【绿色信贷对上市商业银行经营绩效影响实证探析10000字（论文）】

三我国绿色信贷历程与现状发展（一）我国绿色信贷发展历程中国人民银行于1995年发布了《关于贯彻信贷政策与加强环境保护工作有关问题的通知》，目的是为了让金融业的相关部门在进行信贷处理过程中要注重对生态环境的保护和改善，对自然资源要减少浪费。并且在2007年，绿色信贷在中国范围内正式启用，以国家三大组织部发布的《关于落实环保政策法规防范信贷风险的意见》为进军号，绿色信贷政策在中国的发展进程正式打响。2008年，我国“绿色保险、绿色证券、绿色信贷”等新政纷纷出台，绿色金融政策自此正式启动。2011年，我国“绿色信贷”评估研究项目启动，建立“中国绿色信贷数据中心”的计划开启。2012年，中国人民银行发布了《绿色信贷指引》文件，该文件是发展绿色信贷业务、促进商业银行转变发展方式的指导性文件。2014年的《绿色信贷实施情况关键评价指标》是用来规范绿色信贷组织管理、内控协调的关键性文件。2015年《关于加快推进生态文明建设的意见》、和《生态文明体制改革总体方案》的确定，建立了中国绿色金融体系在全世界的顶层设计。2016年，《生态文明建设目标评价考核办法》、《生态文明建设考核目标体系》和《绿色发展指标体系》把绿色金融发展写入《“十三五”规划纲要》，把发展绿色金融作为一项国家发展战略。《十三五规划纲要》作为国家发展战略，绿色金融、绿色信贷受到广泛社会国家的关注，他们的重要性也日渐凸显，昭示我国绿色发展信心和无线潜力。表1:我国绿色信贷相关政策汇总实施时间政策名称相关内容2015.09《生态文明体制改革总体方案》建立绿色金融体系，推广绿色信贷，研究采取财效贴息等方式加大扶持力度,鼓励各类金融机构加大绿色信贷的发放力度,明确货款人的尽职免责要求和环境保护法律责任。2016.08《关于构建绿色金融体系的指导意见》大力发展绿色信货:构建支持绿色信货的政策体系;推动银行业自律组织逐步建立银行绿色评价机制;推动绿色信贷资产证券化;研究明确贷款人环境法律责任;支持和引导银行等金融机构建立符合绿色企爱和项目特点的信贷管理制度-2018.07《关于开展银行业存款类金融机构绿色信贷业读评价的通知》根据银行业存款类金融机构绿色信贷业绩评价方案(试行)，绿色信贷业绩评价每季度开展一次。绿色信货业绩评价指标设置定量和定性两类，其中，定主指标权重80%,定性指标权重20%。2019.03《绿色产业指导目录(2019年版)》绿色产业分为节能环保产业、清洁生产产业、清洁能源产业、生态环境产业、基础设施绿色升级以及绿色服务。2020.10《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》强化绿色发展的法律和政策保障，发展绿色金融，支持绿色技术创新，推进清洁生产，发展环保产业,推进重点行业和重要领域绿色化改造。2021.01《商业银行绩效评价办法》将绿色信货占比纳入考核。资料来源:前瞻产业研究院整理由上表不难看出，在2016到2021年这六年中间，我国对绿色信贷、绿色金融的关注度日渐提高，对其相应的法律文献也在不断丰富。从2007年内起，一直到2021年，绿色金融的发展也在不断完善，在2020年《十四五规划》里也记录了绿色金融发展的规划，以强化绿色发展的法律和政策保障为主，从而进行绿色技术创新，推动绿色行业的发展。（二）绿色信贷发展现状近年来，我国绿色金融业的发展态势甚好，且在银行金融机构扩大绿色信贷服务的情况下，绿色信贷也进行了新的进步与发展，扩大了在同类型业务的占比，改善了信贷结构，且在不断完善绿色信贷的相关业务，开拓业务市场的同时，也为绿色信贷创造了更好的发展空间。除此之外，各大商业银行也紧跟国家政策的脚步，对绿色信贷的业务拓展与服务更进一步，针对高污染、高消耗的工业或企业，则实施减少或拒绝放贷，以降低其贷款来源推动其向新能源绿色环保方向发展。希望通过调整信贷投放结构改善我国国家产业结构，降低污染的成分和可能性。从上表不难看出，绿色信贷质量整体良好，不良率远低于其他贷款不良率。信贷政策以来，我国绿色信贷余额稳健增长。以中信银行为例，中信银行机构绿色信贷里存款总额从2016年6月末3.64 万亿元增长至2020年6月末的4.57万亿元。截止到2020年6月末，中国银行节能环保项目和服务不良贷款率为1.64%，较前几年不良贷款率正在持续降低，有效降低了商业银行的信用风险。资本充足率也从11.98%增长到13.01%，能够更好的保障存款人以及其他债权人的权益，保证了商业银行的正常运营和发展。四绿色信贷对商业银行经营效率的实证分析本文选取我国15家上市商业银行（中国银行、建设银行、工商银行、农业银行、交通银行、招商银行、北京银行、南京银行、上海银行、江苏银行、中信银行、浦发银行、华夏银行、平安银行、民生银行）作为研究对象。银行名称数据起始年份数据终止年份样本数量中国银行201620205建设银行201620205工商银行201620205农业银行201620205交通银行201620205招商银行201620205北京银行201620205南京银行201620205上海银行201620205江苏银行201620205中信银行201620205浦发银行201620205华夏银行201620205平安银行201620205民生银行201620205研究绿色信贷对其2016-2020年的经营绩效影响情况，并依照徐鹏达的《绿色信贷对我国商业银行经营绩效的影响研究——基于16家上市商业银行面板数据的分析》中的实证部分建立面板数据多元线性回归模型，对资本充足率的影响因素进行实证分析，将总资产净利率、不良贷款率、净利润增速作为被解释变量，资本充足率作为解释变量，并将成本收入比、存贷款比例、存款总额作为控制变量建立了如下所示的模型： y=α+β1x1其中为被解释变量中的总资产净利率和不良贷款率，分别为成本收入比、存贷款比例、存款总额。变量类型变量指标变量代码变量定义总资产净利率ROA净利润/资产总额被解释变量不良贷款率NPLR不良贷款/贷款总额净利润增速NPGP本年净利润增长额/上年净利润解释变量资本充足率CAR资本净额/表内、外风险加权资产期末总额成本收入比CIR营业费用/营业收入控制变量存贷款比例LDR贷款总额/存款总额存款总额TD存款总额的自然对数分别将数据代入固定效应与随机效应模型，并对其进行豪斯曼检验，豪斯曼检验结果如下：回归模型Chi-SquareP值模型(1)96.20豪斯曼检验结果显示，P值小于0.1，应当选择固定效应模型，固定效应模型的回归结果如下所示：SourceSSdfMSModel102.199446334.066482Residual90.5035324701.29290761Total192.702978732.63976683Numberofobs=74F(3,70)=26.35Prob>F=0.0000R-squared=0.5303AdjR-squared=0.5102RootMSE=1.1371CARCoef.Std.Err.tP>|t|[95%Conf.Interval]CIR-.0184208.0387543-0.480.636-.0957138.0588723LDR.0018427.00784820.230.815-.01381.0174953TD1.71e-131.96e-148.710.0001.32e-132.10e-13_cons12.980061.3589779.550.00010.2696715.69046

模型的R2为0.5303，说明模型能够较好的说明回归问题。回归结果显示，只有存款总额对资本充足率产生显著的正向影响，即当存款总额变动一单位时，会使得资本充足率同向变动1.71×10-13个单位，而其他影响因素带来的影响并不显著。下面对不良贷款率水平进行回归分析，得到如下结果：NPLRCoef.Std.Err.tP>t[95%Conf.Interval]CAR-.1238122.0218629-5.660.000-.1674274-.0801969CIR .0215779.00710033.040.003.0074132.0357426LDR.0089027.00143616.200.000.0060377.0117677TD3.15e-145.18e-156.070.0002.11e-144.18e-14_cons1.693874.37725934.490.000.94126272.446486实证研究结果表明，资本充足率对不良贷款率带来显著负面影响；而成本收入比、存贷款比例与存款总额对其带来显著正面影响。当资本充足率向上变动一单位时，会使得不良贷款率向下变动0.124个单位，当成本收入比向上变动一单位时，会使得不良贷款率向上变动0.022个单位，当存贷款比例向上变动一单位时，会使得资本充足率向上变动0.009个单位，当存款总额向上变动一单位时，会使得资本充足率向上变动3.15×10-14个单位。对模型所求结果的共线性进行检验，得到的方差膨胀因子如下：自变量VIF容忍度CAR2.170.459861CIR2.130.469653LDR1.070.938408TD1.030.970212MeanVIF2.74结果说明模型并不存在共线性，回归结果较为可信。同理，对加入绿色信贷后的模型进行估计，得到如下模型回归结果：变量名(1)Y1ROA(2)Y2NPLR(3)Y3NPGPCAR0.042***-1.2381.423**CIR0.00140.0216***-0.054LDR0.7860.0089***-1.072TD0.0003.15e-14***-5.05e-13***cons0.2721.694***-0.893adR-squared0.32540.50040.1202N757575注:*，**，***分别表示在10%､5%､1%的水平上显著对于ROA（总资产净利率）来说，CAR（资本充足率）对其产生正向影响；对于NPLR（不良贷款率）来说，CIR（成本收入比）、TD（存款总额）与LDR（存贷款比例）对其产生显著正面影响；对于NPGP（净利润增速）来说，CAR（资本充足率）与TD（存款总额）均会对其产生正面影响。五研究结论及对策建议（一）结论通过对我国15家上市商业银行的发展现状以及存在的问题进行分析后可以得出：（1）近五年来，我国绿色信贷业务发展态势甚好，不仅扩大了在同类型业务的占比，还改善了信贷结构，且在不断完善绿色信贷的相关业务，开拓业务市场的同时，也为绿色信贷创造了更好的发展空间。（2）近二十年来，随着有关绿色金融发展规划的政策的出台，我国绿色信贷法律法规体系的逐渐完善，但仍需要加大约束效力，增加监督制约手段。（3）为了满足长期可持续发展的要求，全面实现碳中和，应改变长期以来以政府为中心的融资模式，进行绿色创新，促进绿色信贷发展以推动绿色行业的发展。（4）上市商业银行绿色信贷的发展历程所存在的问题有：1.商业银行绿色信贷制度框架简单，样式多样化，缺乏统一性，导致管理不便；2.上市商业银行绿色信贷传播范围有限，规模小，导致后续发作动力不足；3.绿色信贷所提供的服务类型少，不能满足大众，创新力度有限；4.上市商业银行绿色信贷信息披露机制不够健全，安全性得不到保证。（二）对策建议通过上述结论分析以及上文中我国绿色信贷发展现状，并不难看出我国绿色信贷的规模正在日益扩大，但仍然有部分银行对此积极性不高，主要原因是因为实施绿色信贷无法在短期内对商业银行的经营绩效产生显著的提高，反而会使其降低。为此，将提出以下对策建议，望能够完善绿色信贷政策并且能在可持续发展的道路上越走越远。1.不断完善绿色信贷法律法规体系近二十年来，我国银监会陆续发布了一系列大大小小有关绿色信贷法律法规的政策，但是那些政策大多数都为指导性意见，立法层次较低，并未形成能够支持绿色信贷发展的法律法规体系，同时法律效应也不强烈，应当提高立法层次，完善绿色信贷法律法规。我国要在建立更高层次的绿色信贷法律法规体系的同时，还要对其制度机制进行健全与完善，将国外经验与本国国情相结合，在实践中逐步完善环保信息披露机制、绿色信贷评估机制、奖励与惩戒机制，形成法律法规、政策意见、制度机制为一体的完整绿色信贷框架体系，使绿色信贷开展有法可依，有章可循。2.根据银行实际情况，进行绿色信贷经营战略的制定为了商业银行未来的长期发展，其高层管理人员应当制定出与绿色信贷相应的经营战略和发展规划，而合理的战略将会对我国商业银行起到发展战略选择、经营方向和对未来规划的把控造成较大影响。与此同时，商业策略的差异性也会导致商业银行未来走向的不同，因此，银行管理者更应该在这个竞争环境中做到明确的决策和指挥，依据竞争环境的变化对绿色信贷发展策略进行调整和控制，以达到经营绩效最大化，提升绿色信贷在市场范围内的重要性。3.创新绿色信贷产品，大力培养绿色信贷专业人才目前我国绿色信贷产品种类单一，应对商业银行绿色信贷产品丰富、创新，并在现有产品的基础上进一步的创新完善。比照国外商业银行绿色信贷产品，同时结合我国商业银行的实际情况，发展创新出新的产品，推动绿色信贷的发展以促进可持续发展。在发展绿色信贷产品的同时，大力培养绿色信贷相关专业人才，商业银行可从国外引进或以招聘的方式组建绿色信贷专家团队，也可通过内部培训培训出高级管理人员。参考文献[1]余晨.用好金融手段支持深入打好污染防治攻坚战[N].中国环境报,2021-05-20(003).[2]贾斯淇,姜春吉.绿色信贷对我国商业银行的影响研究[J].商业经济,2021(05):172-173.[3]陈昆,孙秀冰,于慧林.绿色信贷对商业银行经营绩效的影响[J].区域金融研究,2021(03):13-20.[4]唐亚兰.绿色信贷对商业银行经营绩效影响研究[J].时代金融,2021(07):59-61.[5]姚燕燕.绿色信贷对商业银行经营绩效动态效应研究[J].保定学院学报,2021,34(01):26-34.[6]张羽.社会责任、绿色信贷对商业银行经营绩效的影响[J].建筑经济,2020,41(S2):364-368.[7]高晓燕.绿色信贷视角下我国商业银行经营绩效差异性研究[J].甘肃社会科学,2020(05):178-184.[8]苏航.绿色信贷对商业银行经营绩效有正向推动作用[J].环境经济,2020(15):62-66.[9]曲爽.绿色信贷对商业银行经营绩效的影响及政策建议[D].齐鲁工业大学,2020.[10]滕旻遥.商业银行绿色信贷业务对其经营绩效的影响分析[J].营销界,2020(08):137-139.[11]郝冰.浅谈绿色信贷对商业银行经营绩效的影响[J].中外企业家,2019(34):27.[12]宋哲慎.绿色金融业务对商业银行经营绩效的影响机理研究——基于21家A股上市银行的面板数据分析[J].山西农经,2019(21):130-131+144.[13]何思锐,周蓉.绿色信贷对我国上市商业银行经营绩效的影响[J].全国流通经济,2019(27):153-154.[14]任堃.绿色信贷对我国商业银行经营绩效的影响研究[D].华东政法大学,2019.[15]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.[16]杨国民.建筑施工企业项目管理组织探讨[J].门窗,2019(11):37+40.[17]马洁.绿色信贷对我国上市商业银行经营绩效的影响研究[D].石河子大学,2018.[18]徐鹏达.绿色信贷对我国商业银行经营绩效的影响研究——基于16家上市商业银行面板数据的分析[D]福建农林大学，2019附录附表1：15家银行2016-2020年的数据汇总银行名称Year不良贷款率[单位]%净利润增速[单位]%存贷款比例[单位]%总资产净利率ROA[单位]%成本收入比[单位]%资本充足率(2013)[单位]%平安银行20161.743.3675.210.8325.9711.53平安银行20171.702.6183.580.7529.8911.20平安银行20181.757.0292.380.7430.3211.50平安银行20191.6513.6093.720.7729.6113.22平安银行20201.182.603.840.6929.1113.29浦发银行20161.895.2692.030.9823.1611.65浦发银行20172.142.47105.160.9224.3412.02浦发银行20181.922.75109.100.9125.1213.67浦发银行20192.055.29108.870.9022.5813.86浦发银行20201.73-0.86110.360.7923.7814.64华夏银行20161.674.2481.650.9034.5011.36华夏银行20171.760.9086.040.8232.9612.37华夏银行20181.855.2895.050.8132.5813.19华夏银行20191.835.3898.860.7830.5913.89华夏银行20201.80-2.4799.950.6727.9313.08民生银行20161.683.7379.860.9430.9811.73民生银行20171.714.4094.540.8631.7211.85民生银行20181.76-1.1697.230.8530.0711.75民生银行20191.569.1395.890.8726.7413.17民生银行20201.82-36.09102.280.5126.1913.04招商银行20161.877.5285.791.0928.0113.33招商银行20171.6113.2487.721.1530.2315.48招商银行20181.3614.4189.031.2431.0215.68招商银行20191.1615.6092.311.3232.0915.54招商银行20201.074.8689.351.2433.3016.54江苏银行20161.4311.9171.560.7429.2111.51江苏银行20171.4112.9674.150.7128.8012.62江苏银行20181.3910.3778.530.7228.6812.55江苏银行20191.3812.8082.670.7525.6412.89江苏银行20201.324.4190.730.7123.4614.47南京银行20160.8718.1350.640.8924.8013.71南京银行20170.8616.9553.830.8929.2012.93南京银行20180.8914.6262.340.9428.6112.99南京银行20190.8912.3266.930.9727.3913.03南京银行20200.915.1232.030.9228.4614.75北京银行20161.276.1678.190.9025.8112.20北京银行20171.245.3584.900.8526.8512.41北京银行20181.466.6591.040.8225.1912.07北京银行20191.407.2293.970.8123.2312.28北京银行20201.570.2595.020.7722.0711.49上海银行20161.179.8365.250.8922.8913.17上海银行20171.157.0671.900.8624.4714.33上海银行20181.1417.8181.610.9420.5213.00上海银行20191.1612.5481.890.9519.9813.84上海银行20201.222.8683.210.8918.9312.86农业银行20162.371.8249.500.9934.5913.04农业银行20171.814.9351.600.9532.9613.74农业银行20181.594.9254.280.9331.2715.12农业银行20191.405.0872.050.9030.4916.13农业银行20201.571.6374.460.8316.59交通银行20161.521.2373.980.8731.6014.02交通