风险显著低于传统信贷风险。据西南财经大学绿色金融调查小组调查数据显示,某区域绿色信贷不良贷款率较正常贷款不良贷款率低2.3个百分点。
一方面,商业银行开展绿色信贷业务是政策要求和社会责任感驱使;另一方面,绿色信贷项目多数是具有良好前景的优质项目,信贷风险较低,能在一定程度上降低商业银行的不良贷款率[3]。
1.2 对商业银行中间业务的影响
在我国利率市场化即将完成的背景下,市场竞争加剧,商业银行单纯依靠利差的盈利模式难以继续发展。①商业银行在开展绿色金融业务的过程中,金融咨询、金融租赁等中介辅导类服务产生,且中介项目一般资金额度较大,具有良好的收益性和稳定性。②绿色金融在我国发展时间较短,属于新生事物,创新的空间大,将在很大程度上推动商业银行中间业务的衍生与业务模式的简化。③国外开展绿色金融业务的时间较长,经验丰富,国内商业银行在开展绿色金融业务时往往与国际金融机构合作进行产品研发,机构间的合作交流将更新管理理念和改变经营模式。
1.3 对商业银行经营风险的影响
从短期来看,开展绿色金融业务对商业银行的盈利提升效应并不显著,更多的是提升银行的公众认可度和社会形象。
从长期来看,商业银行开展绿色金融业务有利于吸引更多绿色型客户,带来较多客户项目,有利于传播银行经营理念,扩大银行影响力,进而提升市场占比程度,增强银行可持续发展的能力[4]。
2 绿色金融与商业银行经营绩效关系的实证研究
2.1 研究样本及数据来源
2.1.1 指标选取
选取影响商业银行盈利的相关指标,其中因变量为净资产收益率,自变量为绿色信贷比率、不良贷款拨备覆盖率、资本充足率和商业银行的规模。
2.1.2数据来源
2018年底,A股上市商业银行共计32家,但从公布的数据来看,中小银行和区域性银行相关数据缺失较多,以绿色信贷数据居多。考虑数据的完整性,选取21家上市银行作为研究对象,这21家上市银行资产规模大、市场份额较高,以此代表商业银行发展绿色金融业务的整体情况。选取2010—2018年商业银行的相关数据,数据来源于wind数据库中商业银行年报以及官网公布的社会责任报告等。
2.2研究模型
根据前文分析,模型设定如下。
ROEit=c+?琢1GLRit+?茁1PCRit+?茁2CARit+?茁3LASit+?着it (1)
其中:ROE表示净资产收益率;GLR表示商业银行绿色信贷比率,是商业银行绿色信贷余额与贷款总额的比值;PCR表示不良资产的拨备覆盖率,是贷款损失准备与不良贷款额的比值;CAR表示商业银行的资本充足率,是商业银行资本总额与加权风险资产的比值,反映了商业银行的抗风险能力和偿债能力;LAS表示商业银行规模,是商业银行总资产的对数,主要反映了商业银行的规模经济对其盈利的影响。GLRit表示i银行t时期的绿色信贷比率,ROEit、PCRit、CARit、LASit等指标表示i银行t时期的相应指标值;c为模型的截距项,?琢1、?茁1、?茁2、?茁3表示待估计参数;?着it表示误差项。
2.2.1 模型的回归分析
面板数据的个体同时具备截面数据和时间序列数据的属性,因此对相关数据进行回归分析之前,应参照时间序列数据的特点对变量的平稳性进行检验,以免出现伪回归。选取常用的ADF检验对面板数据进行单位根检验,具体检验结果如表1。
由表1可以看出,面板数据均平稳,因此可以直接进行模型估计。根据面板数据模型的分析步骤得出以下结果:在5%的置信水平下,拒绝原假设,应该采用的模型为固定效应模型。由于研究对象为9年间的21家商业银行,具有个体多而时间少的特点,在回归分析的时候默认截距在时间点上无变化,即个体固定效应模型。运用Eviews软件,对个体固定效应模型进行分析,回归结果如下所示。
ROEit=-2.92-0.17GLRit+0.13PCRit-0.57CARit+
3.75LASit (2)
(-0.60)(-2.89) (4.35) (-3.42) 2.57
*** *** *** **
R2=0.71,Prob(F-statistic)=0.00
2.2.2 回歸结果分析
根据样本数据的实证分析结果可以看出,回归方程的拟合优度为0.71,模型的整体拟合效果较好,F统计量趋近于0,方程整体显著。除截距项系数不显著外,其余变量的系数都显著,说明各解释变量对被解释变量有显著影响,同时也表明构建个体固定效应模型较为合适。方程回归结果表明,商业银行的盈利能力与绿色信贷比率和资本充足率呈显著负相关,与不良资产拨备覆盖率、商业银行的资产规模呈正相关。同时,根据估计方程可以看出,绿色信贷比率每提高1%,商业银行的净资产收益率下降0.17%,表明就目前各商业银行的经营情况来看,绿色金融业务的开展不利于提高商业银行的经营绩效,这可能与我国绿色金融业务起步较晚,业务尚未形成规模效应和正向循环有关。
由于绿色信贷比率代表的是绿色信贷余额与贷款总额的比率,两者的增长速度不相同,也会对分析结果产生影响。从商业银行开展业务的实际情况来看,如果商业银行选择绿色信贷,“两高一剩”的企业将难以得到资金,商业银行也因此减少了利润的来源,降低了其盈利水平。但是从长期经济发展情况来看,随着绿色产业的发展和劳动生产率的提高,商业银行的绿色信贷业务将获得与产业发展协调的利润,商业银行的绿色信贷业务可作为其长期战略。
另外,资本充足率与商业银行的盈利呈负相关,表明在流动性监管日趋严格的背景下,占用过多的资金会影响商业银行的盈利水平;资产规模对商业银行盈利水平的提高具有促进作用,这可能与商业银行的规模经济有关;商业银行在网点数量增加、业务规模扩大的同时会提升信誉和品牌效应,有利于银行降低经营成本,减少开支[5-6]。
3 结论与建议
(1)我国绿色金融发展存在制度法律不健全、激励约束机制欠缺、产品体系不丰富等问题,尤其是商业银行在发展绿色金融业务的初期阶段,往往面临收益低等盈利性问题和企业社会责任等公益性问题“两难”冲突和“两难”抉择,需要不断完善[7-8]。
(2)在现有数据的基础上,商业银行绿色信贷的比率与商业银行经营绩效呈负相关,绿色金融发展在短期内难以对商业银行经营绩效产生实质性的拉动作用[9-10]。
(3)在理论研究和实证部分均发现,商业银行开展绿色金融业务的意愿并不强烈,存在政策引导的影响[11]。
(4)要尽快完善绿色金融业务标准,提供绿色项目信息共享数据平台,培养一支专业、庞大的绿色金融人才队伍等,以此完善制度政策保障和基础保障,促进绿色金融业务良性循环[12-13]。
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