在环境问题与经济发展的矛盾逐渐增大的情形下,绿色金融的发展对于商业银行的重要性日益突出。因此,我国商业银行积极开展绿色信贷业务,希望通过扩大绿色信贷规模提升银行竞争力。在此背景下,本文以10家具有代表性的商业银行的数据为样本,检验了绿色信贷规模与商业银行竞争力的关系。本文还以信贷融资成本作为中介变量,探究了绿色信贷规模通过影响信贷融资成本进而对商业银行竞争力的影响机制。研究表明,绿色信贷规模增加会使得商业银行竞争力提高,其传导机理是绿色信贷规模会减少信贷融资成本,从而提高银行的竞争力。 Under the situation that the contradiction between environmental problems and economic de-velopment is gradually increasing, the development of green finance is increasingly important for commercial banks. Therefore, commercial banks in China actively carry out green credit business, hoping to enhance their competitiveness by expanding the scale of green credit. In this context, this paper examines the relationship between the scale of green credit and the competitiveness of commercial banks using the data of 10 representative commercial banks as a sample. This paper also explores the mechanism by which green credit scale affects the competitiveness of commercial banks through influencing the cost of credit financing as a mediating variable. The study shows that an increase in green credit size leads to an increase in the competitiveness of commercial banks, and the transmission mechanism is that green credit size reduces the cost of credit financing and thus increases the competitiveness of banks.
在环境问题与经济发展的矛盾逐渐增大的情形下,绿色金融的发展对于商业银行的重要性日益突出。因此,我国商业银行积极开展绿色信贷业务,希望通过扩大绿色信贷规模提升银行竞争力。在此背景下,本文以10家具有代表性的商业银行的数据为样本,检验了绿色信贷规模与商业银行竞争力的关系。本文还以信贷融资成本作为中介变量,探究了绿色信贷规模通过影响信贷融资成本进而对商业银行竞争力的影响机制。研究表明,绿色信贷规模增加会使得商业银行竞争力提高,其传导机理是绿色信贷规模会减少信贷融资成本,从而提高银行的竞争力。
绿色信贷规模,信贷融资成本,商业银行竞争力
Junyi Chen, Yun Sun*
International Business Faculty, International Business and Management Research Center, Beijing Normal University at Zhuhai, Zhuhai Guangdong
Received: Jul. 11th, 2022; accepted: Aug. 19th, 2022; published: Aug. 26th, 2022
Under the situation that the contradiction between environmental problems and economic development is gradually increasing, the development of green finance is increasingly important for commercial banks. Therefore, commercial banks in China actively carry out green credit business, hoping to enhance their competitiveness by expanding the scale of green credit. In this context, this paper examines the relationship between the scale of green credit and the competitiveness of commercial banks using the data of 10 representative commercial banks as a sample. This paper also explores the mechanism by which green credit scale affects the competitiveness of commercial banks through influencing the cost of credit financing as a mediating variable. The study shows that an increase in green credit size leads to an increase in the competitiveness of commercial banks, and the transmission mechanism is that green credit size reduces the cost of credit financing and thus increases the competitiveness of banks.
Keywords:Green Credit Scale, Credit Financing Cost, Commercial Banks’ Competitiveness
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自我国20世纪改革开放以来,工业化和市场化的程度不断加深,给社会发展带来巨大便利。但是随着我国经济发展到了一个新高度,进入了经济发展的新时期,粗放型与传统型的经济发展模式已然不符合现阶段可持续发展的发展趋势。由此,国家环保局于2007年布了《关于落实环保政策法规防范信贷风险的意见》,提出企业要重视环境保护和信贷工作的相互协调发展,严格披露环境污染方面的信息,将信贷作为杠杆,促使企业将污染成本内部化以达到引导企业节能减排、创新科技的目的 [
商业银行绿色信贷政策的启动,目的是提高环保准入门槛,从源头把控重污染企业的经济命脉,遏制污染型投资,以减少对环境的破坏。所以,企业需要在保持效率的同时,将可持续、低碳、环保作为新经济发展理念的标准和要求,将环境保护作为企业的责任。近年来,学者们对于绿色信贷政策的成效与影响进行了较多的研究。从绿色信贷对银行绩效影响的层面来说,迟国泰(2009)研究指出经营能力、流动性与风险管理能力等方面对提高竞争力有积极作用 [
综上所述,尽管对于绿色信贷对银行绩效的正向影响的相关研究已存在,但其作用机理的研究仍需进一步研究。从逻辑上看,信贷融资成本降低会使得商业银行的绩效提升。由此,信贷融资成本有可能成为绿色信贷规模和商业银行竞争力的影响机制。因此,本文将研究商业银行的绿色信贷政策的规模通过影响银行的信贷融资成本从而对商业银行的竞争力造成影响。本文希望通过研究绿色信贷规模对信贷融资成本的影响、对商业银行竞争力的影响来证明在商业银行扩大绿色信贷规模的重要性。在肯定绿色信贷政策的同时,还期望商业银行能够更加重视绿色信贷规模能够降低信贷融资成本进而对银行总体竞争力提升的积极作用,并为绿色金融体系的完善提供建议。
绿色信贷亦可以称为可持续融资或环境融资,施行目的是全面推动经济从环境保护和资源的有效利用层面,实现经济可持续发展。Labatt & White (2002)的文章中指出银行为了解决环境问题带来的风险,必须在投资和接待的策略当中加入衡量环境的标准 [
对于银行类金融机构来说,Nandy & Lodh (2012)的研究中表明绿色信贷政策使存款类金融机构重视企业对环境污染情况以及资源节约的考量 [
而绿色信贷规模的增加对于降低环境风险也有显著的作用。首先是道德风险。Chami (2003)研究发现绿色企业可以有效的降低道德风险,提高企业经营效率,降低银行不良贷款率,其次是可以降低被行政处罚的风险与罚款成本 [
商业银行增加绿色信贷的规模不仅是承担社会责任的体现,更是生态文明建设的外在要求。马若微与翟彤彤(2021)验证了绿色信贷政策会提高商业银行的声誉,进一步增加银行的社会认同感与信任度,从而增加银行竞争优势 [
在对商业银行竞争力的研究中,一部分学者对商业银行竞争力的影响因素进行了剖析。Coombs (1996)认为资源和多种能力如文化、技术等会对商业银行竞争力造成影响 [
从现有学者关于绿色信贷与商业银行竞争力的研究来看,基本都肯定了绿色信贷对商业银行竞争力的重要性。因此,绿色信贷规模的增加不仅可以提高商业银行的声誉从而增加银行的社会信任度,还有利于增加商业银行的绩效促使竞争力提升。由此,提出假设一。
H1:商业银行的绿色信贷规模增加,会使得商业银行竞争力提高。
绿色信贷政策把符合环保标准、有污染治理效果和生态保护的企业作为银行审批企业信贷通过的重要条件。绿色信贷政策会产生显著的融资惩罚效用和投资抑制效用,该效用主要表现在利率上。Schneider (2008)认为在债务融资市场,由于环保法和绿色经济的发展,重污染企业通常被作为高风险项目,债权人会要求更高的收益率来弥补企业的环境风险,也就是银行类金融机构会提高利率,很显然企业环境绩效和信贷融资成本是负相关的 [
而商业银行在审批企业贷款信息时,对于事前调查成本是银行需要考虑的部分。银行通过差异化绿色企业与“两高企业”的利率,甚至让一些项目停贷,使得银行资金向绿色金融领域流动,完善绿色金融体系。由此可见,绿色信贷政策的实施主要体现于资金的获取难度及成本上。绿色企业相对于“两高企业”,绿色信息方面披露的更多,商业银行会降低绿色领先企业融资利率,可以减少银行获取审批信息的成本,则信贷融资成本降低。
同时根据王保辉(2019)文中的分析,重污染企业信息披露程度越高,银行对于企业信息了解就会越深入 [
综上,迟国泰(2009)、高晓燕与高歌(2018)等的文中阐述了绿色信贷对于竞争力的积极影响,但对于信贷融资成本作为二者的中介作用的机理分析较少 [
H2:绿色信贷规模增加,使得商业银行的信贷融资成本降低,从而导致商业银行竞争力提升。
图1. 绿色信贷规模与商业银行竞争力的理论模型图
由于绿色信贷会通过多路径影响商业银行竞争力,本文会通过构建面板模型来研究绿色信贷、信贷融资成本与商业银行竞争力的关系。选取商业银行信贷融资成本作为中介变量,结合对绿色信贷以及相关数据的简要分析后,将不良贷款率、资本充足率等作为模型的控制变量。由于总资产是银行资产总量的数据,为了消除异方差,所以将银行资产规模取对数。综上,构建(1)式模型。
ROA b , t = β 0 + β 1 GCR b , t + β 2 NPLP b , t + β 3 LEV b , t + β 4 CAR b , t + β 5 NIM b , t + β 6 LnTA b , t + β 7 ROE b , t ε i + μ i , t (1)
在构建的模型中,变量脚注b与t分别代表银行和年份。商业银行的竞争力水平用ROA指代,GCR是绿色信贷规模的占比,控制变量分别是不良贷款率、资本负债率、净资产收益率、资本充足率、净息差和总资产。 ε i 为不可观测的固定效应, μ i , t 则代表随机干扰项。
商业银行竞争力(ROA)。何凌云(2018)的研究发现银行的盈利指标ROA可以反映商业银行竞争力 [
本文解释变量为绿色信贷规模(GCR)。根据现有文献的研究,如在邵传林与闫永生(2020)、马若微与翟彤彤(2021)的研究中,将绿色信贷占总贷款的比值作为衡量银行开展绿色信贷业务的规模的指标 [
绿 色 信 贷 规 模 = 绿 色 信 贷 余 额 / 贷 款 总 额 (2)
本文以信贷融资成本为中介变量。由于大部分商业银行没有公布准确的信贷成本率,因此,本文借鉴李广子和刘力(2009)对信贷融资成本的定义,信贷融资成本的代理变量为利息支出除以银行平均总负债 [
信 贷 融 资 成 本 = 利 息 支 出 / 银 行 平 均 总 负 债 (3)
为了尽可能排除其他因素的干扰,衡量绿色信贷政策的影响,本文引用王军(2011)、高晓燕(2018)的研究分析,选取了6个经证明能够影响信贷融资成本的控制变量,如表1所示,包括不良贷款率、总资产、资本负债率、净资产收益率、净息差和资本充足率 [
变量名称 | 变量符号 | 变量定义 | |
---|---|---|---|
因变量 | 商业银行竞争力 | ROA | 总资产收益率 |
自变量 | 绿色信贷规模 | GCR | 绿色信贷余额/贷款总额 |
中介变量 | 信贷融资成本 | M | 利息支出/银行平均总负债 |
控制变量 | 不良贷款率 | NPLR | 贷款拨备率/拨备覆盖率 |
资本负债率 | LEV | 平均总负债/平均总资产 | |
净资产收益率 | ROE | 净利润/平均净资产 | |
资本充足率 | CAR | 资本/风险资产 | |
净息差 | NIM | 净利息收入/平均生息资产规模 | |
总资产 | LnTA | 取总资产的自然对数 |
表1. 变量表
本文选取从2011~2020年的中国10家绿色信贷数据较为完整的商业银行数据作为研究样本,参考已有文献研究,对数据做了以下处理:1) 剔除了存在数据缺失的样本2) 对商业银行的资产取了自然对数。3) 对数据进行缩尾,头尾各去5%。本文数据来自CSMAR数据库、wind数据库和同花顺iFind数据库。本文使用Excel进行数据处理,数据分析使用SPSS26及Eviews10.0完成。
由表2可知,在选取的商业银行中,竞争力均值为1.03。各商业银行的绿色信贷比例低,这表明商业银行仍需要加强绿色信贷的实施。选取的十家商业银行的资本充足率差异较为明显且均值在13%,说明选取的商业银行抗风险能力都较强。十家商业银行的资本充足率最小值9.9%,均高于《巴塞尔协议III》中资本充足率不低于8%的规定,说明选取的商业银行都有足够的能力承担风险。
变量 | 代号 | 最大值 | 最小值 | 均值 | 标准差 |
---|---|---|---|---|---|
银行竞争力 | ROA | 1.47 | 0.51 | 1.03 | 0.24 |
绿色信贷规模 | GCR | 0.00010009 | 0.00000090 | 0.00004074 | 0.00002615 |
净资产收益率 | ROE | 25.24 | 10.11 | 15.98 | 3.85 |
净息差 | NIM | 3.14 | 1.50 | 2.34 | 0.37 |
不良贷款率 | NPLR | 2.39 | 0.22 | 1.29 | 0.44 |
资本充足率 | CAR | 17.5200 | 9.9000 | 13.3063 | 1.8051 |
资本负债率 | LEV | 94.983 | 91.0593 | 92.8500 | 0.9445 |
总资产 | LnTA | 17.3220 | 14.0450 | 15.8864 | 0.8354 |
表2. 描述性统计表
本文使用ADF法检验对所有变量进行平稳性检验,结果如表3所示,在显著水平1%下,P值都小于0.01,均在不差分的情况下平稳,因此该估计具有有效性。
T检验值 | P值 | |
---|---|---|
GCR | −8.686 | 0.0000*** |
ROE | −4.788 | 0.001*** |
ROA | −9.957 | 0.0000*** |
NPLR | −8.577 | 0.0000*** |
LnTA | −9.182 | 0.0000*** |
LEV | −10.007 | 0.0000*** |
CAR | −9.351 | 0.0000*** |
NIM | −9.491 | 0.0000*** |
表3. 单位根检验
注:***、**、*、分别表示1%、5%、10%水平上统计显著性,双边检验。
本文采用方差膨胀因子法检验模型是否存在多重共线性,由表4可知,下列各变量的方差膨胀因子均小于5,不存在严重的多重共线性,即该模型解释变量间不存在严重的相关性,模型可用。
变量 | Coefficient | VIF |
---|---|---|
GCR | 437017.4 | 3.114822 |
CAR | 0.000167 | 4.787281 |
NIM | 0.001383 | 2.595618 |
LNZC | 0.000390 | 2.916953 |
NPLR | 0.001600 | 2.947016 |
ROE | 2.36E-05 | 4.556228 |
LEV | 0.000446 | 4.441176 |
表4. 多重共线性检验
通过表5可以看出,在绿色信贷规模对商业银行竞争力的回归结果来看,P值为0.04,说明绿色信贷规模对总资产收益率有正向作用,绿色信贷规模与商业银行竞争力呈现正相关,这验证了商业银行规模扩大会提高商业银行竞争力,符合假设一。
变量 | coefficient | P值 |
---|---|---|
GCR | 657.9097 | 0.0438** |
ROE | 2.03E−05 | 0.0000*** |
LnTA | 0.0258 | 0.0017*** |
LEV | −0.1067 | 0.1212 |
CAR | −0.0271 | 0.0674* |
NIM | 0.2664 | 0.0673* |
NPLR | −0.1919 | 0.1067 |
常数项 | 8.1915 | 0.24 |
Obs | 90 | |
R 2 | 0.847 | |
R 2 ¯ | 0.834 |
表5. 基本回归分析结果
注:***、**、*、分别表示1%、5%、10%水平上统计显著性,双边检验。
使用spss检验模型(1)的中介效应。由表6结果可知,在0.05的置信水平下,检验得出总效用为4669.2653,绿色信贷规模通过信贷融资成本对商业银行竞争力产生的间接效应为982.4018。从检验结果看,bootstrap95%CI (112.7352, 2114.1472),该区间内不包含0,所以认为中介效应的影响具有统计学意义。由总效应和间接效应的比值来看,信贷融资成本的中介效应占比为21.04%,判断为部分中介效应。
这表明绿色信贷规模的增加,对银行内部来说,会使商业银行对于企业的信息可获得性提高,可以降低银行与企业之间的信息差进而减少银行的获取企业信息的信贷融资成本;而对于银行外部,绿色信贷规模增加还可以提升银行的外部声誉,为银行带来更多优质客户。从长远发展的角度,商业银行提升绿色信贷规模可以促进其保持可持续发展的空间和能力,这都有助于银行促进国家绿色金融新态势。由此可得,假设二得已验证。
综上,商业银行提高绿色信贷规模有两方面的影响。从直接影响的角度来说,增加绿色信贷规模可以提高商业银行竞争力。从影响机制的角度,增加绿色信贷规模能够通过降低信贷融资成本来提升竞争力。
Total effect of X on Y | |||||
---|---|---|---|---|---|
Effect | se | t | P | LLCI | ULCI |
4669.2653 | 721.6065 | 6.4707 | 0.0000*** | 3237.2578 | 6101.27 |
Direct effect of X on Y | |||||
Effect | se | t | P | LLCI | ULCI |
3686.8635 | 846.0031 | 4.358 | 0.0000*** | 2007.7779 | 5365.95 |
Indirect effect(s) of X on Y (中介作用) | |||||
Effect | BootSE | BootLLCI | BootULCI | ||
M | −982.4018 | 507.2015 | 112.7352 | 2114.1472 |
表6. 中介效应检验
注:***、**、*、分别表示1%、5%、10%水平上统计显著性,双边检验。
何凌云(2018)的研究表明绿色信贷余额是衡量商业银行绿色信贷规模的另一种指标 [
ROA b , t = β 0 + β 1 GCL b , t + β 2 LnNP b , t + β 3 NPLP b , t + β 4 LEV b , t + β 6 CAR b , t + β 7 NIM b , t + β 8 LnTA b , t + β 9 ROA b , t − 1 + ε i + μ i , t (4)
结果统计在表7,使用替换变量检验模型(4),在0.05的置信水平下,得到检验结果依旧显著,表明上文的实证模型是稳定可靠的。因此,商业银行开展绿色信贷业务并且扩大规模会对竞争力产生正面的影响,且信贷融资成本具有负面的部分中介效应。结果由表7与表8可知,在被解释变量被替换后,实证检验结果的中介效应仍然显著,信贷融资成本中介占比为18.03%,说明信贷融资成本确实具有部分中介效应。
综上证明,说明了商业银行的绿色信贷规模越大,越能对银行的竞争力起到促进作用,同时实证研究表明了信贷融资成本在此过程当中起到了负向的中介效应。
变量 | Coefficient | P值 |
---|---|---|
C | −2.453705 | 0.2425 |
GCL | 1547.028 | 0.0269** |
CAR | 0.005006 | 0.7076 |
NIM | 0.070730 | 0.0672* |
LNTA | 0.066874 | 0.0018*** |
NPLR | −0.072197 | 0.0791* |
ROE | 0.032093 | 0.0000*** |
LEV | 0.019484 | 0.3659 |
ROA(−1) | −0.057266 | 0.2591 |
Obs | 89 | |
R 2 | 0.846 | |
R 2 ¯ | 0.831 |
表7. 稳健性检验
注:***、**、*、分别表示1%、5%、10%水平上统计显著性,双边检验。
Total effect of X on Y | |||||
---|---|---|---|---|---|
Effect | se | t | P | LLCI | ULCI |
3755.416 | 834.515 | 4.500 | 0.000*** | 2096.988 | 5413.844 |
Direct effect of X on Y | |||||
Effect | se | t | P | LLCI | ULCI |
4032.695 | 913.249 | 4.416 | 0.000*** | 2217.509 | 5847.881 |
Indirect effect(s) of X on Y: | |||||
Effect | BootSE | BootLLCI | BootULCI | ||
−677.28 | 406.941 | −772.955 | 870.990 |
表8. 中介效应稳健性检验
注:***、**、*、分别表示1%、5%、10%水平上统计显著性,双边检验。
本文基于我国绿色经济的发展现状和趋势,研究了绿色信贷规模对商业银行竞争力的影响以及信贷融资成本是否会作为中介作用对银行竞争力产生影响。实证研究发现,绿色信贷规模能够有效提升商业银行竞争力,由检验结果可知,绿色信贷规模对商业银行竞争力有正向影响。基于中介效应检验可知,绿色信贷规模的增加会负向影响信贷融资成本,从而提升商业银行的竞争力。
从实证分析结果来看,绿色金融的发展是具有必然性和重要性的。我国根据国情颁布相关政策,各个商业银行应该积极响应。为了促进绿色信贷在我国商业银行信贷业务的规模,改善其竞争力,提出以下建议。从宏观层面看,国家与政府需要颁布针对绿色信贷业务相关的优惠政策,落实可持续发展的经济战略。如对一些整体规模较小的银行进行税收补贴的外部性激励措施,借此提升其参与度和积极性。从行动层面,通过软硬兼施的方式使银行绿色信贷业务落到实处。从创新层面,本身资金规模较大的银行除了提高绿色信贷规模外,还应当根据市场行情和自身特色,自主创新绿色信贷产品。
商业银行可以通过提高绿色信贷规模降低信贷融资成本使得竞争力提高。首先,从宏观角度来说,政府可以出台相关法规政策来规范企业的信息披露模式,降低商业银行获取企业贷款信息的成本。第二,可以充分发挥媒体的作用,对信息披露多的企业加大曝光力度,提高公众关注度,提高企业声誉,对商业银行信贷融资成本进行影响。第三,对于银行本身来说,可以规范核查信息流程,减少核查会计信息的流程进而提高信息准确度,以达到降低信贷融资成本的效果。
本文获北京师范大学珠海分校科研促进计划资助(项目编号:201754021,201754024,201850005,201920001,201942)和大学生创新创业训练项目(项目编号:S202213177017)的支持。
陈君怡,孙 云. 绿色信贷规模如何影响商业银行竞争力?——基于信贷融资成本的中介效应实证分析How Does the Scale of Green Credit Affect the Competitiveness of Commercial Banks? —An Empirical Analysis of the Intermediation Effect Based on the Cost of Credit Financing[J]. 社会科学前沿, 2022, 11(08): 3447-3457. https://doi.org/10.12677/ASS.2022.118472
https://doi.org/10.16011/j.cnki.jjwt.2018.07.003
https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.121574
https://doi.org/10.16529/j.cnki.11-4613/f.2016.11.002
https://doi.org/10.1111/corg.12034
https://doi.org/10.1016/S0378-4266(02)00188-7
https://doi.org/10.16127/j.cnki.issn1003-1812.2021.06.006
https://doi.org/10.1111/j.1467-9310.1996.tb00970.x