绿色信贷对商业银行盈利能力影响研究——基于金融创新视角

■ 张 燕 王洪会

（长春理工大学经济管理学院 吉林长春 130022）

引 言

目前，经济发展与资源环境之间的矛盾已成为制约我国经济可持续发展的重要因素。如何有效解决二者之间的矛盾是政府关注的重要问题。过去我国经济呈“粗放式”发展，经济高增长的同时伴随着环境的高污染；进入新时期，环境污染问题得到社会公众的广泛重视，在实现经济稳定增长的同时要兼顾环境的生态功能。2020年，习近平总书记提出了“30·60”碳达峰碳中和目标，将绿色金融发展提升到了一个新高度，推动绿色金融发展势在必行。作为绿色金融的有力抓手——绿色信贷通过引导和转变银行业发展效率和方向，促进了商业银行盘活绿色资源。从本质上讲，绿色信贷是一种将环保理念嵌入到贷款中的金融创新，具体来说就是通过制定资金授信门槛阻断“两高一剩”企业的发展。在中美贸易战和经济下行大环境下，作为我国金融资源配置主体的商业银行，其赖以生存的存贷利差收益逐渐变窄，需突破发展瓶颈，改善金融创新机制，提高创新能力以保持竞争力。因此，金融创新成为商业银行持续发展的重要途径。绿色信贷在推动商业银行发展的同时，是否会带来一些消极影响？金融创新在绿色信贷影响商业银行盈利能力的路径中起到怎样的作用？绿色信贷与金融创新之间存在怎样的关系？这些问题有待于进一步研究。

一、文献回顾

对于绿色信贷对商业银行乃至整个金融业会产生何种经济影响，国内学者的研究结论存在一定争议。有学者基于绿色声誉视角认为，绿色信贷会对商业银行经营绩效产生负面影响（张长江和张玥，2019）。孙红梅和姚书淇（2021）指出，绿色信贷滞后效应的存在会导致绿色信贷对商业银行当期盈利水平产生消极影响。与上述结论相反，部分学者发现绿色信贷能够提升商业银行的盈利水平。丁宁等（2020）通过PSM-DID模型研究得出绿色信贷通过风险管理效应和绿色声誉效应，可以改善商业银行的成本效率，从而提升财务绩效。王明浩等（2021）验证了这一点，认为绿色声誉有利于商业银行培育新的利润增长点，增加其竞争优势。国外学者较多以赤道原则为依据来研究如何发挥银行在环境保护方面的作用，其中部分学者认为商业银行积极承担社会责任产生的声誉效应会对其盈利能力产生正向激励作用（Scholtens和Dam，2007；Cilliers等，2010；Volz，2017），而Makni（2009）则认为两者之间并不存在显著相关关系。

金融创新和商业银行盈利能力的关系研究也受到学术界的广泛关注。部分学者研究发现，金融创新对商业银行盈利能力会产生积极影响（Akhisaretal，2015）。对商业银行而言，金融创新对盈利能力的正向效应主要表现为金融效率的提高、金融服务的扩张和环境风险的规避。胡文涛等（2019）认为金融创新可以通过充分挖掘并重新配置各业务板块的金融资源，形成新的竞争优势，提升金融效率进而达到盈利能力提升的目的。张晓玫等（2014）的研究表明，商业银行金融创新水平的提高可以抵御宏观经济波动对银行利差业务的冲击，有利于降低系统性风险并获得可持续盈利，但金融创新并非总能带来红利效应。还有学者认为，金融创新水平的提高会增大银行资产收益率的波动幅度，对盈利水平的促进效应减弱（Stiroh和Rumble，2006）。胡文涛等（2018）通过门槛回归模型研究发现，金融创新和银行盈利能力之间存在非线性关系，风险承担水平较低时的金融创新有助于提升利润水平，一旦超出最高门槛值，金融创新会对盈利能力产生负面冲击。

总而言之，现有文献多是研究绿色信贷、金融创新和商业银行盈利能力之间的关系问题，鲜有文献将三者纳入统一分析框架里进行研究。鉴于此，本文首先构建中介效应模型，分析金融创新在绿色信贷与商业银行盈利能力之间的中介作用。其次，以金融创新为门槛变量构建面板门槛模型，探讨绿色信贷与商业银行盈利能力之间可能存在的非线性关系，为商业银行更有针对性地利用绿色信贷推动盈利水平的提高提供理论支撑和经验证据。

二、理论分析与假设提出

（一）绿色信贷与商业银行盈利能力

银行的绿色信贷业务对其盈利能力的负面作用，主要体现在成本激增效应和挤占效应。就成本激增效应而言，商业银行投放信贷资金前后，需外聘专家对绿色项目的环保行为及社会问题进行评估并进行贷后监督，此过程会增加银行的管理成本，并且绿色信贷作为一项新业务，其产品研发和风险管控也需投入大量资金，特别是在绿色信贷的规模经济效应尚未形成的情况下，这无疑增加了商业银行的沉没成本，导致其利润率水平降低。就挤占效应而言，首先，绿色信贷政策导致银行损失部分“两高一剩”客户，损失的客源可能转向竞争对手来获取信贷资金，导致开展绿色信贷业务的银行短期利润受损；其次，绿色信贷还会挤占银行高收益项目的业务资源，在可利用资源有限的情况下，商业银行需充分权衡资源在绿色信贷业务和核心业务之间的分配，挤占了银行用于维持核心竞争优势的资源。

绿色信贷对商业银行盈利能力会产生促进作用。主要是出于以下几方面的考虑：（1）风险管理效应。污染企业因未达到环保标准而受到罚款、停业等处罚，会阻碍企业的日常经营活动，并增加营业外支出，由此会间接地导致授信银行的信用风险增加。此外，商业银行因审核失察而向环保不达标的企业发放贷款，不仅会承担污染连带责任风险，还会承担社会声誉受损的信用风险。（2）竞争效应。绿色信贷是一项具有发展潜力的金融创新，特别是商业银行竞争趋于同质化的情况下，其具有的正外部性有利于商业银行获得社会认同，增加差异化竞争优势，从而推动经济的良性循环，改善竞争环境。（3）绿色声誉效应。根据利益相关者理论，银行积极践行绿色信贷政策是承担环境责任的表现，在树立良好形象的同时有助于获得绿色投资者、政府监管部门以及具有强烈环保意识的客户等利益相关者的支持。绿色声誉不仅能为银行赢得不可替代的长远收益，而且有利于缓解由于银企信息不对称而引发的连带责任风险。（4）转型升级效应。绿色信贷通过资本形成与导向机制会对产业结构进行优化升级。相反，良好的产业结构也会降低银行业的环境风险，从而实现商业银行与产业结构的良性互动。基于此，本文提出以下竞争性假设：

H1a：绿色信贷有利于商业银行盈利能力的提升；

H1b：绿色信贷对商业银行盈利能力有减弱效应。

（二）金融创新的中介作用

根据熊彼特的金融创新论，企业绩效的提高有赖于生产要素的重新组合。商业银行为追求利润而进行的金融创新有金融科技创新、人力资本创新和组织制度变革（蒋雨亭，2017）。金融创新对绿色信贷与商业银行经营绩效之间的影响具有正负“双重性”。正向影响主要体现在以下方面：（1）成本创新论指出，降低交易成本是企业进行金融创新的核心要义。金融创新使商业银行传统的盈利模式发生改变，商业银行可利用大数据、云计算等金融科技对绿色授信企业进行精准画像，同时利用区块链技术的信息共享和数据不易篡改的特点来提升客户信用行为的透明度，识别绿色信贷优质客户，降低贷前评估成本和贷后监督成本，提高贷款效率，从而加强绿色信贷对经营绩效改善的正向作用。（2）商业银行为了抢占市场份额，与保险信托公司等金融机构合作推出具有不同风险等级的金融创新产品与服务，一方面增加了业务量，降低平均成本，有效缓解了绿色信贷投放初期因成本激增带来的利润下降；另一方面，金融创新产品使得绿色信贷资产的流动性加强，有效缓解了因绿色信贷资金回收期长引起的期限错配问题，有利于加强绿色信贷对银行盈利能力的促进作用。（3）金融创新的风险管理效应显著，商业银行利用金融技术创新解决信贷风控体系中存在的问题，使得传统的风控模式得以改善，降低绿色信贷风险，同时商业银行也可通过金融创新转移和分散风险，减少宏观经济周期性波动对主营业务的冲击，降低系统性风险，减少不良贷款率并改善绿色信贷质量。

负向影响主要有：（1）竞争效应。随着金融创新的发展，非银行等金融机构推出的金融创新产品具有利率市场化、低交易成本和高盈利的特点，从而吸引大量资金流向银行间市场，挤占银行市场份额，并为“两高一剩”企业提供新的融资渠道，使其可以迅速地退出商业银行的融资体系并实现资金流转，致使商业银行丧失部分高收益客户，负向调节绿色信贷与商业银行盈利能力之间的关系。（2）商业银行金融产品的不断创新以及中间业务范围的扩张可能脱离金融监管范围，导致隐性风险不断聚集，在商业银行的风险管理水平一定的情况下，会加重其风险管理负担，负向影响绿色信贷和商业银行盈利能力之间的关系。基于此，本文提出以下假设：

H2：绿色信贷可以通过影响商业银行金融创新进而作用于盈利能力。

（三）金融创新的门槛效应

商业银行金融创新水平的高低很大程度上决定了绿色信贷对盈利能力的影响程度。在相对较低的金融创新水平下，绿色信贷产品种类少并具有较强的同质化倾向，难以满足日益多样化和复杂化的资金需求主体。此外，绿色信贷投放初期需投入大量资金和人力资源等沉没成本，较低的金融创新能力不仅难以满足商业银行对降低成本费用的要求，甚至会因金融创新产生的额外风险对其盈利能力造成冲击。当商业银行的金融创新水平过高时，金融的过度自由化和虚拟化会催生金融泡沫，导致更大的系统性风险，加剧金融系统的脆弱性。另外，过度的金融创新也会增加绿色信贷风控体系的复杂性，同样不利于商业银行的稳定与发展。因此，金融创新可能存在一个合理的区间，超过或低于某个阈值，其对绿色信贷与商业银行盈利能力的拉动作用不再显著甚至会产生负向作用。基于此，本文提出以下假设：

H3：金融创新对绿色信贷与商业银行盈利能力之间具有门槛效应。

三、研究设计

（一）样本选取与数据来源

综合考虑数据的可获得性和完整性，本文选取2010～2021年我国21家商业银行的平衡面板数据作为研究样本，共252个观测值。微观层面数据来源于企业社会责任报告和各银行年报，宏观层面数据来源于国家统计局。为克服异常值和非随机性的不利影响，对各连续变量进行前后1%的缩尾处理。

（二）变量选取

1.被解释变量。净资产收益率（ROE）反映商业银行的资本投入转化为利润的能力，其能较为全面综合地衡量商业银行的盈利能力，该指标值越高，说明资本投入带来的收益越高。

2.解释变量。绿色信贷是指商业银行向节能环保、资源循环利用等领域发放的贷款。参照王晓宁和朱广映（2017）的研究，将绿色信贷比率（GLR）作为衡量商业银行绿色信贷实施程度的指标，该指标值越大，商业银行实施绿色信贷的规模越大。

3.中介变量。商业银行以存贷利差为主营业务，其金融创新主要是产品与服务的创新。因此，商业银行的金融创新体现为中间业务收入的增长，借鉴权飞过和王晓芳（2016）的方法，把商业银行的非利息收入占比（NIR）作为金融创新水平的代理指标，该指标也是金融监管机构用来衡量银行金融创新能力的重要标准，数值越大，代表金融创新的能力越强。另外，为消除量纲的影响，将NIR取对数值进行研究。

4.控制变量。为控制银行内部微观因素和外部宏观环境因素对被解释变量的影响，在参考已有文献的基础上，引入包括资本充足率（CAR）、净息差（NIM）、资产规模（lnTA）、存贷比（LDR）、货币供应量（M2）和国内生产总值增长率（GDP）在内的控制变量。资本充足率（CAR）越高，意味着银行风险抵御能力越强。为排除商业银行经营绩效对日常经营活动所产生的影响，引入净息差（NIM）作为衡量指标。存贷比（LDR）用来衡量商业银行的资金使用情况；银行资产规模的大小与其获客能力和业务基础紧密相关，资产规模越大的银行越容易形成规模经济效应。宏观经济变动比如国家最新制定的货币政策会对银行盈利产生结构性影响，因此，本文用货币供应量（M2）来衡量货币政策的松紧，用国内生产总值增长率来衡量经济发展水平。各变量的定义及说明见表1。

表1 变量定义及说明

（三）研究模型与方法

首先，考虑到商业银行盈利能力具有动态延续性，并且为了避免可能存在的内生性问题，构建差分GMM模型如下：

其中，下标i为观测个体，t为年份，ROEi,t表示i银行第t年的盈利水平，ROEi,t-1表示滞后一期的商业银行盈利能力；ηit为个体固定效应，μit为随机扰动项。Xit表示控制变量合集，包括资本充足率（CAR）、净息差（NIM）、资本充足率（CAR）、存贷比（LDR）、货币供应量（M2）和国内生产总值增长率（GDP）。

其次，为了考察绿色信贷对商业银行盈利能力影响的金融创新机制，借鉴温忠麟和叶宝娟（2014）的研究方法，将中介变量金融创新（lnNIR）纳入研究框架，构建如式（2）和式（3）所示的动态面板模型：

在式（1）～（3）中，式（1）用于检验绿色信贷对盈利能力影响的总效应；式（2）旨在检验绿色信贷对金融创新是否存在显著影响；式（3）用于探究绿色信贷和金融创新是否同时对商业银行盈利能力产生显著影响。若α2、β1β3均显著，意味着金融创新在绿色信贷与盈利能力之间存在中介效应；继续检验β2，若β2显著则为部分中介，反之，则为完全中介效应。

最后，为进一步检验不同金融创新水平下绿色信贷对商业银行盈利能力的影响是否存在非线性关系，本文构建绿色信贷对商业银行盈利能力影响的分段函数，假设只存在一个门限值时，设定如式（4）的面板门槛回归模型，考虑到有两个门限值的情形，设定如式（5）的模型。

其中，lnNIR为门槛变量，GLR为门槛依赖变量，φ为各待估门槛值，I（·）为示性函数，括号内条件成立时取1，否则取0。γ、β为待估参数。

四、实证分析与检验

（一）变量描述性统计

如表2所示，样本中商业银行净资产收益率（ROE）最大和最小值分别为26.65和8.36，说明样本银行在盈利能力方面存在一定差距。绿色信贷比率均值仅为3.81，标准差较大的为4.44，说明样本商业银行对绿色信贷政策的落实程度存在较大差异。金融创新（lnNIR）的均值为2.98，略小于中位数3.06，说明超一半的样本银行金融创新维持在较低水平。

表2 变量描述性统计

（二）实证结果与分析

表3汇报了金融创新中介效应的回归结果。AR（2）和sargan检验对应的P值均大于0.1，表明不存在二阶自相关和工具变量的过度识别问题，模型估计有效。

表3 基准回归与中介效应回归

模型（1）检验了绿色信贷对商业银行盈利能力的影响，估计系数为-1.8610，在1%的水平上显著，说明随着绿色信贷规模的扩大，商业银行的盈利能力随之会逐渐降低，该结果验证了假设H1b。其可能原因是绿色信贷乃具有发展潜力的新业务，尚处于发展初期阶段，因此成本激增效应和挤占效应明显，而风险管理效应、绿色声誉效应及转型升级效应尚未完全发挥作用。模型（2）检验绿色信贷对金融创新的影响，估计系数为-0.0290，且在5%的水平上显著，表明绿色信贷可以为商业银行的金融创新提供支持。模型（3）中，金融创新对商业银行盈利能力的估计系数为2.7060，且在5%的水平上显著，而绿色信贷的估计系数不显著，这表明金融创新起到完全中介效应，绿色信贷可以通过金融创新这一中介对商业银行盈利能力产生负向影响，验证了假设H2。可能的原因是绿色信贷业务的高投入挤占了银行用于金融创新的资源，在绿色信贷的潜在收益效应尚未发挥作用的前提下，银行盈利水平会大大降低。

续表3 基准回归与中介效应回归

（三）稳健性检验

1.替换被解释变量。为避免指标选择偏误问题，本文选取总资产收益率（ROA）作为被解释变量对模型（1）～（3）进行重述，所得结果见表4。表4中各模型的AR（2）和sargan检验均通过显著性检验，并且各主要变量的系数正负和显著性未发生明显改变，表明本文结论具有稳健性。

表4 替换被解释变量的稳健性检验结果

2.替换估计方法。动态面板模型包括DIF-GMM和SYSGMM其中SYS-GMM具有更高的估计效率，并且有效解决了弱工具变量问题。因此，本文使用两步系统GMM对原模型进行稳健性检验。由表5可知，各核心变量的系数均通过显著性检验，进一步证实了绿色信贷→金融创新→商业银行盈利能力这一传导机制，同时说明前文结论具有稳健性。

表5 替换估计方法的稳健性检验结果

（四）进一步分析

1.门槛效应检验与门槛值搜索。前文已验证绿色信贷通过金融创新的中介效应对商业银行盈利能力产生消极影响，那么接下来将利用面板门槛模型进一步探讨这种负向作用是否存在非线性特征？同时将全样本商业银行按股权性质分为大型国有、股份制和城市商业银行三类，分别对其进行回归分析。首先，需要对门槛数和门槛值进行检验，利用Bootstrap法对所有样本重复抽样500次，并以金融创新（lnNIR）为门槛变量进行门槛效应检验。表6结果表明，在全样本商业银行中，单一门槛的P值小于0.1，通过显著性检验，而双重和三重门槛值不显著，故门槛数为1；在分样本的大型国有商业银行中单门槛和双重门槛估计值分别为2.7600和3.2230，且均通过显著性检验，而三重门槛值不显著，故门槛数为2。在分样本的股份制商业银行中，单门槛和双门槛估计值分别为1.6960和3.5960，且在1%的水平上显著，而三重门槛值不显著，故门槛数为2；分样本的城市商业银行中三类门槛的P值均大于0.1，故不存在门槛效应。其次，用LR统计量绘制全样本商业银行、大型国有商业银行和股份制商业银行的置信区间图，图1～5中LR值均小于5%显著性水平的临界值，即接受原假设。因此，门槛估计值与真实值一致，门槛值识别效果好。

表6 门槛估计值与检验结果

表7 门槛值估计结果

2.门槛模型估计及结果分析。从表8的估计结果可以看出，全样本商业银行中，当金融创新（lnNIR）低于第一门槛值3.5960时，绿色信贷对商业银行盈利能力的作用显著为负；当金融创新（lnNIR）跨过第一门槛值以后，绿色信贷对商业银行盈利能力的正向效应逐渐凸显（绿色信贷比率的系数由负转正）。以上结论表明，绿色信贷与商业银行盈利能力之间存在非线性关系，验证假设H3。商业银行绿色信贷对盈利能力的影响显著存在基于金融创新水平的单门限效应，且绿色信贷对商业银行盈利能力作用的大小与方向取决于其自身的金融创新水平（lnNIR）。当金融创新水平较低时，过多地投放绿色信贷资金不仅不利于提升收益，还会对盈利能力产生消极作用；只有当金融创新水平超出门槛值时，商业银行的绿色信贷资金才会对自身盈利能力产生显著正面效应。

表8 全样本商业银行门槛效应模型估计结果

由表9可知，无论是分样本的大型国有商业银行还是股份制商业银行，绿色信贷均表现出基于金融创新（lnNIR）的双门槛效应：当金融创新低于第一个门槛值时，商业银行绿色信贷对盈利能力的作用显著为正；当金融创新介于两个门槛值之间时，绿色信贷对商业银行盈利能力会产生不显著的正向促进作用。值得注意的是，这种促进效应较为微弱。当金融创新跨过第二个门槛值后，绿色信贷对商业银行盈利能力的正向影响逐渐增强。以股份制商业银行为例，当金融创新低于最低门槛值1.6960时，绿色信贷对商业银行盈利能力的影响系数为12.0650，在1%的水平上通过显著性检验；当其上升到1.6960～3.5960时，系数的绝对值减少到0.0010，但在统计学意义上不显著；而当金融创新高于第二个门槛值3.5960后，绿色信贷对商业银行盈利能力会产生显著的正向影响（系数增加为0.8460）。而在大型国有商业银行中，当金融创新跨过第二个门槛值3.2230后，绿色信贷对商业银行盈利能力会产生不显著的正向影响。回归结果表明，在大型国有和股份制商业银行中，随着金融创新水平的不断提高，绿色信贷对盈利能力的促进作用表现为先降后升的U型特征，即当金融创新水平进一步提高时，金融创新与当前商业银行绿色贷款投放水平更协调，绿色信贷对商业银行盈利能力的正向促进作用能得到充分发挥。

表9 分样本商业银行门槛效应模型估计结果

五、研究结论与启示

本文以我国上市商业银行2010～2021年的数据为样本，构建动态面板模型、中介效应和门槛效应模型实证检验了绿色信贷对商业银行盈利能力的影响，并进一步分析了金融创新的中介作用与门槛作用，主要结论如下：（1）绿色信贷对我国商业银行经营绩效会产生显著负向影响；（2）金融创新在绿色信贷与商业银行盈利能力之间表现出显著的负向中介效应；（3）绿色信贷对我国商业银行的盈利能力的影响存在金融创新的门槛效应。全样本商业银行中存在金融创新的单门槛效应，分样本的大型国有商业银行和股份制商业银行中存在双重门槛效应，而城市商业银行中并不存在基于金融创新水平的门槛作用；（4）在全样本商业银行中，随着金融创新跨过门槛值，绿色信贷对商业银行盈利能力的负面影响逐渐转变为正向促进作用；在分样本的大型国有和股份制商业银行中，随着金融创新水平的提高，绿色信贷对商业银行盈利能力的正向作用表现出先降后升的U型特征。

基于以上结论，可以得出如下启示：

第一，商业银行投放的绿色信贷资金须与自身的金融创新能力相适应，绿色贷款并非越多越好。当金融创新水平较低而绿色信贷水平过高时不仅无法提高商业银行的收益水平，反而会破坏商业银行内部系统的稳定性，甚至对盈利能力产生不良影响；只有当金融创新水平越过门槛值后，绿色信贷才会对商业银行盈利能力产生积极影响。因此，商业银行的信贷投放力度须遵循适度原则，根据自身的金融创新水平有计划地稳步推进。第二，金融监管部门应针对不同类型的商业银行实行差异化政策，大型国有银行为国有性质企业，可以给予其金融创新的政策支持，同时，为中小城商行创造公平公正的外部竞争环境，在金融适度创新的基础上，使绿色信贷的潜在收益效应能得到充分发挥。第三，加强金融创新与绿色信贷的协同效应，不仅需要完善以绿色信贷和金融创新为主的金融政策体系，还需要完善二者的协同机制和加强协同创新环境建设。因此，为实现商业银行的长远发展，银行要主动推进银政、银企合作，并形成规范而长效的协同创新机制。