绿色信贷对商业银行信贷资产质量影响分析以五大商业银行为例Word文件下载.docx

1、（表1）表1 政策背景政策内容简介发布单位关于防范和控制高耗能高污染行业贷款风险的通知（2007）提出对耗能高、污染高的重点企业信贷政策的加强监管，被视为绿色信贷出现标志。原银监会节能减排授信工作指导意见（2007）提出重点满足信贷需求的细化要求。关于落实环保政策法规防范信贷风险的意见（2007）提出以信贷手段保护环境，是绿色信贷进入商业银行的开端。中国人民银行、原银监会关于进一步加强信贷结构调整促进国民经济平稳较快发展的指导意见（2009）旨在进一步加强调整信贷结构，特别要坚持“区别对待、有保有压”的方针。关于进一步做好金融服务支持重点产业调整振兴和抑制部分行业产能过剩的指导意见（2009）

2、提出对绿色信贷项目分类识别、从严限制，着力调整和优化信贷结构，进一步做好金融服务。中国人民银行、原银监会、证监会、原保监会绿色信贷工作方案（2014）绿色信贷管理暂行办法（2014）关于做好2015年绿色信贷相关工作的意见（2015）关于加强境内人民币贷款项目绿色信贷管理有关工作的通知（2015）提出全过程管理原则、全面风险管理原则、差别化管理原则三项绿色信贷管理原则，明确绿色信贷工作目标和职责分工，对绿色信贷工作进行系统地推进和部署。国家开发银行1.1.2 选题意义我国绿色经济的发展存在很多不足，部分行业产能过剩，企业效益下滑，新的经济增长点还未形成，解决绿色经济发展问题至关重要。绿色信贷即

3、属于绿色经济，又是生态环境建设的重要工具，是解决绿色经济发展问题的切入点。十三五规划明确提出下一个五年（2016-2020）的目标是改善生态环境质量，扩大绿色与低碳的生产与生活方式。金融行业凭借其引导能力，在完成十三五规划关于环境保护的目标上具有重要引导作用。金融行业作为经济核心领域，提升国家经济发展能力是首要任务，同时，在可持续发展背景下，作为金融行业特有的金融手段，绿色经济的出现使金融行业承担起保护生态环境、优化生态发展的社会责任。信贷方式是我国主要的融资方式，绿色信贷的产生加速了产业结构的调整，为商业银行带来了新的机遇，改变了金融行业发展，使金融行业开始注重经济与环境兼顾的发展模式。绿色

4、信贷的发展使绿色环保项目获得了更多的资金支持，激发产业部门对环保生产技术的投入并提高创新能力与积极性。绿色信贷对商业银行信贷资产质量的研究是绿色经济发展道路上的跨步。1.2 文献综述在绿色信贷对社会发展的影响方面，陈雁（2008）提出银行将社会责任置于战略地位，进而提高绿色信贷发展积极性有利于我国经济社会可持续；陈好孟（2010）认为绿色信贷较之其他手段，对促进环境污染治理、转移环境风险、降低污染物排放发挥更有效的作用；蔡芳（2008）提出以金融手段保护环境是建设环境制度的重要内容，也对于我国今后经济社会发展有重要意义。在绿色信贷对银行的影响方面，常杪等（2008）认为，银行业金融机构在运用绿

5、色信贷制度时过多地依靠环保部门提供的相关信息，未充分认识到融资活动对环境和社会间接产生的不良影响，应当加强银行业金融机构对环境风险的控制能力；罗鸿勇（2017）基于赤道原则理论，提出绿色信贷有利于改善银行信贷业务结构，但在改善银行信贷业务的同时会削减银行的利息收入；崔湲（2017）提出绿色信贷是实施绿色金融的主体，绿色金融是我国现代化经济体系的重要组成内容；孙光林等人（2017）提出，绿色信贷促进商业银行净利润和非利息收入的提高，进而改善银行效益。对于绿色信贷与银行之间的关系，并未有一个准确的说明，在风险性、盈利性等各方面，都存在不同说法。在实证分析方面，王晓娆（2016）采用银行资产质量、环

6、境治理投入、经济发展水平等为指标建立动态面板模型分析环境治理投入与银行信贷资产质量之间的关系；尹娅婷（2015）以存贷比、不良贷款率、平均资产回报率、绿色信贷比率等为指标建立模型分析绿色信贷与商业银行盈利性之间的关系；张华、钱胡萍（2018）建立结构方程模型从流动性、安全性等五个方面反映商业银行信贷资产质量；冯科、张雅婷（2016）建立个体固定效应模型分析商业银行信贷资产质量影响因素，得出美国社区银行资产规模助于提高银行盈利能力的结论。1.3 研究内容与研究目的 1.3.1 研究内容第一部分是引言，包括选题背景、选题意义、文献综述、研究内容和目的，以及研究过程与方法。第二部分是对绿色信贷情况的

7、阐述，包括绿色信贷的界定及发展现状的说明。第三部分是将商业银行信贷资产质量影响因素归类为内部与外部进行汇总说明。第四部分是实证分析，主要通过Excel及Eviews建立多元线性回归模型对绿色信贷与银行信贷资产质量的关系进行论证分析。第五部分是根据我国的实际情况，对如何促使绿色信贷在助力商业银行信贷资产质量发展问题上提出针对性建议。1.3.2 研究目的论文立足于可持续发展背景下生态环境与经济发展的交叉点，绿色发展方式能否被商业银行所推崇，论文有以下几点研究目的：（1）为了改善生态环境、减少污染、节约资源，促进生态环境可持续发展。（2）明确绿色信贷对银行信贷资产质量的影响，促使绿色信贷更好的助力商

8、业银行信贷资产质量发展。（3）提高商业银行发展绿色信贷积极性，使绿色信贷相关政策在各商业银行之间顺利实施，促进商业银行资产规模的扩大，使银行业稳定健康发展。1.4 研究过程与方法1.4.1 研究过程了解我国绿色信贷发展的背景与意义、发展现状、商业银行信贷资产质量的影响因素，建模实证分析绿色信贷与商业银行信贷资产质量的关系，针对二者关系并结合我国银行业发展实际情况，提出相对应的对策建议。1.4.2 研究方法（1）文献研究法 在知网、各银行官网等平台搜集相关文献与资料，通过对文献资料的学习掌握，对绿色信贷的发展现状以及前人对绿色信贷与商业银行信贷资产质量相关性有一个清晰正确的认识，进而提出自己的想

9、法进行下一步分析。（2）实证分析法通过各银行官网、原银监会、国家统计局获取各商业银行年度财务报表、社会责任报告、中国统计年鉴，筛选指标并汇总相关数据，运用Excel、Eviews等软件进行数据的处理与分析得出各变量相关性系数。2 我国绿色信贷发展概况2.1 绿色信贷的界定绿色信贷是一种新兴的金融理念，与生态文明建设息息相关，常被称为可持续融资或环境融资。绿色信贷的具体界定也是众说纷纭，例如：绿色信贷是以引导资金与贷款从对生态环境起危害作用的企业机构流入有利于生态环境建设的企业机构，从而实现资金的“绿色配置”为目的的手段政策（邓聿文，2007）。有学者认为所谓绿色信贷就是要求银行及其他金融机构在

10、审核贷款企业或项目时，对项目在环境的可持续发展方面产生的影响做更深入全面的考察。或者有学者认为生产环保产品、节能减排项目所产生的资金都属于绿色信贷。论文对绿色信贷的界定采用在前人成熟的文献中被普遍承认的说法。2.2 绿色信贷发展现状自2007年，兴业银行成为首家国内赤道银行后，我国陆续有进出口银行、建设银行、中国银行等多家金融机构开始注重绿色信贷的发展，市场不断拓宽，虽然相较于其他国家起步较晚，但纵观近些年发展进程可看出当下发展速度很快。目前我国绿色信贷发展遵循赤道原则，国内也陆续出台政策对绿色信贷发展进行引导，在实施绿色信贷的标准、如何报送统计等方面也建立相应的体系。但绿色信贷流程复杂，在业

11、务操作过程中尚且存在不完善不规范等问题，在监管方面仍未建成长期有效的管理机制，相关方面没有一个标准的政策保障。通过各商业银行披露的社会责任报告，可发现我国绿色信贷项目不断增多，如今已超过1.4万个，虽然产品服务滞后于其他先进国家，但绿色信贷产品不断衍生，运作模式独特并不断完善进步。从各商业银行披露的绿色经济领域余额来看，目前余额已超8万多亿，在2009年至2017年绿色信贷余额是呈上升趋势的，银行对绿色经济领域投入贷款逐年增加（图1）。各银行及机构不断对绿色金融的体系进行改革发展，绿色金融的探索进入深水试验区，绿色信贷将成为绿色金融融资的主要工具。但由于产品自身完善速度落后于贷款增长速度，实施

12、过程中涉及的环保、银行、企业等各部门之间没有完善的信息沟通机制，缺乏信息共享平台，绿色信贷效率不高，导致在商业银行主观意向方面出现商业银行自发的积极性不高的问题，同时由于绿色信贷发展中的风险不能很好地控制，使得某些银行抑制绿色信贷发展的现象开始出现。图 1 2009-2017年五大商业银行绿色信贷余额（单位：亿元）3 商业银行信贷资产质量影响因素分析商业银行信贷业务是一项传统业务，地位十分重要，影响着商业银行风险与收益。参考银行业发展研究的文献，可以发现商业银行信贷资产质量受政府、政策、宏观环境、银行自身等多重方面的影响，这些因素通过作用于商业银行健康程度、银行业整体环境各方面对银行信贷资产质

13、量产生影响。3.1 内部影响因素银行经营的风险偏好：银行经营风格不同，对待风险的态度也不同。银行经营对于安全性、流动性、盈利性三者之间的侧重反映了银行风险偏好程度。风险偏好型的银行更注重银行盈利性，倾向于风险较高的领域以赚取高额的回报，信贷规模扩张速度快、银行资本充足率相对较低，加之其对资产质量的管控较松，因此这种拥有激进态度的银行信贷资产质量较低；风险厌恶型的银行更加注重银行的安全性和流动性，同时会严格控制涉足高风险领域的业务，因此这种持保守态度的银行信贷资产质量较高。银行资产规模：一般而言，银行的资产规模会随自身发展阶段不同而对商业银行资产质量造成不一致的影响，在银行资产规模逐步扩大的前期

14、阶段，商业银行会随银行资产规模扩大而更快地获取利润，提高银行信贷资产质量；但随着银行资产规模扩大到后期，银行获得的利润会不断下降，资产质量也随之下降。以另一个方面分析，银行资产规模越大，政府给予的保护就越大，在道德风险的角度分析，银行会经手风险更大的业务，进而影响银行信贷资产质量。银行风险管理体系：银行风险管理体系的完善程度影响银行对风险的承受能力与风险预防能力，进而在银行风险偏好的主观判断选择问题上也会造成影响。此外，银行经营效率、银行内部员工文化程度及其他突发事件也会对银行信贷资产质量造成影响。3.2 外部影响因素政府干预程度：近些年来中国政府为加快经济发展，对经济进行直接干预。更加全面地

15、政府干预是影响银行运行的外部环境之一，政府是宏观经济调控者，对经济发展起着一定的导向作用，政府带动消费与投资，引导资金流动，对银行信贷资产质量起到一定的作用。宏观经济政策：财政政策、货币政策等会影响银行信贷资产质量。紧缩的货币政策一方面会对部分信贷资产质量存在挤出效应，增加不良贷款率，另一方面又会降低收益率较低的企业的贷款需求，改善商业银行新增资产质量。经济发展水平：经济发展水平反映社会经济在各时点的发展规模速度，银行业的信贷资产质量顺应国家经济发展水平，国家经济发展稳定，银行业信贷资产质量则提高。经济周期：商业银行不良贷款比例明显滞后于经济周期波动，经济周期波动的影响越来越大。供给侧改革：供

16、给侧结构性改革对银行业信贷资产质量的影响产生于各方各面，供给侧结构性改革背景下银行信贷资产质量受“三去一降一补”五大任务影响，存在短期内下降的现象，各商业银行受影响信贷资产质量波动程度与商业银行自身的资产规模、地域、风险承受能力等客观因素有关。4 绿色信贷对商业银行信贷资产质量影响的实证分析4.1 研究假设基于上述理论，针对绿色信贷对商业银行信贷资产质量的影响提出促进绿色信贷发展能降低商业银行信贷风险的假设。绿色信贷业务的发展使得银行增加了绿色基金、绿色保险、绿色证券等中间业务，扩大了银行经营的多元化，使商业银行收入来源更加丰富、风险结构更加复杂深化，进而降低商业银行风险水平。同时，绿色信贷的

17、发展使银行客户更加优质，增加了金融产品和服务种类，进而增加了非利息收入水平，达到风险分散的目的。4.2 样本选取论文以银行资产质量为被解释变量，以绿色信贷为解释变量，选取2009-2017年中国工商银行、中国建设银行、中国银行、中国农业银行、中国交通银行五大行年度财务报表与年度社会责任报告相关数据，并对数据进行求均值处理。4.3 变量选取4.3.1 被解释变量选取不良贷款率作为衡量银行信贷资产质量的指标，不良贷款率越高说明银行资产质量越低，反之则越高。4.3.2 解释变量选择绿色信贷占贷款总额的比值作为衡量绿色信贷发展状况的指标。4.3.3 控制变量考虑到模型的可信度及可行性，论文分别在银行信

18、贷资产质量内部影响因素及外部影响因素中选择人均GDP、流动性比例、贷款利润率、政府干预程度等具有代表性的指标作为控制变量。数据来源于银行年度报表、中国统计年鉴。（1）存贷比：作为衡量银行盈利性指标，存贷比越高，银行盈利性越强。（2）人均GDP：衡量经济发展水平常用GDP为指标，为消除人口变动的影响，论文以人均GDP表示经济发展水平，人均GDP越大，经济发展水平越高。（3）流动性比例：选择流动性比例作为衡量商业银行流动性总水平的指标。（4）贷款利润率：贷款利润率是反映银行盈利性最直观的指标。（5）政府干预程度：以财政支出占GDP的比重来表示政府干预程度。表2 变量类型、名称、含义变量公式符号被解

19、释变量不良贷款率不良贷款额/平均资产总额*100%Y解释变量绿色信贷占比绿色信贷余额/贷款总额*100%X控制变量存贷比贷款总额/资产总额*100%X1人均GDPGDP/人口数X2流动性比例流动性资产/流动性负债*100%X3贷款利润率净利润/贷款总额*100%X4政府干预程度财政支出/GDP*100%X5表3 变量的描述性统计描述性统计最小值最大值平均值标准差Y（%）1.0300001.7700001.3788890.301763X（亿元）3.9300006.8900005.2344441.159031X1（%）49.7500054.4200052393331.7291832.6200005

20、.9500004.3055561.085692X3（%）38.6300048.3900042.543333.095505X4（%）1.8000002.3400002.1111110.205879X5（%）21.7597023.5246023.522931.3880434.4 模型设定借鉴前人成熟的建模经验，采用多元线性回归模型，分析绿色信贷对商业银行信贷资产质量的影响。建立模型如下：+0X+1X1+2X2+3X3+4X4+5X5+6 其中，是常数项，0是解释变量系数，1、2、3、4、5分别是各控制变量系数，6是随机扰动项。 4.5 模型检验4.5.1 单变量相关性分析由于模型设定包含多个变量，

21、倘若各变量之间均不存在相关性，则易造成虚假回归，为避免回归模型虚假回归的情况出现，需要对各变量进行单变量相关性分析。表4 单变量相关性分析结果显示，X与X1、X2、X3、X4、X5，X1与X2、X4，X2与X3、X5，X3与X5之间相关系数绝对值大于0.5，因此存在多重共线性导致虚假回归的可能性极大（表4）。因此需对模型进行多重共线性检验。4.5.2 多重共线性检验及修正对样本进行方差膨胀因子法检验得到结果如下：表5 多重共线性检验结果结果显示，控制变量X1、X2的centered VIF大于10，结果表明X1、X2存在多重共线性。结合控制变量经济意义，X1（存贷比）与X2（人均GDP）对银行

22、信贷资产质量影响较小，故而通过剔除变量法对X1、X2变量进行剔除（表5），并对剔除变量后的模型重新进行多重共线性检验。表6 修正后多重共线性检验结果结果显示centered VIF并未大于10，所以不存在多重共线性，即修正后的模型通过多重共线性的检验。（表6）4.5.3 回归结果表7 回归结果结果显示：（1）R2=0.969734修正后R2=0.939468，可决系数很高。（2）F检验值=32.04049，明显显著。（3）t检验：在给定显著性水平=0.05，查t分布表得自由度为n-k=9-5=4的临界值t（n-k）=2.1320，解释变量绿色信贷（X）及控制变量流动性比例（X3）、贷款利润率（

23、X4）、政府干预程度（X5）对应的t统计量值绝对值分别为2.489110、9.798944、2.429646、3.422364均大于t（n-k）=2.1320，这说明在显著性水平下，当在其他解释变量不变的情况下，解释变量绿色信贷（X），控制变量流动性比例（X3）、贷款利润率（X4）、政府干预程度（X5）分别对被解释变量不良贷款率有显著性影响。（表7）4.5.4 经济意义检验其他控制变量与被解释变量之间的系数为-1.52954895358、.029*、0.218053524496（表7）。即假定其他变量不变的情况下，流动性比例（X3）每增长1%，不良贷款率会降低1.5295%；假定其他变量不变的

24、情况下，贷款利润率（X4）每增长1%，不良贷款率降低0.0290%；假定其他变量不变的情况下，政府干预程度（X5）每增长1%，不良贷款率增长0.2181%，说明商业银行资产流动性与不良贷款率呈负相关，即流动性越高，银行信贷资产质量越好；盈利能力与不良贷款率呈负相关，即盈利性越大，银行信贷资产质量越好。符合理论上的经济意义，说明模型建造具有真实可信性。4.6 分析结论模型结果如下：Y = 1.96009575704 - 0.233448017907*X - 1.52954895358*X3 0.0290232857927*X4 + 0.218053524496*X5由模型结果可知，绿色信贷占比与

25、不良贷款率之间的相关性系数为-0.233448，假定其他变量不变的情况下，绿色信贷占比每增长1%，不良贷款率降低0.2334%；说明二者之间呈负相关，即当绿色信贷不断增加，银行不良贷款率在不断下降，说明绿色信贷的发展会在一定程度上降低银行信贷资产质量的风险性。5 促进绿色信贷发展的建议以上分析显示，绿色信贷的发展对商业银行信贷资产质量风险产生抑制作用，对促进商业银行信贷资产质量的提高。所以促进绿色信贷的发展，既符合国家可持续发展的政策，满足生态环境文明发展的要求，又有利于商业银行降低风险性，促进银行业发展进步。5.1 完善绿色信贷相关政策，增强绿色信贷成熟性政策是一切实践进行的前提，完善的绿色信贷政策是绿色信贷成熟发展的必经之路。在财政政策上，政府部门要增加对绿色经济领域项目的投资并建立适当税收政策减少节能减排项目的税收。通过这种方式表达政府对绿色经济的支持，使得各商业银行感受到政府对