【行业观察】绿色信贷对商业银行信贷风险的影响研究

作者 | 李双双 供职于中国人民银行赤峰市中心支行

(资料图)

责任编辑 | 杨琪

编者按

党的二十大报告强调，要“加快发展方式绿色转型”，提出了全方位推动绿色发展、构建新时代低碳循环经济体系的目标规划。金融服务是绿色发展的重要支撑力量，建立绿色金融体系，完善绿色发展政策支持工具，动员和激励更多的社会资本投入到绿色发展中，有助于实现碳达峰、碳中和，提升经济增长潜力，促进产业变革和经济高质量发展。对商业银行来说，积极开展绿色信贷业务，符合绿色发展理念，具有可持续发展潜力，不仅能增加商业银行的业务规模，还能带来更多的中间业务收入。同时，绿色信贷业务在一定程度上能降低商业银行的不良贷款率，从而实现持续健康发展。本文通过对某地区2018年至2022年绿色贷款数据和商业银行指标进行关联性实证分析，并结合区域特点，提出商业银行推进绿色信贷发展、控制信贷风险的建议。

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什么是绿色信贷？

2016年8月31日，中国人民银行会同财政部、国家发展和改革委员会等七部委联合发布《关于构建绿色金融体系的指导意见》（银发〔2016〕228号），将“绿色金融”界定为“支持环境改善、应对气候变化和资源节约高效利用的经济活动，即对环保、节能、清洁能源、绿色交通、绿色建筑等领域的项目投融资、项目运营、风险管理等所提供的金融服务”，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、碳金融等金融工具和相关政策。据《中国绿色金融发展研究报告2021》统计，截至2021年末，中国绿色信贷余额15.9万亿元，同比增长33%，占整个绿色金融资金总额超90%，在绿色金融体系中发挥关键作用。

作为绿色金融体系中重要的制度安排，绿色信贷通过信贷政策利用资金杠杆和资源配置功能引导金融资源向环保项目及绿色产业倾斜，遏制高耗能、高污染、高排放产业的盲目扩张，从而助推经济向绿色化转型。商业银行作为绿色信贷的主要参与主体，对于绿色信贷发展具有撬动作用，同时绿色信贷政策性、盈利性兼具的特点也会对商业银行盈利、风险管理等方面产生实质性影响。一方面，实施绿色信贷有助于提高商业银行的盈利水平，在国家各项利好政策支持下，绿色企业发展机会增多，资金借贷需求也将随之增加，这将为商业银行带来一定的市场空间，帮助银行增加业务规模，带来更多的中间业务收入。另一方面，开展绿色信贷业务也将促使商业银行不断提高风险防范、控制能力，一定程度上能够降低不良贷款率，从而降低信贷风险。

中国人民银行在2018年通过开展银行业存款类金融机构绿色信贷业绩评价工作，将绿色信贷正式纳入宏观审慎评估框架（MPA），以量化的指标引导金融机构合理、高效地支持绿色信贷的发展。因此，通过对绿色信贷与商业银行之间的影响进行量化研究，对保持银行业金融机构和绿色信贷可持续健康发展具有重要意义。

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基于某地区面板数据的实证分析

某地区是农牧业大市，具有丰富的太阳能、水利资源，生态农业、光伏发电、水电工程项目较多，相应的资金需求也较为旺盛。近年来，该地区深入贯彻新发展理念，主动融入新发展格局，着力推进绿色信贷发展，积极顺应经济发展新常态，推动绿色贷款规模持续增长。

数据来源和指标选择。该地区自2018年起以季度报表的形式统计绿色贷款数据，考虑数据的完整性和连续性，选取该地区工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、交通银行2018年3月至2022年9月绿色贷款季度余额作为数据来源。

根据综合骆驼评价体系（包括资本充足性、资产质量、管理水平、盈利状况、流动性和敏感性这五项指标）和商业银行地市分行的特点，为确保数据的可获得性和有效性，选取不良贷款率（以下简称“NPL”）作为被解释变量，绿色贷款比率（以下简称“GCR”）为解释变量，资产总额（以下简称“LNTA”，将资产总额取对数，减少异方差）、总资产收益率（以下简称“ROA”）、净资产收益率（以下简称“ROE”）、存贷比（以下简称“LDR”）为控制变量（表1）。

表1 指标选择及其计算公式

描述性分析。经初步描述性分析，发现数据中存在异常值，异常值处理方法为以平均数置换（表2）。可以看出，绿色信贷比率差距较大，经进一步分析得出，农业银行某地市分行总体信贷比率处于低位，较其他商业银行地市分行差距较大，但横向上来看，处于上升趋势；资产规模相对平稳，受各行净利润影响，总资产收益率、净资产收益率最小值小于平均值3个标准差，差异较大。

表2 调整后的变量描述性分析

面板模型选择。从检验结果可知，F检验呈现出5%水平的显著性F(4,85)=7.117,p=0.000<0.05，意味着相对POOL模型而言，FE模型更优；BP检验呈现出5%水平的显著性chi(1)=nan,p=0.000<0.05，意味着相对POOL模型而言，RE模型更优；Hausman检验呈现出5%水平的显著性chi(5)=32.507,p=0.000<0.05，意味着相对RE模型而言，FE模型更优。综合上述分析，最终以FE模型为最终结果（表3）。

表3 检验结果汇总 (n=95)

模型假设。结合分析结论，本文设定模型如下：

其中，NPLi,t表示第t年i银行的不良贷款率（其他变量以此规律类推）；αi表示固定效应截距项；β表示变量的回归系数；εi,t表示随机误差项。

结果分析。针对绿色贷款比率而言，其呈现出0.01水平的显著性(t=3.760,p=0.000<0.01)，并且回归系数值为0.114>0，说明绿色贷款比率与不良贷款率之间呈现正向影响关系（表4）。变量LNTA、ROE与不良贷款率之间呈现负向影响，其余因素影响不大。

表4 FE模型

通过上述分析可知，绿色信贷比率增长短期内对商业银行的风险管理能力提出了新要求。该地区自2018年起开展绿色信贷业务，起步相对较晚，目前尚处于初期阶段。因此，政策传导效应和潜力尚待挖掘，约束、激励、评价等管理体系还需完善，银行对企业的审查把关和风险控制机制有待健全，企业对绿色发展的认识程度有待提高，对绿色技术研发投入的积极性也有待加强，这些因素为商业银行发展带来一定挑战，但同时也带来更多发展机遇。关注绿色信贷公益性、政策性、盈利性与商业发展可持续性之间的关联及影响，可以帮助引导商业银行逐步树立起以高质量和绿色可持续发展的理念把握信贷投向，推动建立以市场为主导的绿色信贷发展方式，提高市场主体对绿色信贷项目的广泛认知，不断拓宽绿色信贷资金供给渠道，确保商业银行和相关企业等参与各方稳健经营，有效规避信贷风险。

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推进商业银行绿色信贷发展的建议

优化配套制度体系。政府及相关部门作为绿色金融中发挥主导性作用的参与主体，要以推动创建绿色金融良好发展环境为出发点，在市场交易规则确定、监管标准制定、基础性环境设施建设、监测信息共享、奖补及评价性激励措施的组织实施等方面，配套出台契合地区发展的支持政策。综合运用利率优惠、税收减免、设备更新改造及再贷款贴息等政策扶持工具箱，合理均衡各方利益，畅通资源配置渠道，吸引更多的社会资源投入到低碳技术及其他相关的绿色产业中，促进企业设备更新和技术改造，不断优化产业结构，助推地区产业转型升级。

加强信贷风险管理。绿色信贷业务为商业银行带来新的发展契机，银行机构可借此机会加强绿色信贷风险管理，强化对绿色信贷的理解认知和把握，进一步加强和完善银企沟通、评价结果及风险管理状况反馈等基础性、制度性框架设计，将资金贷给更多有绿色发展潜力的企业，“两高一剩”的信贷资金量将有所减少，商业银行的不良贷款率相对降低。同时，持续关注金融创新，通过增加信贷产品种类分散风险，控制风险敞口。

发挥绿色信贷积极优势。近年来，绿色产业蓬勃发展，已经成为经济增长的新动能和重要引擎。同时，经济的高质量发展和产业技术革新将促进高耗能、低产出的企业主动进行产业升级。因此，相关企业要充分运用绿色信贷的政策性红利消化环境成本，重视企业间合作和市场资源的交互，不遗余力地打造绿色品牌，履行企业应尽的社会责任，逐步积累自身信用，提高市场活力和参与度，在可持续发展中获得长远收益。

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