| 联系我们 |
 |
合作经济与科技杂志社
地址：石家庄市建设南大街21号
邮编：050011
电话：0311-86049879 |
|
|
| 金融/投资 |
| 绿色金融对商业银行经营绩效影响实证分析 |
| 第741期 作者：□文/李静惠子 时间：2024/11/16 10:23:18 浏览：18次 |
［提要］ 在目前我国金融业务受到严格监管且利率市场化情况下，绿色金融产业的兴起影响到商业银行的业务经营，尤其是绿色信贷、绿色债券、绿色保险等领域的快速发展。绿色金融作为一种新型的金融业务，其发展前景广阔，商业银行通过积极开发绿色金融产品和服务，能为其创造新的利润增长点。本文研究发现：绿色金融对商业银行经营绩效具有积极的影响，但在实践中仍需面对一些挑战。为了促进可持续发展和绿色金融的进一步发展，商业银行应加强战略规划和创新，不断提升自身的竞争力和社会责任感。
关键词：绿色金融；商业银行；经营绩效
中图分类号：F83 文献标识码：A
收录日期：2024年5月18日
绿色金融是指通过金融手段推动可持续发展和环境保护的一种金融模式。随着全球环境问题日益凸显，绿色金融在解决气候变化、资源短缺等环境挑战方面起着重要作用。我国政府将“绿色”与“新发展理念”中的“创新、协调、开放、共享”相结合，中国的经济开始向绿色发展转型，摆脱了过去单纯追求高速发展的模式。本研究的目的在于深入了解绿色金融对商业银行经营绩效的影响，并进行实证分析，以提供理论和实践上的指导，推动商业银行加快绿色金融发展，提升经营绩效，为可持续发展做出贡献。
一、绿色金融对商业银行经营绩效影响实证分析
（一）样本选择与数据来源。在进行样本选择过程中，选取了来自国泰安数据库的相关数据。本文的主题是绿色金融对商业银行经营绩效影响的实证分析。针对国有制银行，选择了工商银行、建设银行和农业银行作为样本对象，这3家银行都是国有大型银行，在银行业具有较大的市场份额和影响力，对国家经济稳定发展起着重要作用。对于股份制银行，选择了平安银行、兴业银行、招商银行和中信银行，这些股份制银行以其灵活的经营模式和市场化运作方式，在绿色金融领域的经营绩效也备受关注。此外，还选择了城商行中的华夏银行和宁波银行作为样本对象。城商行在地方经济中发挥着重要作用，其经营特点和市场表现也具有一定的代表性。通过选择不同类型的银行，以便全面掌握我国商业银行的绿色金融发展情况，并对其经营绩效进行实证分析。
（二）指标体系及模型构建
1、指标体系构建。为研究绿色金融对商业银行经营绩效的影响，构建如下指标体系：被解释变量为ROA（总资产净利润率=净利润/总资产）；解释变量为（绿色信贷余额规模）绿色信贷余额对数Lngreen、资产总额Lnassets、资本充足率car、不良贷款率NPLratio、流动比率LiquidityRatio。
ROA是指企业利用全部资产创造净利润的能力，计算公式：ROA=净利润/总资产。绿色信贷余额规模是指当前具体时点下的绿色信贷未偿还的总额。资产总额是指企业所有的资产的总价值，包括固定资产、流动资产等。资产总额反映了企业拥有的资本规模和经营实力的大小。资本充足率是指金融机构在扣除风险暴露后，其资本与资产负债表资产的比例。不良贷款率是指银行或金融机构的不良贷款占总贷款额的比例。流动比率是指企业的流动资产与流动负债之比，计算公式：流动比率=流动资产/流动负债。
2、模型构建。本文使用多元线性回归模型来构建公式。在该模型中，被解释变量是ROA（总资产净利润率），解释变量是绿色信贷余额对数（Lngreen），控制变量包括资产总额对数（Lnassets）、资本充足率（car）、不良贷款率（NPLratio）和流动比率（LiquidityRatio）。
模型公式表示为：ROA=β+β1×Lngreen+β2×Lnassets+β3×car+β4×NPLratio+β5×LiquidityRatio+ε
公式中，β为截距，表示当所有解释变量和控制变量都取它们的基准值时，ROA的预期值；β1、β2、β3、β4、β5为回归系数，表示各变量对ROA的影响程度；ε为误差项，表示其他未考虑的因素对ROA的影响。
（三）相关性分析。根据相关性分析，可以进一步分析商业银行盈利能力的影响因素，详见表1。（表1）
资产回报率（ROA）与绿色金融（Lngreen）之间存在正相关关系，这意味着商业银行参与绿色金融活动可能对其盈利能力产生积极的影响。资本充足率（CAR）与绿色金融之间存在正相关关系，这表明商业银行的资本充足程度与参与绿色金融项目有关，可能与盈利能力相关。资产规模（Lnassets）与绿色金融之间也存在正相关关系，其增加可能与参与绿色金融活动有关，从而对盈利能力产生积极的影响。不良贷款率（NPLratio）与绿色金融之间没有明显的相关性，说明参与绿色金融项目对商业银行的不良贷款水平可能没有直接的影响。除了上述因素外，流动比率（LiquidityRatio）和银行类型（Typeofbank）等因素与绿色金融之间的关系也需要进一步分析。
（四）回归分析。回归模型结果显示，该模型的F统计量为11.00，p值小于0.001，表明该模型整体显著。R-squared为0.5851，说明该模型可以解释目标变量ROA58.51%的方差。在控制其他变量的情况下，LnGreen变量对ROA有正向影响，系数为0.0006714，p值为0.009；Lnassets、Car和LiquidityRatio变量对ROA没有显著影响；NPLRatio变量对ROA有负向影响，系数为-0.0029223，p值小于0.001。综合来看，该回归模型整体显著，且通过VIF检验，是非严格意义上的没有多重线性相关性。（表2）
（五）年份固定效应模型回归分析。根据给定的回归结果，可以进行绿色金融对商业银行盈利能力的影响分析。（表3）
首先，回归结果的样本量为45，有9个不同的组（code）参与了实证分析。回归模型的R-squared值反映了该模型对被解释变量（ROA，即盈利能力）的解释程度。在这个模型中，总体回归的R-squared为0.3007，表示所有解释变量的线性组合能够解释30.07%的ROA变化。而仅考虑个体内部的变动时（Within），R-squared提高至0.5666，意味着模型中的解释变量能够解释个体内部ROA变化的56.66%。此外，除了个体内部变动，模型还考虑了组间变动（Between），其对ROA的解释程度为31.68%。
接下来，关注各个解释变量的系数及其显著性。绿色金融（Lngreen）变量的系数为0.0013088，标准误为0.000429。这意味着在其他解释变量不变的情况下，每单位Lngreen的增加将导致ROA增加0.0013088个单位。此系数在统计上是显著大于零的（P值为0.016），即Lngreen对ROA的正向影响在统计上是显著的。
Lnassets（资产总额）变量的系数为0.00121，标准误为0.0022594，P值为0.488。这表明在其他解释变量不变的情况下，每单位Lnassets的增加将导致ROA增加0.00121个单位。然而，统计上无法确定这一系数是否与零有显著性差异，因为其P值较大（大于0.05）。
Car变量的系数为-0.0013927，标准误为0.0009817，P值为0.194。因此，在其他解释变量不变的情况下，每单位Car的增加会导致ROA减少0.0013927个单位。然而，从统计上来看，这一系数与零之间的差异也没有显著性。
NPLratio（不良贷款率）变量的系数为-0.0002374，标准误为0.0007324，P值为0.754。这意味着不良贷款率每增加1个单位，会导致ROA减少0.0002374个单位。然而，统计上无法确定这一系数是否与零有显著性差异。
LiquidityRatio（流动比率）变量的系数为-0.0000669，标准误为0.0000192，P值为0.008。这表明在其他解释变量不变的情况下，每单位LiquidityRatio的增加会导致ROA减少0.0000669个单位。统计结果显示这一系数与零的差异是显著的。
最后，还需要注意年份（year）对ROA的影响。回归结果显示，2016年、2017年和2018年的对数差值（2019年未给出）均具有负系数，且显著性水平较高。这表明随着时间的推移，商业银行的盈利能力可能会有所下降。
综上所述，根据给定的回归结果，可以得出以下结论：绿色金融（Lngreen）对商业银行盈利能力（ROA）有正向影响；而银行资产（Lnassets）、资本充足率（Car）、不良贷款率（NPLratio）这些变量对商业银行盈利能力的影响不具有统计学意义；流动比率（LiquidityRatio）对商业银行盈利能力有负向影响；年份（year）也会对商业银行盈利能力产生影响，其中2016年和2017年的影响更为显著。
二、研究结论
根据模型结果，本文进行了关于绿色金融对商业银行经营绩效的实证分析，得到以下结论：第一，绿色金融对商业银行经营绩效具有显著正向影响。实证结果表明，采用绿色金融战略的商业银行在经营绩效方面表现更好。这一结果与国内外其他相关研究结论一致，证明了绿色金融对商业银行的积极作用。第二，绿色信贷对商业银行经营绩效有积极影响。实证结果显示，商业银行将资金投放到符合环境和社会可持续发展标准的绿色项目中，不仅可以实现社会责任的履行，还能够获得更高的经营绩效。因此，商业银行应积极推动绿色信贷业务的发展。第三，绿色金融产品多元化对商业银行经营绩效具有促进效应。研究发现，商业银行提供多样化的绿色金融产品可以吸引更多的客户并扩大市场份额，从而提高经营绩效。因此，商业银行应不断创新和推出更多的绿色金融产品。第四，绿色金融对商业银行风险管理能力的提升有积极效果。实证结果显示，采用绿色金融战略的商业银行在环境风险、社会风险等方面表现较好，从而降低了风险管理成本，并提高了风险管理能力。
三、几点建议
根据研究结论，提出以下几点建议：（1）推动绿色金融策略的落地。商业银行应积极采用绿色金融策略，将环境和社会因素纳入经营决策的考量范围。这包括制定和实施环境和社会责任相关的政策与措施，以便更好地发挥绿色金融对经营绩效的正向影响。（2）发展绿色信贷业务。商业银行可以进一步推动绿色信贷业务的发展，将资金投放到符合环境和社会可持续发展标准的绿色项目中。此举不仅有助于实现社会责任，还能够为商业银行带来更高的经营绩效。（3）创新和推出多样化的绿色金融产品。商业银行可以不断创新和推出多样化的绿色金融产品，以吸引更多的客户并扩大市场份额。这些产品可以涵盖绿色贷款、绿色债券、绿色投资基金等，满足不同客户的需求，并为商业银行提供更多的经营增长点。（4）优化绿色金融人才体系。设立绿色金融研究智库，鼓励专家学者开展绿色金融研究，构建绿色金融人才激励机制，组建跨学科的绿色金融研究团队，整合不同领域的专业人才资源。
综上所述，本研究通过实证分析得出结论：绿色金融对商业银行经营绩效具有积极影响。商业银行应积极推动绿色金融策略的落地，完善绿色金融人才体系，提升绿色金融监管布局，并通过发展绿色信贷、推出多样化的绿色金融产品等措施，提高其经营绩效和风险管理能力，以适应社会和市场的需求。
（作者单位：黑龙江科技大学）
主要参考文献：
［1］黎少仪.绿色金融发展与创新探究［J］.现代营销（经营版），2022（03）.
［2］李拔豪.数字时代视阈下绿色金融现状与对策研究［J］.绿色科技，2020（02）.
［3］谢铖，朱波.绿色金融审计监督体系重构研究［J］.河南社会科学，2019.27（12）.
［4］曹倩.我国绿色金融体系创新路径探析［J］.金融发展研究，2019（03）.
［5］郑志来.强监管背景下金融创新路径选择与体系构建［J］.现代经济探讨，2019（01）.
［6］邵晓艳，孙英隽.绿色信贷对商业银行盈利能力的影响分析［J］.中国物价，2022（02）.
|
|
|
|
