胡中文
(南京银行总行 投资银行部，江苏 南京 210019)
1.1 研究背景
根据政府间气候变化专门委员会(IPCC)第六次评估报告(2021)，二氧化碳浓度已从工业革命前280ppm左右达到2019年的410ppm左右，2011—2020年平均温升相比工业化前(1850—1900年)增高了1.09度，全球平均海平面上升了约20cm，气候变化造成死亡和疾病增加、食品安全、内陆洪灾、农村饮水和灌溉困难等现实问题。如何应对温室气体效应和由此产生的气候变化已成为当今人类面临的主要挑战之一。从《京都议定书》到《巴黎协定》，全球开启了气候变化治理的新时代。2020年，国家主席习近平提出了“30·60”目标，也开启了我国迈向绿色低碳发展的新征程。
1.2 研究意义
为了响应国家碳中和目标的号召，当前商业银行将部分重点放在了推进绿色金融的发展上。目前以绿色信贷业务为主的绿色金融的发展会进一步限制“两高一剩”企业的发展。而高污染、高消耗、产能过剩的企业退出市场或者向绿色企业转型，对于生态环境保护、节约资源能源以及实现可持续发展等方面都有着重大意义。
因此，大力发展绿色金融是商业银行支持国家政策和主动承担社会责任的表现，同时也能够进一步增强商业银行的核心竞争力。商业银行通过积极开展绿色金融相关业务，既在社会公众心中塑造了良好的企业形象，又优化了资产结构，降低了环境风险。
文章以商业银行绿色金融发展作为具体的研究对象，采用定量分析的方法，找出商业银行发展绿色金融的动因，从制度层面、动机层面以及银行内部组织结构、资源分配、绩效考核等方面进行分析，并就以上几方面寻找解决问题的行之有效的方法，以期能够打破我国发展绿色金融工作的瓶颈。
2.1 国外研究现状
Chami等(2002)通过对金融机构实施绿色金融的理论分析，发现绿色金融既可以提高金融机构声誉，又可以提升自身风控能力。Simpson和Kohers(2002)实证分析发现，美国国有银行实施绿色金融提高了自身的盈利能力。另外还有一些学者认为，绿色金融会造成金融机构短期经营成本急剧增加，短期盈利下降。Weber(2016)以中国银行为例，实证发现商业银行财务绩效与绿色金融存在因果关系。Weber(2016)的研究承认可持续发展活动带来的经济利益，但并未证实绿色金融会带来经济激励。以上文献研究发现，绿色金融对商业银行的影响是否存在正面效果，国外研究并没有形成统一观点。
2.2 国内研究现状
迄今为止，中国关于绿色金融的研究数量有限，大部分研究从决策者的角度关注绿色金融政策实施。韩立岩、尤苗和魏晓云(2010)从非均衡绿色金融市场的全新视角研究金融资源配给的特征，并通过贝纳西分析理论证明了政府作为引导者可以让绿色金融市场存在均衡性。陈伟光和胡当(2011)研究认为，我国由于绿色项目信息不对称、监督缺失和风险成本较低等原因，导致银行实施绿色金融效果不理想。牛海鹏、张夏羿和张平淡(2020)通过实证研究发现，我国绿色信贷政策降低了绿色属性上市公司融资难度，加强了对其信贷扶持力度，但是绿色属性上市公司的融资成本并未出现明显下降。
另外，还有一部分研究从商业银行绩效的角度关注绿色金融政策实施。何德旭和张雪兰(2007)借鉴加拿大商业发展银行等国际银行绿色信贷经验，阐述了绿色信贷政策可以切断“双高”行业的无序发展，帮助银行控制“双高”行业的环境和社会风险，提升商业银行经营绩效。杜莉和张鑫(2012)研究发现，绿色信贷可以降低银行内部不良率，提升综合竞争力。胡荣才和张文琼(2016)以工商银行等14家上市银行为研究样本，运用混合回归、变截距回归和变系数回归等模型进行实证研究，发现绿色信贷从成本方面提高管理费用，降低银行利润，但总体会提高银行盈利水平。孙红梅和雷喻捷(2019)通过采取处理效应模型(TEM)，研究证明了绿色金融政策与商业银行的盈利能力和偿债能力均正向相关。
3.1 我国绿色金融发展历程
2007年政府下发了《关于落实环保政策法规防范信贷风险的意见》，首次提出“绿色信贷”概念，鼓励银行利用信贷手段保护环境，建设资源节约型、环境友好型社会。2012年原银监会下发了《绿色信贷指引》，确定了中国绿色信贷政策体系的框架，为境内所有银行业金融机构发展绿色信贷奠定基础。2016年政府又提出构建中国绿色金融体系，将绿色信贷内涵扩延至绿色金融。历经2017—2020年的商业银行绿色金融业绩评价方案试行，最终在2021年6月9日央行发布了《银行业金融机构绿色金融评价方案》，正式对商业银行开启绿色金融评价。
尽管《关于构建绿色金融体系的指导意见》明确了绿色金融包括绿色信贷、绿色债券、绿色股票指数和相关产品、绿色发展基金、绿色保险、碳金融等，但我国绿色金融市场主要是指绿色贷款和绿色债券，两者占比超过95%。接下来，本节将着重分析我国绿色贷款和绿色债券发展情况。
3.2 国内绿色贷款市场
2020年以来，绿色信贷增速持续高于整体信贷增速，2021年年末，绿色信贷余额15.9万亿元，同比高增33.1%，增速较快；
从投向来看：绿色信贷以对公贷款、基建类和能源类投向、大中型银行、东西部区域为主。目前绿色信贷主要以基础设施绿色升级和清洁能源为主，截至2021年年末分别占绿色信贷的46.5%、26.5%。随着绿色产业的发展，基建类贷款占比小幅下降，以节能环保为代表的其他投向贷款占比上升。
3.3 国内绿色债券市场
绿色债券兴起于发达国家，但崛起于中国。最近两年绿色债券在我国发展迅速，这与我国经济结构调整和产业转型升级目标需求相契合。绿色债券市场对于我国经济发展“一箭双雕”，既能促进绿色债券投资，又能帮助我国债券资本市场增长。
得益于碳中和目标的提出，我国低碳转型加速推进，绿色融资需求暴增。2021年，我国绿色债券共计发行628只，发行规模6040.91亿元，发行规模和数量是2020年的3倍。
4.1 样本选取和数据来源
《绿色信贷指引》自2012年发布后，越来越多的商业银行对外公告绿色信贷数据。文章选取了持续对外披露绿色信贷数据的20家上市银行为研究样本，样本期限为2010—2020年，绿色信贷数据来源于企业社会责任报告和可持续发展报告，银行绩效指标以及控制变量的数据均来源WIND数据库。
4.2 模型设定
双重差分法(DID)是一种可用于评价政策效果的计量模型。模型假定政策只对市场中的一部分主体产生影响，而对其他主体不产生影响。因此可视作一个自然实验，用两类主体所呈现的差异来对比分析政策效果。
依据上文研究设立以下模型：
ROAit=β0+β1TREATi+β2TIMEt+β3DIDit+α·CONTROLit+εit
NPit=β0+β1TREATi+β2TIMEt+β3DIDit+α·CONTROLit+εit
其中。ROA代表商业银行短期财务绩效，NP代表商业银行长期财务绩效，作为被解释变量。分组虚拟变量TREAT代表商业银行绿色金融业务发展程度；
时间虚拟变量TIME反映商业银行受绿色金融政策影响，作为解释变量。CONTROL代表控制变量，包括资本充足率CAR、不良贷款率BLR、存贷比LDR、销售净利率PRR、总资产对数LNA。
4.3 指标选取
《绿色信贷指引》实施具有相对外生性，可以视为一次“准自然实验”。文章创新性的依据《银行业金融机构绿色金融评价方案》来赋值TREAT，TREAT为分组虚拟变量，B为所有样本的绿色信贷比平均值，X为样本期间每家银行绿色信贷比，S为所有样本的绿色信贷比标准差，若X
若X=B，则TREAT=0.6；
若X落入区间(B，B+2S]，则TREAT=0.6+(X-B)/2S×0.4；
若X>B+2S，则TREAT=1；
TIME为政策实施的时间虚拟变量，如果年份为2012年及以后，则TIME=1；
否则为0。
首先是被解释变量。文章采用资产回报率(ROA)来反映商业银行的短期财务绩效，ROA越高，代表商业银行每单位资产创造的净利润越多，财务绩效越好。文章采用三年净利润复合增长率(NP)来反映商业银行的长期财务绩效，NP越高，代表商业银行可持续发展越好。
其次是解释变量。根据研究目的，在研究绿色金融对总体商业银行财务绩效的影响时，构建虚拟变量TREAT和TIME。
最后是控制变量。文章参考美国金融管理部门对商业银行进行的综合等级评定制度——“骆驼”评价体系，在实证模型中加入了以下五个预测控制变量：资本充足率、不良贷款率、存贷比、销售净利率、总资产对数，分别反映商业银行资本充足性、资产质量、管理水平、盈利状况和规模水平的情况。
4.4 数据分析及相关检验
4.4.1 描述性统计分析
根据描述性统计分析可见，这20家研究样本平均ROA为1%，最低0.34%，最高1.47%，说明研究样本短期财务绩效比较低，各样本之间的差异性比较大。研究样本的平均NP为17.24%，最低-11.69%，最高155.81%，说明在我国经济快速发展的过程中，商业银行可持续发展势头良好，但各样本之间的差异比较明显。从被解释变量的描述性统计分析来看，研究样本的异质性比较强，利于实证分析。从控制变量的描述性统计分析来看，研究样本的资产质量、流动性比较好，抵御风险的能力比较强，利于模型稳定。
4.4.2 相关性分析
文章对各变量之间的相关性进行了分析，商业银行的ROA和NP与大多数变量在10%水平下存在显著相关关系。ROA和NP与DID存在显著的负相关关系，说明商业银行开展绿色金融业务显著降低了长短期财务绩效，但相关关系并非因果关系。接下来文章将采用DID方法检验绿色金融业务对商业银行财务绩效的影响，这将有效控制时间和个体效应，消除内生性问题，确保估计结果的可靠性。
4.4.3 DID实证检验
文章运用STATA 12.0对20家商业银行进行了双重差分分析，表1列示了模型输出结果。表1第一列的被解释变量是ROA，表示商业银行短期财务绩效；
第二列的被解释变量是NP，表示商业银行长期财务绩效。
表1 绿色金融对商业银行财务绩效影响的实证分析结果
第一列中，DID的系数为-0.054，对ROA产生负向影响，并在99%的水平下显著。这个结果说明实施绿色金融业务对商业银行短期财务绩效产生负向效果。
第二列中，DID的系数为43.409，对NP产生正向影响，并在90%的水平下显著。这个结果说明实施绿色金融业务对商业银行长期财务绩效产生正向效果。
从实证结果来看，商业银行积极实施绿色金融政策，加大绿色金融投放，对短期财务绩效产生负向作用，长远来看，会提升商业银行长期财务绩效，促进商业银行可持续发展。
低碳发展已成为社会共识，商业银行发展绿色金融符合社会对商业银行的期望和要求，也有助于商业银行长期财务绩效的提升。在目前经济下行、利率市场化及金融脱媒的影响下，绿色金融可以助推商业银行转型发展。
文章以《绿色信贷指引》的下发为分界点，研究了商业银行发展绿色金融的动因。实证部分以2010—2020年20家上市银行面板数据为样本，利用双重差分方法建立了动态空间评价模型，创新性地依据《银行业金融机构绿色金融评价方案》来赋值TREAT，考察了绿色金融对商业银行带来的长期财务绩效。
绿色金融是我国走上可持续发展道路，以及实现碳达峰碳中和“30·60目标”的基础支撑和关键动力。商业银行作为资源配置的重要渠道，是连接金融与生态发展的关键桥梁。作为国家绿色金融体系的主要投入主体，商业银行的内在驱动性发挥着至关重要的作用。为强化这种驱动作用，未来需要从以下五方面努力。
5.1 设计完备的绿色金融组织架构
商业银行要从战略高度认识绿色金融在我国的意义，可参考国际绿色原则在内部治理机制中嵌套绿色金融委员会，成为商业银行决策可持续发展方向的新规则和方法。商业银行要依托组织结构的设置体现绿色金融理念，实现治理机制的激励约束功能，切实履行社会责任。绿色金融作为我国低碳经济发展的资源配置手段，商业银行不仅要把绿色金融作为一个理念或者口号，更应该将其置于检验内部机构团队“环境风险”的行为准则，确保绿色金融的顺利实施。
5.2 提升绿色金融业务能力
绿色项目大多涉及技术最前沿研究领域，需要培养具备绿色技术和金融知识的复合型人才。商业银行可以建立绿色金融专家库机制，根据行业、地域、规模等要素筛选行内外专家资源，开展专业培训，加强专业化管理与资质管理。另外，商业银行可以招聘具备碳排放技术服务或工程管理从业经验的专业人员，建立绿色金融项目碳排放测算标准，打造领先的绿色金融技术服务体系。
5.3 打造绿色金融数字化平台
建议商业银行借力大数据、人工智能等技术开发绿色金融业务支持系统，持续加强内部数据与社会数据整合，提升大数据分析在风险预警中的应用，实现对环境与社会风险的前瞻性管理，建立绿色金融风险预警管理体系。
5.4 深化绿色金融产品创新
在联合国环境规划署公布的《绿色金融产品与服务》中有一百多个绿色金融产品，而我国绿色金融体系于2016年才刚刚构建完成，正处于起步阶段，仅有个别商业银行推出了绿色基金、绿色股票、绿色债券等创新产品。随着绿色金融改革的深入，商业银行应结合国家政策建立起绿色金融发展规划，尽快与国际绿色金融原则接轨。商业银行可以积极探索碳排放权抵押贷款、碳资产融资租赁、碳资产可持续挂钩债券，以及碳中和类的借记卡和存款等产品。
5.5 持续完善考核激励机制
商业银行应专门安排信贷规模支持绿色金融业务，鼓励分支行通过绿色债券、绿色基金等非表内信贷方式解决绿色融资需求；
全面优化绿色金融项目认定流程，提升总分行绿色金融产品经理的技术支持能力；
提高分行绿色金融业务审批权限，助力推进区域节能减排等绿色金融市场发展。